Usando de operadores lógicos em arrays

print ( data5 )

Em seguida, por meio da função reshape( ) podemos alterar livremente o formato de nossa array. Repare que inicialmente geramos uma array unidimensional de 8 elementos, agora estamos transformando a mesma para uma array bidimensional de 8 elementos, onde os mesmos serão distribuídos em duas linhas e 4 colunas.

Importante salientar que você pode alterar livremente o formato de

uma array desde que mantenha sua proporção de distribuição de dados. Aqui, nesse exemplo bastante simples, 8 elementos dispostos em uma linha passarão a ser 8 elementos dispostos em duas linhas e 4 colunas. O número de elementos em si não pode ser alterado.

Na primeira linha, referente ao primeiro print( ) temos a array data5 em sua forma inicial, na segunda linha o retorno obtido pós reshape.

Usando de operadores lógicos em arrays

Dependendo o contexto pode ser necessário fazer uso de operadores lógicos mesmo quando trabalhando com arrays numpy. Respeitando a sintaxe Python, podemos fazer uso de operadores lógicos sobre arrays da mesma forma como fazemos com qualquer outro tipo de dado.

data7 = np.arange ( 10 )

print ( data7 )

print ( data7 > 3 )