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  3. Introduction à NumPy
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Découpage et indexation des arbres

Imaginez que vous êtes chercheur et que vous travaillez avec les données du recensement des arbres de la ville de New York. Chaque ligne du tableau 2D tree_census présente, dans l'ordre, des renseignements sur un arbre différent : l'identifiant de l'arbre, l'identifiant du pâté de maisons (block ID), le diamètre du tronc et le diamètre de la souche. Les arbres vivants n'ont pas de diamètre de souche, ce qui explique la forte présence de zéros dans cette colonne. L'ordre des colonnes est important, car NumPy n'a pas de noms de colonnes ! Les trois premières et les trois dernières lignes de tree_census sont affichées ci-dessous.

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]])

Dans cet exercice, vous travaillerez plus précisément avec la deuxième colonne, qui représente les identifiants de pâtés de maisons (block IDs) : votre recherche exige de sélectionner certains pâtés de maisons pour une analyse plus poussée en utilisant le découpage (slicing) et l'indexation de NumPy. numpy est importé sous le nom np, et le tableau 2D tree_census est disponible.

Інструкції 1/3

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  • 1
    • Sélectionnez toutes les lignes de la deuxième colonne, qui contient les identifiants de pâtés de maisons, et enregistrez le tableau résultant dans block_ids.
    • Affichez les cinq premiers identifiants à partir de block_ids.
  • 2
    • Sélectionnez le dixième identifiant de pâté de maisons dans block_ids et enregistrez le résultat dans tenth_block_id.
  • 3
    • Sélectionnez cinq identifiants consécutifs dans block_ids, en commençant par le dixième, et enregistrez-les dans block_id_slice