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Fatiamento e indexação de árvores

Imagine que você é um pesquisador trabalhando com dados do censo de árvores da cidade de Nova York. Cada linha da matriz tree_census 2D lista as informações de uma árvore diferente: a árvore ID, o bloco ID, o diâmetro do tronco e o diâmetro do toco, nessa ordem. As árvores vivas não têm diâmetros de tronco, o que explica o fato de haver tantos zeros nessa coluna. A ordem das colunas é importante porque o NumPy não tem nomes de colunas! As três primeiras e últimas linhas do site tree_census são mostradas abaixo.

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]])

Neste exercício, você trabalhará especificamente com a segunda coluna, que representa o bloco IDs: sua pesquisa exige que você selecione blocos específicos da cidade para análise posterior usando o fatiamento e a indexação do NumPy. numpy é carregado como np e a matriz 2D tree_census está disponível.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao NumPy

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Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

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

# Print the first five block_ids
print(____)
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