回答編集履歴
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コード追記
test
CHANGED
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@@ -113,3 +113,89 @@
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print(b5) # [False True False False False False True False]
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例題についても同じ考えでコードを書いてみましたが、最終結果が求めたい結果になっているかは分かりません。
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```Python
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import numpy as np
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# numpyのarrayを作成：一時間ごとの機械の稼働状況。行は一時間ごと(6工場ある)、列は機械(2種類ある)の稼働状況を意味する
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+
# →工場は１つで２台の機械＝列があり、６時間分＝行のデータといった例のほうが分かりやすい？
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data_array = np.array([[1.1, 1.2],
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[2.1, 2.2],
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[3.1, 3.2],
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[4.1, 4.2],
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[5.1, 5.2],
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[6.1, 6.2]])
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# 各時間帯における電力消費
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power_array = np.array([3.3 ,9.9 ,2.2 ,8.8 ,1.1 ,7.7])
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# 電力消費が基準を超えているか判定する（ここでは閾値を5.0とする）
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i1 = np.where( power_array > 5.0)
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# 基準値を超える時間帯の「機械の稼働状況」と「電力消費」を出力する
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print(data_array[i1])
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#[[2.1 2.2]
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# [4.1 4.2]
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# [6.1 6.2]]
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print(power_array[i1]) # [9.9 8.8 7.7]
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# 閾値を再計算する
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# 稼働状況の平均を更に2で割った数を割りかけする
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gain = data_array[i1].mean() /2
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print(gain) # 2.075
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# 求めた値をもとの電力データにかける
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+
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power2_array = power_array.copy()
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power2_array[i1] = power_array[i1] *gain # ここでは条件１を満たす要素だけ
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+
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+
print(power2_array) # [ 3.3 20.5425 2.2 18.26 1.1 15.9775]
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# 閾値その2より大きいかどうかを求める（もともと16.0と書いてあったが、閾値は前段の計算結果によって変わることを強調するため、変更した）
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+
print(gain**4) # 18.538406640625006
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+
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+
b2 = np.zeros(power_array.shape[0], dtype=bool)
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+
b2[i1] = power2_array[i1] > gain**4
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print(b2) # [False True False False False False]
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+
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201
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追記
test
CHANGED
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@@ -79,3 +79,37 @@
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79
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print(b) # [False True False True False False]
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80
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81
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+
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+
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計算量を減らす方法
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-----
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条件１を満たした要素のみ条件２を判定する例です。
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```Python
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import numpy as np
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d1 = np.array([1.8, 18.9, 8.1, 10.5, 15.6, 7.2, 18.2, 1.5])
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+
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i2 = np.where( d1 > 10) # この条件１を満たす要素のインデックス
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d3 = d1[i2] * 1.0 # 条件１を満たす要素のみ1.0倍
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# d3からいろいろ演算して新しい閾値16を得る
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b5 = np.zeros(len(d1), dtype=bool)
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+
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b5[i2] = d1[i2] > 16 # 条件１を満たした要素のみ条件２を判定
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print(b5) # [False True False False False False True False]
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