【numpy基础】--数组过滤
在numpy中，数组可以看作是一系列数值的有序集合，可以通过下标访问其中的元素。
处理数组的过程中，经常需要用到数组过滤功能。
过滤功能可以在处理数据时非常有用，因为它可以使数据更加干净和可读性更强。
例如，在进行数据分析时，通常需要去除异常值，过滤掉不必要的元素可以使数据更加易于分析和处理。
numpy本身提供了很多针对特定要求的过滤函数，
不过本篇只介绍最基本的过滤方式，通过最基本的过滤方式来揭示其过滤的原理。
1. 比较
比较是过滤的前提，因为通过比较才能确定过滤的条件。
1.1. 数组和单个数字
import numpy as np
arr = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr)
#运行结果
[[4 1 4]
[7 6 1]
[8 9 5]]
print(arr > 5)
#运行结果
[[False False False]
[ True True False]
[ True True False]]
数组和单个数字比较，也满足上一篇介绍的广播原则，也就是数组arr的每个元素都和数字5进行了比较。
比较的结果是和arr相同结构的数组，数组中的元素是bool值。
满足比较条件是True，不满足比较条件的是False。
1.2. 数组和数组
除了和单个数字比较之外，数组之间也是可以比较的。
arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr1)
#运行结果
[[9 7 3]
[2 8 5]
[2 2 3]]
arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr2)
#运行结果
[[1 6 0]
[0 1 8]
[9 0 5]]
print(arr1 > arr2)
#运行结果
[[ True True True]
[ True True False]
[False True False]]
数组之间的比较就是相同位置的元素之间比较，如果两个数组的结构不一样，会按照上一篇介绍的广播计算方式来扩充数组。
比如：
arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr1)
#运行结果
[[9 6 0]
[1 4 9]
[1 1 4]]
arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 1))
print(arr2)
#运行结果
[[1]
[0]
[9]]
print(arr1 > arr2)
#运行结果
[[ True True False]
[ True True True]
[False False False]]
上面的数组arr2，按广播规则被扩充成：
[[1 1 1]
[0 0 0]
[9 9 9]]
2. 掩码
所谓掩码，其实就是上面的各个示例中的比较结果。
也就是只包含bool值的数组，比如：
[[ True True False]
[ True True True]
[False False False]]
我们就是根据这个掩码，来过滤出数组中的True 或者 False 位置的元素。
3. 过滤
过滤就是根据掩码，选择出符合条件的元素。
3.1. 单条件过滤
arr = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr)
#运行结果
[[8 4 0]
[2 2 9]
[9 5 9]]
print(arr[arr > 5])
#运行结果
[8 9 9 9]
最后得到的是arr中值大于5的元素数组。
其中 arr > 5 的结果就是上一节提到的掩码，最后过滤出的元素就是根据这个掩码得到的。
除了跟单独的数字比较，也可以和数组比较：
arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr1)
#运行结果
[[3 4 7]
[4 6 2]
[7 2 1]]
arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr2)
#运行结果
[[2 3 1]
[7 7 7]
[1 6 4]]
print(arr1[arr1 > arr2])
#运行结果
[3 4 7 7]
3.2. 多条件过滤
多条件过滤使用 & 和 | 来连接不同的条件。
arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr1)
#运行结果
[[1 0 5]
[7 4 9]
[8 5 4]]
arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr2)
#运行结果
[[6 4 1]
[0 1 1]
[8 5 8]]
print(arr1[(arr1 > 5) & (arr1 > arr2)])
#运行结果
[7 9]
过滤arr1中大于5** 并且 **对应位置比arr2大的元素。
arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr1)
#运行结果
[[1 0 5]
[7 4 9]
[8 5 4]]
arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr2)
#运行结果
[[6 4 1]
[0 1 1]
[8 5 8]]
print(arr1[(arr1 > 5) | (arr1 > arr2)])
#运行结果
[5 7 4 9 8]
过滤arr1中大于5** 或者 **对应位置比arr2大的元素。
4. 总结回顾
本篇主要介绍了过滤的基本原理，首先从比较开始，比较的结果是掩码，最后通过掩码过滤数组。