在numpy中，數組可以看作是一系列數值的有序集合，可以通過下標訪問其中的元素。
處理數組的過程中，經常需要用到數組過濾功能。

過濾功能可以在處理數據時非常有用，因為它可以使數據更加乾凈和可讀性更強。
例如，在進行數據分析時，通常需要去除異常值，過濾掉不必要的元素可以使數據更加易於分析和處理。

numpy本身提供了很多針對特定要求的過濾函數，
不過本篇只介紹最基本的過濾方式，通過最基本的過濾方式來揭示其過濾的原理。

1. 比較

比較是過濾的前提，因為通過比較才能確定過濾的條件。

1.1. 數組和單個數字

import numpy as np

arr = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[4 1 4]
 [7 6 1]
 [8 9 5]]

print(arr > 5)
#運行結果
[[False False False]
 [ True  True False]
 [ True  True False]]

數組和單個數字比較，也滿足上一篇介紹的廣播原則，也就是數組arr的每個元素都和數字5進行了比較。

比較的結果是和arr相同結構的數組，數組中的元素是bool值。
滿足比較條件是True，不滿足比較條件的是False。

1.2. 數組和數組

除了和單個數字比較之外，數組之間也是可以比較的。

arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr1)
#運行結果
[[9 7 3]
 [2 8 5]
 [2 2 3]]

arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr2)
#運行結果
[[1 6 0]
 [0 1 8]
 [9 0 5]]

print(arr1 > arr2)
#運行結果
[[ True  True  True]
 [ True  True False]
 [False  True False]]

數組之間的比較就是相同位置的元素之間比較，如果兩個數組的結構不一樣，會按照上一篇介紹的廣播計算方式來擴充數組。
比如：

arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr1)
#運行結果
[[9 6 0]
 [1 4 9]
 [1 1 4]]

arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 1))
print(arr2)
#運行結果
[[1]
 [0]
 [9]]

print(arr1 > arr2)
#運行結果
[[ True  True False]
 [ True  True  True]
 [False False False]]

上面的數組arr2，按廣播規則被擴充成：

[[1 1 1]
[0 0 0]
[9 9 9]]

2. 掩碼

所謂掩碼，其實就是上面的各個示例中的比較結果。
也就是只包含bool值的數組，比如：

[[ True True False]
[ True True True]
[False False False]]

我們就是根據這個掩碼，來過濾出數組中的True 或者 False 位置的元素。

3. 過濾

過濾就是根據掩碼，選擇出符合條件的元素。

3.1. 單條件過濾

arr = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr)
#運行結果
[[8 4 0]
 [2 2 9]
 [9 5 9]]

print(arr[arr > 5])
#運行結果
[8 9 9 9]

最後得到的是arr中值大於5的元素數組。
其中 arr > 5 的結果就是上一節提到的掩碼，最後過濾出的元素就是根據這個掩碼得到的。

除了跟單獨的數字比較，也可以和數組比較：

arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr1)
#運行結果
[[3 4 7]
 [4 6 2]
 [7 2 1]]

arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr2)
#運行結果
[[2 3 1]
 [7 7 7]
 [1 6 4]]

print(arr1[arr1 > arr2])
#運行結果
[3 4 7 7]

3.2. 多條件過濾

多條件過濾使用 & 和 | 來連接不同的條件。

arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr1)
#運行結果
[[1 0 5]
 [7 4 9]
 [8 5 4]]

arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr2)
#運行結果
[[6 4 1]
 [0 1 1]
 [8 5 8]]

print(arr1[(arr1 > 5) & (arr1 > arr2)])
#運行結果
[7 9]

過濾arr1中大於5** 並且 **對應位置比arr2大的元素。

arr1 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr1)
#運行結果
[[1 0 5]
 [7 4 9]
 [8 5 4]]

arr2 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(arr2)
#運行結果
[[6 4 1]
 [0 1 1]
 [8 5 8]]

print(arr1[(arr1 > 5) | (arr1 > arr2)])
#運行結果
[5 7 4 9 8]

過濾arr1中大於5** 或者 **對應位置比arr2大的元素。

4. 總結回顧

本篇主要介紹了過濾的基本原理，首先從比較開始，比較的結果是掩碼，最後通過掩碼過濾數組。