Übe mit NumPy-Arrays
Lass uns üben, wie man numpy-Arrays in Scheiben schneidet und das Broadcasting-Konzept von NumPy nutzt. Denke daran, dass Broadcasting die Fähigkeit eines numpy-Arrays ist, Operationen zu vektorisieren, sodass sie auf alle Elemente eines Objekts gleichzeitig angewendet werden.
Ein zweidimensionales numpy-Array wurde in deine Session geladen (mit dem Namen nums) und zur besseren Übersicht in der Konsole ausgegeben. numpy wurde als np in deine Session 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)