Assegnare Valori agli Elementi Indicizzati
Assegnare valori a elementi specifici o sottoarray è utile per aggiornare i dati, correggere errori o applicare condizioni nei dataset. Questo è particolarmente utile in compiti come sostituire voci non valide, regolare valori per l'analisi o modificare parti di un array per simulazioni e calcoli.
Prima di tutto, possiamo assegnare un valore a un elemento indicizzato di un array. Ecco la sintassi generale per farlo in array 1D: array[i] = n, dove i è un certo indice e n è il valore da assegnare.
Negli array 2D, abbiamo la seguente sintassi: array[i, j] = n, dove i e j sono rispettivamente gli indici di riga e colonna. Per array a dimensioni superiori, il numero di indici corrisponde al numero di dimensioni.
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)
Nota
Se assegni un valore di un tipo di dato superiore, come un float, a un elemento con un tipo di dato inferiore, come un intero, il valore potrebbe essere modificato o causare un errore. Ad esempio, assegnare
3.5a un elemento intero lo memorizzerà come3, perdendo la parte decimale.
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)
Nessuna eccezione è stata sollevata, tuttavia, al primo elemento è stato assegnato il valore di 10 invece di 10.2. Il valore float è stato convertito in un intero poiché questo è il dtype dell'array.
L'immagine sotto mostra la struttura dell'array employee_data utilizzato nel compito:
Swipe to start coding
Stai gestendo un dataset di informazioni sui dipendenti, dove ogni riga rappresenta un dipendente, e le colonne rappresentano il loro stipendio e il punteggio di performance. Il dataset è memorizzato nell'array employee_data.
-
Aggiorna lo stipendio (prima colonna) del quarto dipendente a
60000. -
Usa l'indicizzazione positiva per accedere e modificare il valore.
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Negli array 2D, abbiamo la seguente sintassi: array[i, j] = n, dove i e j sono rispettivamente gli indici di riga e colonna. Per array a dimensioni superiori, il numero di indici corrisponde al numero di dimensioni.
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)
Nota
Se assegni un valore di un tipo di dato superiore, come un float, a un elemento con un tipo di dato inferiore, come un intero, il valore potrebbe essere modificato o causare un errore. Ad esempio, assegnare
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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)
Nessuna eccezione è stata sollevata, tuttavia, al primo elemento è stato assegnato il valore di 10 invece di 10.2. Il valore float è stato convertito in un intero poiché questo è il dtype dell'array.
L'immagine sotto mostra la struttura dell'array employee_data utilizzato nel compito:
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