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Découpage et indexation d'arbres

Imaginez que vous êtes un chercheur travaillant sur les données du recensement des arbres de la ville de New York. Chaque ligne du tableau tree_census 2D contient des informations sur un arbre différent : l'arbre ID, le bloc ID, le diamètre du tronc et le diamètre de la souche, dans cet ordre. Les arbres vivants n'ont pas de diamètre de souche, ce qui explique le grand nombre de zéros dans cette colonne. L'ordre des colonnes est important car NumPy n'a pas de noms de colonnes ! Les trois premières et trois dernières lignes de tree_census sont présentées 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 spécifiquement avec la deuxième colonne, représentant le bloc IDs : votre recherche vous demande de sélectionner des blocs urbains spécifiques pour une analyse plus approfondie en utilisant le découpage et l'indexation NumPy. numpy est chargé en tant que np, et le tableau 2D tree_census est disponible.

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Introduction à NumPy

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

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

# Print the first five block_ids
print(____)
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