Übe mit NumPy-Arrays
Lass uns mal üben, wie man Arrays in Scheiben schneidet ( numpy ) und das Broadcasting-Konzept von NumPy nutzt. Denk dran, dass Broadcasting die Fähigkeit eines numpy -Arrays ist, Operationen zu vektorisieren, sodass sie auf alle Elemente eines Objekts gleichzeitig angewendet werden.
Ein zweidimensionales Array namens „ numpy “ wurde in deine Sitzung geladen (genannt „ nums “) und zur besseren Übersicht in der Konsole ausgegeben. „ numpy “ wurde als „ np “ in deine Sitzung importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Effizienten Python-Code schreiben
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Print second row of nums
print(nums[____,____])
# Print all elements of nums that are greater than six
print(____[____ > ____])
# Double every element of nums
nums_dbl = ____ * ____
print(nums_dbl)
# Replace the third column of nums
nums[____,____] = ____[____,____] + ____
print(nums)