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.

1
- Selectează toate rândurile de date din a doua coloană, care reprezintă ID-urile blocurilor; salvează array-ul rezultat ca block_ids.
- Afișează primele cinci ID-uri de bloc din block_ids.

2
- Selectează al zecelea ID de bloc din block_ids și salvează rezultatul ca tenth_block_id.
3
- Selectează cinci ID-uri de bloc consecutive din block_ids, începând cu al zecelea ID, și salvează-le ca block_id_slice.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}exercițiu

Instrucțiuni 1/3

exercițiu