Практика с массивами NumPy
Потренируемся в срезах массивов numpy и использовании концепции broadcasting. Напомним: broadcasting — это способность массивов numpy векторизовать операции, то есть применять их ко всем элементам объекта одновременно.
В вашу сессию загружен двумерный массив numpy (называемый nums) и выведен в консоль для удобства. Библиотека numpy импортирована как np.
Это упражнение является частью курса
Эффективный код на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Print second row of nums
print(nums[____,____])
# Print all elements of nums that are greater than six
print(____[____ > ____])
# Double every element of nums
nums_dbl = ____ * ____
print(nums_dbl)
# Replace the third column of nums
nums[____,____] = ____[____,____] + ____
print(nums)