Práctica con arreglos NumPy
Vamos a practicar el corte de los arreglos numpy y a utilizar el concepto de emisión de NumPy. Recuerda que la difusión se refiere a la capacidad de un arreglo numpy para vectorizar las operaciones, de modo que se realicen en todos los elementos de un objeto a la vez.
Se ha cargado en tu sesión un arreglo bidimensional numpy (llamado nums) y se ha impreso en la consola para tu comodidad. numpy se ha importado a tu sesión como np.
Este ejercicio forma parte del curso
Escribir código Python eficiente
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# 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)