比较和过滤 NumPy 数组

在本文中，我们将了解如何对 NumPy 数组进行比较和过滤。

比较 NumPy 数组：

让我们来看看比较运算符将在比较与NumPy阵列中使用-

• 大于 (>) 或 numpy.greater()。
• 小于 (<) numpy.less()。
• 等于(==) 或 numpy.equal()
• 不等于(!=) 或 numpy.not_equal()。
• 大于等于(>=)。
• 小于等于(<=)。

NumPy 数组比较的步骤：

步骤 1：首先在您的系统或环境中安装 NumPy。通过使用以下命令。

pip install numpy(command prompt)
!pip install numpy(jupyter)

第 2 步：导入 NumPy 模块。

import numpy as np

第 3 步：使用 NumPy Array 方法创建一个元素数组。

np.array([elements])

第4步：现在使用比较运算符比较NumPy的阵列。

示例 1：

• 导入 NumPy 模块。
• 使用 numpy.array() 方法创建数组。
• 现在使用greater() 方法比较两个数组。

Python3

# importing NumPy Module
import numpy as np 
  
# Creating Array
a = np.array([1,2,3,4]) 
b = np.array([3,8,5,6])
  
# Comparing two arrays
np.greater(a, b)

输出：

array([False, False, False, False])

示例 2：

• 导入 NumPy 模块。
• 使用 numpy.array() 方法创建数组。
• 现在使用 less() 方法比较两个数组。

蟒蛇3

# Importing NumPy Module
import numpy as np
  
# Creating Array using NumPy
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([3, 8, 5, 6])
np.less(a, b)

输出：

array([ True,  True,  True,  True])

示例 3：

• 导入 NumPy 模块。
• 使用 numpy.array() 方法创建数组。
• 现在使用 equal() 方法比较两个数组。

蟒蛇3

# Importing NumPy Module.
import numpy as np
  
# Create Arrays using np.array() Function.
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([3, 8, 5, 6])
  
# Compare a and b array elements
# if the elements in a and b are equal
# it returns True else returns False.
np.equal(a, b)

输出：

array([ False,  False,  False, False])

示例 4：

• 导入 NumPy 模块。
• 使用 numpy.array() 方法创建数组。
• 现在使用 not_equal() 方法比较两个数组。

蟒蛇3

# Importing NumPy Module.
import numpy as np
  
# Create Arrays using np.array() Function.
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([3, 8, 5, 6])
  
# Compare a and b array elements if the
# elements in a and b are  not equal
# it returns True else returns False.
np.not_equal(a, b)

输出：

array([ True,  True,  True,  True])

示例 5：

• 导入 NumPy 模块。
• 使用 numpy.array() 方法创建数组。
• 现在使用 >= 运算符比较两个数组。

蟒蛇3

# Importing NumPy Module.
import numpy as np
  
# Create Arrays using np.array()
# Function.
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([3, 8, 5, 6])
  
# it returns if elements in a  are
# greater than a equal to b
print(a >= b)

输出：

[False False False False]

示例 6：

• 导入 NumPy 模块。
• 使用 numpy.array() 方法创建数组。
• 现在使用 <= 运算符比较两个数组。

蟒蛇3

# Importing NumPy Module.
import numpy as np
  
  
# Create Arrays using np.array()
# Function.
a = np.array([1, 2, 3, 4])
b = np.array([3, 8, 5, 6])
  
# it returns if elements in a  are less
# than a equal to b
print(a <= b)

输出：

[ True  True  True  True]

过滤 NumPy 数组：

过滤就是取满足我们给定条件的元素。例如，数组中的偶数元素，数组中大于 10 的元素等。

过滤 NumPy 数组的步骤：

• 导入 NumPy 模块。
• 使用 np.array()函数创建数组。
• 编写过滤数组的任何条件。
• 使用该过滤函数创建一个新数组。

注意：在过滤和比较中都给出布尔值作为输出。

示例 1：

• 导入 NumPy 模块。
• 使用 numpy.array() 方法创建数组。
• 现在取一个过滤数组的条件。
• 现在创建一个满足条件的新数组。

蟒蛇3

import numpy as np
  
  
a = np.array([1, 2, 3, 40, 50, 100,
              45, 87, 98])
  
# Taking a condition to filter the array
filter_ex = a < 16
  
# Creating new array using Condition.
new_arr = np.array([filter_ex])
  
# Printing new Array
print(*new_arr)

输出：

[False False False  True  True  True  True  True  True]

示例 2：

• 导入 NumPy 模块。
• 使用 numpy.array() 方法创建数组。
• 现在取一个过滤数组的条件。
• 现在创建一个满足条件的新数组。

蟒蛇3

# Importing  NumPy Module
import numpy as np
  
# Creating Array
a = np.array([1, 2, 3, 40, 50, 100, 
              45, 87, 98])
  
# Filtering Condition
filter2 = a % 2 == 0
even = np.array([filter2])
print(*even)

输出：

[False  True False  True  True  True False False  True]