Numpy 배열을 필터링하는 방법(예제 4개)

다음 방법을 사용하여 NumPy 배열의 값을 필터링할 수 있습니다.

방법 1: 단일 조건을 기준으로 값 필터링

 #filter for values less than 5
my_array[my_array < 5 ]

방법 2: “OR” 조건을 사용하여 값 필터링

 #filter for values less than 5 or greater than 9
my_array[(my_array < 5 ) | (my_array > 9 )]

방법 3: “AND” 조건을 사용하여 값 필터링

 #filter for values greater than 5 and less than 9
my_array[(my_array > 5 ) & (my_array < 9 )]

방법 4: 목록에 포함된 값 필터링

 #filter for values that are equal to 2, 3, 5, or 12
my_array[np. in1d (my_array, [2, 3, 5, 12])]

이 튜토리얼에서는 다음 NumPy 배열을 사용하여 실제로 각 메서드를 사용하는 방법을 설명합니다.

 import numpy as np

#create NumPy array
my_array = np. array ([1, 2, 2, 3, 5, 6, 7, 10, 12, 14])

#view NumPy array
my_array

array([ 1, 2, 2, 3, 5, 6, 7, 10, 12, 14])

예시 1: 조건에 따라 값 필터링

다음 코드는 단일 조건을 기반으로 NumPy 배열 값을 필터링하는 방법을 보여줍니다.

 #filter for values less than 5
my_array[(my_array < 5 )]

array([1, 2, 2, 3])

#filter for values greater than 5
my_array[(my_array > 5 )]

array([6,7,10,12,14])

#filter for values equal to 5
my_array[(my_array == 5 )]

array([5])

예시 2: “OR” 조건을 사용하여 값 필터링

다음 코드는 “OR” 조건을 사용하여 NumPy 배열의 값을 필터링하는 방법을 보여줍니다.

 #filter for values less than 5 or greater than 9
my_array[(my_array < 5 ) | (my_array > 9 )]

array([ 1, 2, 2, 3, 10, 12, 14])

이 필터는 5보다 작 거나 9보다 큰 NumPy 배열 값을 반환합니다.

예시 3: “AND” 조건을 사용하여 값 필터링

다음 코드는 “AND” 조건을 사용하여 NumPy 배열의 값을 필터링하는 방법을 보여줍니다.

 #filter for values greater than 5 and less than 9
my_array[(my_array > 5 ) & (my_array < 9 )]

array([6, 7])

이 필터는 NumPy 배열에서 5 보다 크고 9보다 작은 값을 반환합니다.

예시 4: 목록에 포함된 값 필터링

다음 코드는 목록에 포함된 NumPy 배열 값을 필터링하는 방법을 보여줍니다.

 #filter for values that are equal to 2, 3, 5, or 12
my_array[np. in1d (my_array, [2, 3, 5, 12])]

array([ 2, 2, 3, 5, 12])

이 필터는 2, 3, 5, 12와 같은 값만 반환합니다.

참고 : 여기에서 NumPy in1d() 함수에 대한 전체 문서를 찾을 수 있습니다.

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 Python에서 다른 일반적인 필터링 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

특정 문자열이 포함된 Pandas DataFrame 행을 필터링하는 방법
여러 조건에서 Pandas DataFrame을 필터링하는 방법
Pandas DataFrame에서 “NOT IN” 필터를 사용하는 방법