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Aprenda Desafio 5: Ordenação de Subarranjo | NumPy
Desafio de Entrevista em Ciência de Dados

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Desafio 5: Ordenação de Subarranjo

Ao aprofundar-se em ciência de dados, frequentemente você se depara com a necessidade de manipulações avançadas de dados. NumPy atende a isso com:

  • Ferramentas Sofisticadas de Redefinição de Forma: Além do básico, você pode achatar , repetir e até empilhar arrays de maneiras complexas.

  • Integração Fluida: Você pode facilmente combinar ferramentas de redefinição de forma com outras funções do NumPy para um processamento de dados ágil.

  • Integridade de Dados Mantida: Apesar de operações complexas, o NumPy garante que os dados subjacentes permaneçam consistentes .

Para tarefas complexas de transformação de dados, as avançadas ferramentas de redefinição de forma do NumPy mostram-se inestimáveis.

Tarefa

Swipe to start coding

Dada uma matriz NumPy de 5x5 preenchida com números inteiros aleatórios entre 1 e 100, extraia a submatriz central de 3x3. Achate esta submatriz, ordene-a e, em seguida, insira-a de volta na matriz original de 5x5, mantendo sua estrutura original.

  1. Extraia a submatriz central.
  2. Achate a matriz extraída.
  3. Ordene a submatriz.
  4. Integre-a de volta na matriz original.

Solução

Switch to desktopMude para o desktop para praticar no mundo realContinue de onde você está usando uma das opções abaixo
Tudo estava claro?

Como podemos melhorá-lo?

Obrigado pelo seu feedback!

Seção 2. Capítulo 5

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Ao aprofundar-se em ciência de dados, frequentemente você se depara com a necessidade de manipulações avançadas de dados. NumPy atende a isso com:

  • Ferramentas Sofisticadas de Redefinição de Forma: Além do básico, você pode achatar , repetir e até empilhar arrays de maneiras complexas.

  • Integração Fluida: Você pode facilmente combinar ferramentas de redefinição de forma com outras funções do NumPy para um processamento de dados ágil.

  • Integridade de Dados Mantida: Apesar de operações complexas, o NumPy garante que os dados subjacentes permaneçam consistentes .

Para tarefas complexas de transformação de dados, as avançadas ferramentas de redefinição de forma do NumPy mostram-se inestimáveis.

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