Asignación de Valores a Elementos Indexados
Asignar valores a elementos específicos o subarreglos es útil para actualizar datos, corregir errores o aplicar condiciones en conjuntos de datos. Esto resulta especialmente útil en tareas como reemplazar entradas no válidas, ajustar valores para análisis o modificar partes de un arreglo para simulaciones y cálculos.
En primer lugar, se puede asignar un valor a un elemento indexado de un arreglo. La sintaxis general para lograr esto en arreglos unidimensionales es: array[i] = n, donde i es un índice determinado y n es el valor que se asignará.
En arreglos bidimensionales, la sintaxis es la siguiente: array[i, j] = n, donde i y j son los índices de fila y columna, respectivamente. Para arreglos de mayor dimensión, la cantidad de índices corresponde al número de dimensiones.
123456789import numpy as np array_1d = np.array([1, 4, 6, 2]) # Assigning 10 to the first element of array_1d array_1d[0] = 10 print(array_1d) array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Assigning 8 to the element in the second row and column of array_2d array_2d[1, 1] = 8 print(array_2d)
Si se asigna un valor de un tipo de dato superior, como un flotante, a un elemento con un tipo de dato inferior, como un entero, el valor puede cambiarse o causar un error. Por ejemplo, asignar 3.5 a un elemento entero lo almacenará como 3, perdiendo la parte decimal.
Los tipos de datos superiores son aquellos que pueden almacenar un rango más amplio de valores y, a menudo, ocupan más memoria.
12345import numpy as np array_1d = np.array([1, 4, 6, 2]) # Assigning 10.2 to the first element of array_1d array_1d[0] = 10.2 print(array_1d)
No se lanzó ninguna excepción; sin embargo, al primer elemento se le asignó el valor 10 en lugar de 10.2. El valor float fue convertido a entero ya que ese es el dtype del arreglo.
La imagen a continuación muestra la estructura del arreglo employee_data utilizado en la tarea:
Swipe to start coding
Está gestionando un conjunto de datos de información de empleados, donde cada fila representa un empleado y las columnas representan su salario y puntuación de desempeño. El conjunto de datos se almacena en el array employee_data.
- Actualice el salario (primera columna) del cuarto empleado a
6000. - Utilice indexación positiva para acceder y modificar el valor.
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Why was the float value converted to an integer in the array?
Can you explain how to change the dtype of a NumPy array?
What does the employee_data array represent in the image?
Awesome!
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En primer lugar, se puede asignar un valor a un elemento indexado de un arreglo. La sintaxis general para lograr esto en arreglos unidimensionales es: array[i] = n, donde i es un índice determinado y n es el valor que se asignará.
En arreglos bidimensionales, la sintaxis es la siguiente: array[i, j] = n, donde i y j son los índices de fila y columna, respectivamente. Para arreglos de mayor dimensión, la cantidad de índices corresponde al número de dimensiones.
123456789import numpy as np array_1d = np.array([1, 4, 6, 2]) # Assigning 10 to the first element of array_1d array_1d[0] = 10 print(array_1d) array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Assigning 8 to the element in the second row and column of array_2d array_2d[1, 1] = 8 print(array_2d)
Si se asigna un valor de un tipo de dato superior, como un flotante, a un elemento con un tipo de dato inferior, como un entero, el valor puede cambiarse o causar un error. Por ejemplo, asignar 3.5 a un elemento entero lo almacenará como 3, perdiendo la parte decimal.
Los tipos de datos superiores son aquellos que pueden almacenar un rango más amplio de valores y, a menudo, ocupan más memoria.
12345import numpy as np array_1d = np.array([1, 4, 6, 2]) # Assigning 10.2 to the first element of array_1d array_1d[0] = 10.2 print(array_1d)
No se lanzó ninguna excepción; sin embargo, al primer elemento se le asignó el valor 10 en lugar de 10.2. El valor float fue convertido a entero ya que ese es el dtype del arreglo.
La imagen a continuación muestra la estructura del arreglo employee_data utilizado en la tarea:
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