Boolesche Operatoren mit NumPy
Bisher konnten wir Operatoren wie < und >= standardmäßig mit NumPy-Arrays verwenden. Leider klappt das nicht mit den booleschen Operatoren and, or und not.
Um diese Operatoren mit NumPy zu verwenden, brauchst du np.logical_and(), np.logical_or() und np.logical_not(). Hier ist ein Beispiel mit den bereits bekannten Arrays my_house und your_house, damit du das besser verstehst:
np.logical_and(my_house > 13,
your_house < 15)
Diese Übung ist Teil des Kurses
Python für Fortgeschrittene
Anleitung zur Übung
Erstelle boolesche Arrays, um folgende Fragen zu beantworten:
Welche Flächen in
my_housesind größer als18.5oder kleiner als10?Welche Flächen sind sowohl in
my_houseals auch inyour_housekleiner als11? Füge beide Befehle in eineprint()-Anweisung ein, damit du die Ausgabe überprüfen kannst.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Create arrays
import numpy as np
my_house = np.array([18.0, 20.0, 10.75, 9.50])
your_house = np.array([14.0, 24.0, 14.25, 9.0])
# my_house greater than 18.5 or smaller than 10
# Both my_house and your_house smaller than 11