cb
ABCD
  • NumPy Эхлэх
  • NumPy Массив үүсгэх
  • NumPy Массивын индексжүүлэлт
  • NumPy Массив үүсгэх /Slicing/
  • NumPy Өгөгдлийн төрөл /Data Type/
  • NumPy Массив Хуулбарлах VS Үзүүлэх
  • NumPy массивын хэмжээ /Shape/
  • NumPy Массивын хэмжээсийн өөрчлөх /Reshaping/
  • NumPy Массивыг давтах /Iterating/
  • NumPy Массивыг нэгтгэх /Join Array/
  • NumPy Массивыг хуваах /Split/
  • NumPy Массиваас хайх /Search/
  • NumPy Массивыг эрэмбэлэх /Sorting/
  • Массив шүүх /Filter/
  • NumPy Санамсаргүй тоо /Random Number/
  • NumPy Санамсаргүй өгөгдөл түгээх /Data Distribution/
  • Санамсаргүй сэлгээ /Random Permutations/
  • NumPy Seaborn модуль
  • NumPy Хэвийн тархалт /Normal Distribution/
  • NumPy Салангид тархалт /Binomial Distribution/
  • NumPy Салангид тархалт /Poisson Distribution/
  • NumPy Жигэд тархалт /Uniform Distribution/
тохиргоо
Толгой хэсэг
Хажуугийн самбар
Үндсэн контент
НЭВТРЭХ

Массив шүүх /Filter/

Массив шүүх гэдэг нь одоо байгаа массиваас зарим элементүүдийг ялган авч шинэ массив үүсгэхийг filter буюу шүүх гэнэ.

NumPy-д массивыг шүүхдээ индекс жагсаалтад логик утга ашигладаг.

Хэрэв индексийн утга үнэн буюу True бол массивыг шүүнэ, харин индексийн утга худал буюу False байвал тухайн элементийг шүүсэн массиваас хасна.

Жишээ нь

import numpy as np

mas = np.array([54, 31, 71, 23])

x = mas[[True, Flase, False, True]]

print (x)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
[54 23]

Дээрх жишээ нь [54 23]-г буцаана.

Яагаад гэвэл шинэ нь үнэн утгатай утгуудыг агуулдаг.Дээрх жишээнд 0 болон 3 индекс дээр үнэн буюу True утгыг агуулж байна.


Шүүсэн массив үүсгэх

Дээрх жишээ бид үнэн ба худалыг хатуу кодчилж өгсөн.
Харин шүүлтийн нийтлэг хэрэглээ нь нөхцөл шалгаж массив үүсэх юм.

Жишээ нь

Өгөгдсөн массивыг шүүж 31 эрс их утгуудыг авч шинэ массив үүсгэе.

import numpy as np

mas = np.array([54, 31, 71, 23])

# Шинэ хоосон массив үүсгэж байна.
filter_mas = []

# Маs массивын элемент бүрийг давтаж байна
for element in mas:
# элемент бүр нь 31 ээс их байна уу шалгаж байна.
if element > 31:
# их утга бүрийг filter_mas массивд нэмж байна.
filter_mas.append(True)
else:
filter_mas.append(False)

newmas = mas[fliter_mas]

print (filter_mas) print (newmas)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
[False, False, True, True]
[54 71]

Жишээ нь

Өгөгдсөн массивыг шүүж тэгш тоог хэвлэж үзье.

import numpy as np

mas = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

filter_mas = []

for element in mas:
if element % 2 == 0:
filter_mas.append(True)
else:
filter_mas.append(False)

newmas = mas[fliter_mas]

print (filter_mas) print (newmas)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
[False, True, False, True, False, True, False]
[2 4 6]


Массиваас шууд шүүлтүүр үүсгэх

Дээр жишээ нь NumPy-д нийтлэг хэрэглэгддэг. Үүнийг шийдвэрлэх хялбар сайхан аргыг NumPy бидэнд санал болгодог юм. Энэ нь нөхцөл, давталт, хувьсагчийн оронд массивыг шууд орлуулах юм.

Жишээ нь

Өгөгдсөн массивыг шүүж 31 эрс их утгуудыг авч шинэ массив үүсгэе.

import numpy as np

mas = np.array([54, 31, 71, 23])

filter_mas = mas > 31

newmas = mas[fliter_mas]

print (filter_mas) print (newmas)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
[False, False, True, True]
[54 71]

Жишээ нь

Өгөгдсөн массивыг шүүж тэгш тоог хэвлэж үзье.

import numpy as np

mas = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

filter_mas = mas % 2 == 0

print (filter_mas) print (newmas)

Үр дүн

File G:\Hicheel\Python\test.py
[False, True, False, True, False, True, False]
[2 4 6]

Сэтгэгдэлүүд

Контентын нэр
NumPy Эхлэх
NumPy Массив үүсгэх
NumPy Массивын индексжүүлэлт
NumPy Массив үүсгэх /Slicing/
NumPy Өгөгдлийн төрөл /Data Type/
NumPy Массив Хуулбарлах VS Үзүүлэх
NumPy массивын хэмжээ /Shape/
NumPy Массивын хэмжээсийн өөрчлөх /Reshaping/
NumPy Массивыг давтах /Iterating/
NumPy Массивыг нэгтгэх /Join Array/
NumPy Массивыг хуваах /Split/
NumPy Массиваас хайх /Search/
NumPy Массивыг эрэмбэлэх /Sorting/
Массив шүүх /Filter/
NumPy Санамсаргүй тоо /Random Number/
NumPy Санамсаргүй өгөгдөл түгээх /Data Distribution/
Санамсаргүй сэлгээ /Random Permutations/
NumPy Seaborn модуль
NumPy Хэвийн тархалт /Normal Distribution/
NumPy Салангид тархалт /Binomial Distribution/
NumPy Салангид тархалт /Poisson Distribution/
NumPy Жигэд тархалт /Uniform Distribution/
ABCD.mn ©

Нөхцөл & Шаардлага

1. General

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Maecenas ultrices, justo vel imperdiet gravida, urna ligula hendrerit nibh, ac cursus nibh sapien in purus. Mauris tincidunt tincidunt turpis in porta. Integer fermentum tincidunt auctor.

2. Account

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Maecenas ultrices, justo vel imperdiet gravida, urna ligula hendrerit nibh, ac cursus nibh sapien in purus. Mauris tincidunt tincidunt turpis in porta. Integer fermentum tincidunt auctor.

3. Service

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Maecenas ultrices, justo vel imperdiet gravida, urna ligula hendrerit nibh, ac cursus nibh sapien in purus. Mauris tincidunt tincidunt turpis in porta. Integer fermentum tincidunt auctor.

4. Payments

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Maecenas ultrices, justo vel imperdiet gravida, urna ligula hendrerit nibh, ac cursus nibh sapien in purus. Mauris tincidunt tincidunt turpis in porta. Integer fermentum tincidunt auctor.