Python・NumPyで指定した範囲内の要素を検索・抽出する方法

NumPyライブラリを使ってデータ処理を行っていると、特定の範囲内にある数値だけを取り出したい場面があります。NumPyには、こうした条件に合う要素を簡単に検索できる組み込み機能が用意されています。

本記事では、代表的な2つの手法——logical_and関数を使う方法と、*演算子を使う方法——について、サンプルコード付きでわかりやすく解説します。

logical_and関数で条件を指定する方法

まずは、np.logical_and関数を利用するアプローチです。この関数に対して複数の条件を渡すことで、「〜以上かつ〜以下」といった範囲条件を表現できます。さらに、np.whereを組み合わせることで、その条件を満たす要素を取得できます。

この方法の特徴は、条件を満たす要素の「位置（インデックス）」が返されるという点です。以下のコードでは、6以上15以下の要素を検索しています。

import numpy as np

A = np.array([5, 9, 11, 4, 31, 27, 8])

# 元の配列を表示
print("Given Array : ", A)

# 範囲：6以上15以下
res = np.where(np.logical_and(A >= 6, A <= 15))

# 結果を表示
print("Array with condition : ", res)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

Given Array : [ 5  9 11  4 31 27  8]
Array with condition : (array([1, 2, 6], dtype=int32),)

出力を見ると、インデックス1、2、6の位置にある要素（9、11、8）が条件を満たしていることがわかります。

* 演算子で条件を組み合わせる方法

次に、*演算子を使う方法です。(A >= 6) * (A <= 15)のように、各条件式を掛け合わせることで論理積（AND）を実現します。ブール配列同士の掛け算は、Trueを1、Falseを0として扱われるため、両方の条件が成り立つ箇所のみが選択されます。

この方法のメリットは、要素の位置ではなく「実際の値」そのものが結果として返される点です。

import numpy as np

A = np.array([5, 9, 11, 4, 31, 27, 8])

# 元の配列を表示
print("Given Array : ", A)

# 範囲：6以上15以下
res = A[(A >= 6) * (A <= 15)]

# 結果を表示
print("Array with condition : ", res)

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

Given Array : [ 5  9 11  4 31 27  8]
Array with condition : [ 9 11  8]

まとめ

NumPyで範囲内の要素を検索する主な方法を整理すると、次のようになります。

• np.where + np.logical_and：条件を満たす要素のインデックスを取得したい場合に便利です。
• * 演算子による条件の組み合わせ：条件を満たす要素の値そのものを直接抽出したい場合にシンプルで読みやすいコードになります。

なお、*演算子の代わりに & 演算子を使用することも可能です。その場合は、各条件式を括弧で囲むことを忘れないようにしましょう。用途に応じて使い分けることで、データのフィルタリング処理を効率的に行えます。