ÎncepețiÎncepe gratuit

Slicing și indexare pentru arbori

Imagine că ești un cercetător care lucrează cu date din recensământul arborilor din New York City. Fiecare rând al array-ului 2D tree_census conține informații despre un arbore diferit: ID-ul arborelui, ID-ul blocului, diametrul trunchiului și diametrul ciotului, în această ordine. Arborii vii nu au diametru al ciotului, ceea ce explică de ce există atât de multe zerouri în acea coloană. Ordinea coloanelor este importantă, deoarece NumPy nu folosește nume de coloane! Primele și ultimele trei rânduri din tree_census sunt afișate mai jos.

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]])

În acest exercițiu, vei lucra în mod specific cu a doua coloană, care reprezintă ID-urile blocurilor: cercetarea ta necesită selectarea unor blocuri urbane specifice pentru analize ulterioare, folosind slicing și indexare NumPy. numpy este importat ca np, iar array-ul 2D tree_census este disponibil.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în NumPy

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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

# Print the first five block_ids
print(____)
Editează și rulează codul