ファンシーインデクシング vs. np.where()
あなたと樹木調査チームは、いくつかの木を実際に訪れて計測値を確認し、収集データをダブルチェックしています。あなたはブロック 313879 の木のデータ確認を担当しており、自分の作業に関係する木だけの小さな配列を作成したいと考えています。
numpy は np として読み込まれており、tree_census 配列が利用できます。念のため、tree_census の列は順に、木の ID、ブロック ID、幹の直径、切り株の直径を表します。
この演習はコースの一部です
NumPy入門
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create the block_313879 array containing trees on block 313879
block_313879 = ____
print(block_313879)