Cerca in Array NumPy

La ricerca all’interno di array NumPy è un’operazione comune quando si lavora con dati. NumPy offre diverse funzioni per effettuare ricerche all’interno degli array, tra cui where e searchsorted. In questo articolo, esploreremo come utilizzare queste funzioni per cercare elementi all’interno degli array.

Utilizzo di np.where (Ricerca con Condizioni)

La funzione np.where viene utilizzata per trovare gli indici degli elementi che soddisfano una determinata condizione all’interno di un array. Puoi specificare la condizione come argomento e np.where restituirà gli indici degli elementi che la soddisfano.

Ecco un esempio:

import numpy as np

# Creazione di un array
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Ricerca degli indici degli elementi maggiori di 3
indices = np.where(arr > 3)

print(indices)
# Restituisce un array di indici: (array([3, 4]),)

In questo esempio, np.where restituisce gli indici [3, 4], che corrispondono agli elementi maggiori di 3 nell’array.

Utilizzo di np.searchsorted (Ricerca Ordinata)

La funzione np.searchsorted viene utilizzata per trovare gli indici in cui un elemento dovrebbe essere inserito per mantenere l’ordine dell’array. Questa funzione è utile quando si ha a che fare con array ordinati.

Ecco un esempio:

import numpy as np

# Creazione di un array ordinato
arr = np.array([1, 3, 5, 7, 9])

# Ricerca dell'indice in cui inserire il valore 4
index = np.searchsorted(arr, 4)

print(index)
# Restituisce l'indice: 2

In questo esempio, np.searchsorted restituisce l’indice 2, il che significa che il valore 4 dovrebbe essere inserito all’indice 2 nell’array ordinato per mantenerne l’ordine.

Conclusioni

La ricerca negli array NumPy può essere gestita in modo efficace utilizzando le funzioni np.where e np.searchsorted. np.where è utile per trovare gli indici che soddisfano una condizione specifica, mentre np.searchsorted è utile quando si lavora con array ordinati per trovare l’indice di inserimento di un valore. Queste funzioni sono potenti strumenti per la manipolazione e l’analisi dei dati con NumPy.