पायथन में numpy में सीमा के भीतर तत्वों का पता लगाएं

कभी-कभी numpy लाइब्रेरी का उपयोग करके डेटा को संसाधित करते समय, हमें कुछ संख्याओं को एक विशिष्ट श्रेणी में फ़िल्टर करने की आवश्यकता हो सकती है। यह numpy में उपलब्ध कुछ अंतर्निहित विधियों का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है।

साथ और ऑपरेटर

इस दृष्टिकोण में हम एक numpy array लेते हैं और फिर उसमें logical_and फ़ंक्शन लागू करते हैं। जहां numpy में क्लॉज का उपयोग और कंडीशन को लागू करने के लिए भी किया जाता है। परिणाम एक सरणी है जो आवश्यक सीमा शर्तों को पूरा करने वाले तत्वों की स्थिति दिखाती है।

import numpy as np

A = np.array([5, 9, 11, 4, 31, 27,8])

# printing initial array
print("Given Array : ", A)

# Range 6 to 15
res = np.where(np.logical_and(A >= 6, A <= 15))

# Result
print("Array with condition : ", res)

आउटपुट

उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -

Given Array : [ 5 9 11 4 31 27 8]
Array with condition : (array([1, 2, 6], dtype=int32),)

उपयोग*

इस दृष्टिकोण में हम * ऑपरेटर का उपयोग करते हैं। यह परिणाम को सरणी में मानों की स्थिति के बजाय वास्तविक मान के रूप में देता है।

import numpy as np

A = np.array([5, 9, 11, 4, 31, 27,8])

# printing initial array
print("Given Array : ", A)

# Range 6 to 15
res = A [ (A >=6) * (A <= 15)]

# Result
print("Array with condition : ", res)

आउटपुट

उपरोक्त कोड को चलाने से हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -

Given Array : [ 5 9 11 4 31 27 8]
Array with condition : [ 9 11 8]