Aan de slagBegin gratis

Slicen en indexeren van bomen

Stel, je bent onderzoeker en werkt met gegevens uit de boomtelling van New York City. Elke rij van de 2D-array tree_census bevat informatie over een andere boom: het boom-ID, blok-ID, stamdiameter en stronklengte, in die volgorde. Levend(e) bomen hebben geen stronklengte, wat verklaart waarom er zoveel nullen in die kolom staan. De kolomvolgorde is belangrijk, want NumPy heeft geen kolomnamen! De eerste en laatste drie rijen van tree_census staan hieronder.

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 deze oefening werk je specifiek met de tweede kolom, die de blok-ID’s weergeeft: voor je onderzoek moet je bepaalde stadsblokken selecteren voor verdere analyse met NumPy-slicing en -indexering. numpy is geladen als np, en de 2D-array tree_census is beschikbaar.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Introductie tot NumPy

Bekijk cursus

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

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

# Print the first five block_ids
print(____)
Code bewerken en uitvoeren