Comparando y filtrando la array NumPy

En este artículo, vamos a ver cómo realizar una comparación y filtrado de la array NumPy.

Comparando array NumPy:

Veamos los operadores de comparación que se utilizarán para comparar NumPy Arrays:

• Mayor que (>) o numpy.greater().
• Menos que (<) numpy.less().
• Igual (==) o numpy.equal()
• No es igual (! =) o numpy.not_equal().
• Mayor que e igual a(>=).
• Menor que Igual a (<=).

Pasos para la comparación de arrays NumPy:

Paso 1: Primero instale NumPy en su sistema o entorno. Usando el siguiente comando.

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

Paso 2: importar el módulo NumPy.

import numpy as np

Paso 3: Cree una array de elementos usando el método NumPy Array.

np.array([elements])

Paso 4: ahora use operadores de comparación para comparar NumPy Array.

Ejemplo 1:

• Importar módulo NumPy.
• Cree una array usando el método numpy.array().
• Ahora compare dos arrays usando el método great().

# 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)

Producción:

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

Ejemplo 2:

• Importar módulo NumPy.
• Cree una array usando el método numpy.array().
• Ahora compare dos arreglos usando el método less().

# 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)

Producción:

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

Ejemplo 3:

• Importar módulo NumPy.
• Cree una array usando el método numpy.array().
• Ahora compare dos arrays usando el método equal().

# 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)

Producción:

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

Ejemplo 4:

• Importar módulo NumPy.
• Cree una array usando el método numpy.array().
• Ahora compare dos arreglos usando el método not_equal().

# 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)

Producción:

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

Ejemplo 5:

• Importar módulo NumPy.
• Cree una array usando el método numpy.array().
• Ahora compare dos arreglos usando el operador >=.

# 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)

Producción:

[False False False False]

Ejemplo 6:

• Importar módulo NumPy.
• Cree una array usando el método numpy.array().
• Ahora compare dos arreglos usando el operador <=.

# 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)

Producción:

[ True  True  True  True]

Filtrado de arrays NumPy:

Filtrar significa tomar los elementos que satisfacen la condición dada por nosotros. Por ejemplo, elementos pares en una array, elementos mayores que 10 en una array, etc. 

Pasos para filtrar NumPy Array’s:

• Importar módulo NumPy.
• Cree arrays utilizando la función np.array().
• Escriba cualquier condición para filtrar la array.
• Cree una nueva array con esa función de filtrado.

Nota: En Filtrado y Comparación, ambos dan valores booleanos como salida.

Ejemplo 1:

• Importar módulo NumPy.
• Cree una array usando el método numpy.array().
• Ahora tome una condición para filtrar la array.
• Ahora cree una nueva array que satisfaga la condición.

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)

Producción:

[False False False  True  True  True  True  True  True]

Ejemplo 2:

• Importar módulo NumPy.
• Cree una array usando el método numpy.array().
• Ahora tome una condición para filtrar la array.
• Ahora cree una nueva array que satisfaga la condición.

# 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)

Producción:

[False  True False  True  True  True False False  True]