Filtrer un tableau avec l'indexation booléenne

NumPy : indexation booléenne

Points clés de cette vidéo

Une condition sur un array NumPy (arr > 10) produit un array de booléens de même taille
Utiliser ce tableau de booléens comme index (arr[arr > 10]) filtre l'array pour ne garder que les éléments correspondants
Cette technique remplace élégamment un for + if pour filtrer un ensemble de valeurs

Transcription de la vidéo

alors ce soir on va faire de l'indexation boléenne après avoir fait du slicing sur des tableaux numbai à deux dimensions OK donc ça c'est voilà donc matinée va donner un exemple une liste Bob Joe je ne sais pas OK alors qu'est-ce qu'il y a l'effet data égal NP random 7 4 c'est bon après print parce que ça donne OK voilà donc un premier tableau là et le deuxième c'est le matrice 7 4 donc cette ligne 4 colonnes aléatoirement selon la loi normale OK donc ok donc voilà on suppose it album c'est intéressant parce que là du coup il a fait qu'est-ce qu'il a fait ma kiné là donc là on avait Bob e huile là encore Bob et encore du ok là si je fais donc ça c'est par la variable name du coup là si on fait name et également donc ça ça va ça va renvoyer un tableau donc l'expression name = Bob et hop Andy OK on peut vérifier est-ce que là c'est égal à Bob savoir envoyer trou la folle OK c'était vectorisé voilà OK ce qui est intéressant là maintenant c'est que si on prend le truc data on peut passer cette expression ici OK cette expression un peu le passé là donc du coup si je fais data du coup je lui passe en data c'est la si je puisse un tableau de boulet c'est quoi le en gros là data je vais lui passer ici à seulement data c'est un truc 7 1 2 3 4 donc là pour la faire l'indexation boléenne on va passer à une diarrhée de longueur 7 aussi voilà ça c'est de longueur 7 mais c'est pas un diarrhée boulet donc si je fais un Data name erreur d'accord arrête donc si c'est name je passe à une diarrhée trop donc ça fait 4 ou 5 6 une balise voilà alors je sais pas s'il y a name alors je me passe dans data voilà bon vous voyez ça c'est intéressant c'est que voilà donc il renvoie ça c'est bien diarrhée le chef c'est 4x4 alors pourquoi on se retrouve avec un shape 4 4 parce que j'ai passé un peu au hasard alors du coup prenons on a passé trop c'est à dire qu'on du coup on va garder à première ligne on a fait folz ne garde pas la deuxième ligne garde la troisième ligne la cinquième ligne 1 2 3 4 donc du coup ça va donner un 1 2 3 4 lignes et 4 colonnes parce que tu comprends toutes les colonnes donc l'indexation et lui dans son exemple il fait un Data name = Bob parce que si on fait name is et voilà parce que ça renvoie que de ligne voilà ça on voit que le lit voilà pour indexation

NumPy : indexation booléenne

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