NumPy Filter Array
စစ်ထုတ်ခြင်း Arrays
ရှိပြီးသား array တစ်ခုမှ အချို့သော အစိတ်အပိုင်းများကို ရယူပြီး ၎င်းတို့ထဲမှ array အသစ်တစ်ခုကို ဖန်တီးခြင်းကို filtering ဟုခေါ်သည် ။
NumPy တွင်၊ သင်သည် boolean အညွှန်းစာရင်းကို အသုံးပြု၍ array တစ်ခုကို စစ်ထုတ်သည် ။
ဘူလီယံအညွှန်းစာရင်း သည် ခင်းကျင်းရှိ အညွှန်းများနှင့် သက်ဆိုင်သည့် ဘူလီယံစာရင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။
အကယ်၍ အညွှန်းတစ်ခုရှိတန်ဖိုးသည် Truefiltered array တွင်ဒြပ်စင်ပါ၀င်ပါက၊ ထိုညွှန်းကိန်းရှိတန်ဖိုးသည်
Falseထိုဒြပ်စင်ကို filtered array မှဖယ်ထုတ်ထားသည်။
ဥပမာ
အညွှန်း 0 နှင့် 2 ရှိ အစိတ်အပိုင်းများမှ array တစ်ခုကို ဖန်တီးပါ-
import numpy as np
arr = np.array([41, 42, 43, 44])
x = [True,
False, True, False]
newarr = arr[x]
print(newarr)
[41, 43]အပေါ်က ဥပမာ က ဘာလို့ ပြန်ပေါ်လာပါလိမ့် ။
စစ်ထုတ်မှုအသစ်တွင် filter array တွင်တန်ဖိုးရှိသည့်တန်ဖိုးများသာပါဝင်သောကြောင့်
True၊ ဤကိစ္စတွင်၊ အညွှန်း 0 နှင့် 2 ။
Filter Array ဖန်တီးခြင်း။
အထက်ဖော်ပြပါ ဥပမာတွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် hard-code True
နှင့် Falsevalues များကို ဖေါ်ပြထားသော်လည်း အသုံးများသည်မှာ အခြေအနေများအပေါ်အခြေခံ၍ filter array ဖန်တီးရန်ဖြစ်သည်။
ဥပမာ
42 ထက်မြင့်သောတန်ဖိုးများကိုသာပြန်ပေးမည့် filter array တစ်ခုကိုဖန်တီးပါ-
import numpy as np
arr = np.array([41, 42, 43, 44])
#
Create an empty list
filter_arr = []
# go through each element in
arr
for element in arr:
# if the element is higher than 42, set
the value to True, otherwise False:
if element > 42:
filter_arr.append(True)
else:
filter_arr.append(False)
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)
ဥပမာ
မူရင်း array မှ အစိတ်အပိုင်းများကိုပင် ပြန်ပေးမည့် filter array တစ်ခုကို ဖန်တီးပါ-
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
#
Create an empty list
filter_arr = []
# go through each element in
arr
for element in arr:
# if the element is completely divisble
by 2, set the value to True, otherwise False
if element % 2 == 0:
filter_arr.append(True)
else:
filter_arr.append(False)
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)
Array မှ တိုက်ရိုက် Filter ဖန်တီးခြင်း။
အထက်ပါဥပမာသည် NumPy တွင်အတော်လေးဘုံအလုပ်ဖြစ်ပြီး NumPy သည် ၎င်းကိုကိုင်တွယ်ရန်ကောင်းမွန်သောနည်းလမ်းကိုပေးသည်။
ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏အခြေအနေရှိ ထပ်တူညီနိုင်သော variable အစား array ကို တိုက်ရိုက် အစားထိုးနိုင်ပြီး ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း အလုပ်လုပ်မည်ဖြစ်သည်။
ဥပမာ
42 ထက်မြင့်သောတန်ဖိုးများကိုသာပြန်ပေးမည့် filter array တစ်ခုကိုဖန်တီးပါ-
import numpy as np
arr = np.array([41, 42, 43, 44])
filter_arr = arr
> 42
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)
ဥပမာ
မူရင်း array မှ အစိတ်အပိုင်းများကိုပင် ပြန်ပေးမည့် filter array တစ်ခုကို ဖန်တီးပါ-
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
filter_arr = arr
% 2 == 0
newarr = arr[filter_arr]
print(filter_arr)
print(newarr)