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나무 데이터 슬라이싱과 인덱싱

뉴욕시 나무 조사(tree census) 데이터를 다루는 연구자라고 상상해 보세요. tree_census 2차원 배열의 각 행에는 한 그루의 나무에 대한 정보가 순서대로 들어 있습니다: 나무 ID, 블록 ID, 줄기 지름, 그루터기 지름. 살아 있는 나무는 그루터기 지름이 없기 때문에 해당 열에 0이 많이 보입니다. NumPy에는 열 이름이 없어서 열의 순서가 매우 중요합니다! 아래는 tree_census의 첫 세 행과 마지막 세 행을 보여 줍니다.

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]])

이번 연습에서는 블록 ID를 나타내는 두 번째 열을 특히 다룹니다. 연구를 위해 NumPy 슬라이싱과 인덱싱을 사용해 특정 시 블록을 선택해야 합니다. numpy는 np로 임포트되어 있고, tree_census 2차원 배열이 제공되어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

NumPy 소개

강의 보기

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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

# Print the first five block_ids
print(____)
코드 편집 및 실행