Summary  
This chapter explains how to assign scalar values or entire arrays to selected portions of one- and two-dimensional arrays using slicing, integer-array indexing, boolean indexing, and NumPy’s broadcasting rules.  

General domain of usage  
data manipulation

Con los arrays indexados, las cosas empiezan a ponerse más interesantes. Aquí nos centraremos en **subarrays** 1D y 2D, ya que los subarrays 3D rara vez se utilizan en la práctica.

Watch this video for a step-by-step visual explanation of assigning values to indexed subarrays in NumPy. You'll see demonstrations of the different assignment methods for both 1D and 2D arrays, including how to use scalars, 1D arrays, and 2D arrays with slices. The video covers all the examples from this chapter, so you can follow along and understand how each type of assignment works in practice.

Primero, comencemos asignando valores a **segmentos**. La sintaxis general es la siguiente: `slice = values`, donde `slice` es un segmento de un determinado array y `values` son los valores que se asignarán.

Formatos posibles de `values`:
* un **único escalar** (número);
* un **array 1D** del mismo tamaño que el segmento (si es 1D); o del tamaño de la segunda dimensión (si el segmento es 2D);
* un **array 2D** de la misma forma que un segmento 2D.

import numpy as np
array_1d = np.array([1, 4, 6, 2, 9])
# Assigning an array to the slice of array_1d
array_1d[1:-1] = np.array([3, 5, 7])
print(array_1d)
# Assigning a scalar to the slice of array_1d
array_1d[1:-1] = 5
print(array_1d)
array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
# Assigning a 2D array to the slice of array_2d
array_2d[1:3, 1:] = np.array([[20, 21], [40, 41]])
print(array_2d)
# Assigning a 1D array to the slice of array_2d
array_2d[1:3, 1:] = [50, 51]
print(array_2d)
# Assigning a scalar to the slice of array_2d
array_2d[1:3, 1:] = 30
print(array_2d)

Cuando se asigna un **escalar** a una porción unidimensional (1D), este escalar se asigna a **cada elemento** de la porción. Cuando se asigna un **arreglo 1D** a una porción bidimensional (2D), este arreglo 1D se asigna a **cada arreglo 1D** dentro de la porción. Asignar un **escalar** a una porción 2D funciona de la misma manera que con una porción 1D.

La asignación de valores a subarreglos indexados mediante **arreglos de enteros** funciona igual que con las porciones. La asignación de valores a subarreglos indexados mediante **arreglos booleanos** funciona igual que con las porciones 1D.

import unittest
import importlib.util
import numpy as np
import io
from contextlib import redirect_stdout


def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    """Codefinity-style output for test results"""
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)


class TestUserCode(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        # Очікувані значення
        cls.init_prices = np.array([15, 8, 22, 7, 12, 5])
        cls.expected_prices = cls.init_prices.copy()
        cls.expected_prices[cls.init_prices > 10] = 20

        cls.init_ratings = np.array([[6, 8, 9], [7, 5, 10]])
        cls.expected_ratings = cls.init_ratings.copy()
        cls.expected_ratings[1, 1:] = np.array([9, 8])

    def test_prices_update(self):
        """1. Assign 20 to every element in prices greater than 10"""
        f = io.StringIO()
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        module = importlib.util.module_from_spec(spec)
        with redirect_stdout(f):
            spec.loader.exec_module(module)
        output = f.getvalue()

        prices = getattr(module, "prices", None)
        type_ok = isinstance(prices, np.ndarray)
        val_ok = type_ok and np.array_equal(prices, self.expected_prices)

        # Перевіряємо, що всі значення > 10 стали 20
        logic_ok = type_ok and np.all(prices[self.init_prices > 10] == 20)

        # Перевіряємо наявність друку
        printed_ok = "20" in output

        _dynamic_test(
            self,
            type_ok and val_ok and logic_ok and printed_ok,
            "prices updated and printed correctly",
            "prices update incorrect or print missing",
        )

    def test_ratings_update(self):
        """2. Assign [9, 8] to last two elements of second row using positive row index and slice"""
        f = io.StringIO()
        spec = importlib.util.spec_from_file_location("user_code", "user_code.py")
        module = importlib.util.module_from_spec(spec)
        with redirect_stdout(f):
            spec.loader.exec_module(module)
        output = f.getvalue()

        ratings = getattr(module, "ratings", None)
        type_ok = isinstance(ratings, np.ndarray)
        val_ok = type_ok and np.array_equal(ratings, self.expected_ratings)

        # Перевірка: змінилася лише друга стрічка
        second_row_correct = type_ok and np.array_equal(ratings[1, 1:], np.array([9, 8]))
        first_row_unchanged = type_ok and np.array_equal(ratings[0], np.array([6, 8, 9]))

        printed_ok = "9" in output and "8" in output

        _dynamic_test(
            self,
            type_ok and val_ok and second_row_correct and first_row_unchanged and printed_ok,
            "ratings updated and printed correctly",
            "ratings update incorrect or print missing",
        )


if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_code.py

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Asignación de valores a subarreglos indexados

Solución