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Cortar e indexar árboles

Imagine que es usted un investigador que trabaja con datos del censo de árboles de Nueva York. Cada fila de la matriz tree_census 2D contiene información sobre un árbol diferente: el árbol ID, el bloque ID, 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 la primera 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, trabajará específicamente con la segunda columna, que representa el bloque IDs: su investigación requiere que seleccione bloques específicos de la ciudad para su posterior análisis utilizando NumPy slicing and indexing. numpy se carga como np, y el array tree_census 2D está disponible.

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Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

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

# Print the first five block_ids
print(____)
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