ComenzarEmpieza gratis

Corte e indexación de árboles

Imagina que eres una persona investigadora que trabaja con datos del censo de árboles de la ciudad de Nueva York. Cada fila del array 2D tree_census contiene información de un árbol diferente: el ID del árbol, el ID de la manzana, el diámetro del tronco y el diámetro del tocón, en ese orden. Los árboles vivos no tienen diámetro de tocón, lo que explica por qué hay tantos ceros en esa columna. El orden de las columnas es importante porque NumPy no tiene nombres de columnas. A continuación se muestran las tres primeras y las tres últimas filas de tree_census.

array([[     3, 501451,     24,      0],
       [     4, 501451,     20,      0],
       [     7, 501911,      3,      0],
       ...,
       [  1198, 227387,     11,      0],
       [  1199, 227387,     11,      0],
       [  1210, 227386,      6,      0]])

En este ejercicio, trabajarás específicamente con la segunda columna, que representa los IDs de manzana: tu investigación requiere que selecciones manzanas concretas de la ciudad para analizarlas más a fondo usando cortes e indexación de NumPy. numpy está cargado como np, y el array 2D tree_census está disponible.

Este ejercicio forma parte del curso

Introducción a NumPy

Ver curso

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Select all rows of block ID data from the second column
block_ids = ____

# Print the first five block_ids
print(____)
Editar y ejecutar código