Desafio 2: Manipulação de Array

O NumPy oferece um conjunto completo de ferramentas para modificar e reformular arrays. Os principais benefícios incluem:

Capacidades Diversas: Desde a reformulação até a divisão, o NumPy oferece uma ampla gama de funções para modificar arrays de acordo com as necessidades.
Operações no local: Muitas funções do NumPy podem realizar modificações in loco, ou seja, sem criar uma cópia do array, garantindo um uso eficiente da memória.
Sintaxe Intuitiva: As manipulações de arrays muitas vezes têm uma sintaxe muito legível e direta, tornando o código autoexplicativo.

A habilidade de manipular arrays de maneira transparente é a base de muitas tarefas numéricas e de ciência de dados, tornando essas funções indispensáveis.

Tarefa

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Manipule arrays para alterar sua forma e obter os elementos desejados.

Extraia os elementos diagonais.
Recupere os elementos na segunda linha.
Extraia a 2ª e 3ª filas e altere sua forma para (5, 2).

Solução

import numpy as np

# Given the following array

arr = np.arange(0, 25).reshape(5, 5)

print(arr, '\n')

# 1. Extract the diagonal elements.

diagonal_elements = np.diag(arr)

print(diagonal_elements)

# 2. Retrieve the elements in the second row.

second_row = arr[1]

print(second_row)

# 3. Extract the 2nd and 3rd rows and change their shape to (5, 2).

reshaped_rows = arr[1:3].reshape(5, 2)

print(reshaped_rows)

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Seção 2. Capítulo 2

single

import numpy as np

# Given the following array

arr = np.arange(0, 25).reshape(5, 5)

# 1. Extract the diagonal elements.

diagonal_elements = ___

print(diagonal_elements)

# 2. Retrieve the elements in the second row.

second_row = ___

print(second_row)

# 3. Extract the 2nd and 3rd rows and change their shape to (5, 2).

reshaped_rows = ___

print(reshaped_rows)

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