Slicing e indicizzazione degli alberi

Immagina di essere un/una ricercatore/trice che lavora con i dati del censimento degli alberi di New York City. Ogni riga dell'array 2D tree_census elenca, in quest’ordine, le informazioni per un albero diverso: ID dell'albero, ID dell’isolato (block), diametro del tronco e diametro del ceppo. Gli alberi vivi non hanno un diametro del ceppo, il che spiega perché ci sono così tanti zeri in quella colonna. L’ordine delle colonne è importante perché NumPy non ha nomi di colonna! Le prime e le ultime tre righe di tree_census sono mostrate qui sotto.

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]])

In questo esercizio lavorerai in particolare con la seconda colonna, che rappresenta gli ID degli isolati: la tua ricerca richiede di selezionare specifici isolati cittadini per ulteriori analisi usando slicing e indicizzazione NumPy. numpy è caricato come np e l’array 2D tree_census è disponibile.