NumPy np.where con múltiples condiciones

NumPy es una biblioteca de Python ampliamente utilizada en la ciencia de datos. Una función extremadamente útil de esta biblioteca es `np.where()`, la cual permite filtrar valores de un arreglo de manera eficiente. En este artículo, exploraremos cómo utilizar `np.where()` para aplicar múltiples condiciones en un arreglo.

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Cómo usar np.where con múltiples condiciones
Ejemplo de uso
Conclusión
Preguntas frecuentes

Cómo usar np.where con múltiples condiciones

Definición de las condiciones

Antes de aplicar múltiples condiciones en un arreglo, debemos definir cada condición por separado. Por ejemplo, supongamos que queremos filtrar valores mayores a 3 y menores a 8 en un arreglo. La definición de cada condición se puede hacer de la siguiente manera:

```
condicion1 = arreglo > 3
condicion2 = arreglo < 8 ```

Aplicación de las condiciones

Una vez definidas las condiciones, podemos utilizar `np.where()` para aplicarlas en el arreglo y obtener los elementos que cumplen ambas condiciones. El siguiente ejemplo muestra cómo hacerlo:

```
arreglo_filtrado = np.where(condicion1 & condicion2, arreglo, 0)
```

En este caso, utilizamos el operador `&` para especificar que deben cumplirse ambas condiciones. Además, asignamos el valor `0` a aquellos elementos que no cumplan las condiciones.

Aplicación de múltiples condiciones

Supongamos que deseamos filtrar valores mayores a 3, menores a 8 y que sean distintos de 5 en el mismo arreglo. Para aplicar múltiples condiciones, debemos combinar las condiciones previamente definidas utilizando el operador `&`. Por ejemplo:

```
condicion3 = arreglo != 5

arreglo_filtrado = np.where(condicion1 & condicion2 & condicion3, arreglo, 0)
```

De esta manera, obtenemos solamente aquellos elementos que cumplen las tres condiciones.

Ejemplo de uso

Supongamos que queremos filtrar las edades de una lista de personas que están entre los 18 y 30 años, pero que además tienen menos de 5 años de experiencia laboral. Podemos hacerlo de la siguiente manera:

```python
import numpy as np

edades = np.array([22, 35, 28, 19, 31])
experiencia = np.array([2, 7, 3, 1, 6])

condicion1 = edades >= 18
condicion2 = edades <= 30 condicion3 = experiencia < 5 personas_seleccionadas = np.where(condicion1 & condicion2 & condicion3) print(f"Las personas seleccionadas son las siguientes: {personas_seleccionadas}") ``` Este código nos mostrará el índice de las personas seleccionadas que cumplen con las condiciones dadas.

Conclusión

En este artículo, aprendimos cómo utilizar `np.where()` con múltiples condiciones para filtrar elementos en un arreglo de manera eficiente. Asimismo, se presentó un ejemplo de aplicación en un caso práctico de selección de personas para un trabajo. Al aplicar múltiples condiciones, podemos precisar aún más nuestra búsqueda de elementos específicos de un arreglo.

Preguntas frecuentes

¿Qué otros operadores puedo utilizar para aplicar múltiples condiciones en `np.where()`?

Además del operador `&`, podemos utilizar `|` para especificar que se deben cumplir una u otra condición y `~` para negar una condición.

¿Es posible filtrar elementos en un arreglo multidimensional?

Sí, es posible. En este caso, se deben definir las condiciones para cada dimensión del arreglo y combinarlas utilizando los operadores correspondientes.

¿Qué otros métodos puedo utilizar en conjunto con `np.where()`?

`np.where()` se puede utilizar en conjunto con otros métodos de NumPy como `np.zeros()`, `np.ones()` y `np.random()`. También se puede utilizar con funciones de agregación como `np.sum()` y `np.mean()`.