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演習

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。

指示1 / 2

undefined XP
  • 1
    • ファンシーインデクシングを使って、ブロック ID が 313879 の木のデータのみを含む block_313879 配列を作成します。
  • 2
    • np.where() を使って、ブロック ID が 313879 の木に対応する row_indices の配列を作成します。
    • row_indices を使って、ブロック 313879 の木のデータを含む block_313879 を作成します。