Zuweisung von Werten zu Indizierten Elementen
Das Zuweisen von Werten zu bestimmten Elementen oder Teilarrays ist nützlich, um Daten zu aktualisieren, Fehler zu korrigieren oder Bedingungen in Datensätzen anzuwenden. Dies ist besonders hilfreich bei Aufgaben wie dem Ersetzen ungültiger Einträge, dem Anpassen von Werten für Analysen oder dem Modifizieren von Teilen eines Arrays für Simulationen und Berechnungen.
Zunächst kann einem indizierten Element eines Arrays ein Wert zugewiesen werden. Die allgemeine Syntax hierfür bei 1D-Arrays lautet: array[i] = n, wobei i ein bestimmter Index und n der zuzuweisende Wert ist.
Bei 2D-Arrays gilt folgende Syntax: array[i, j] = n, wobei i und j die Zeilen- bzw. Spaltenindizes sind. Bei Arrays mit mehr Dimensionen entspricht die Anzahl der Indizes der Anzahl der Dimensionen.
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)
Wenn Sie einem Element mit einem niedrigeren Datentyp, wie einem Integer, einen Wert eines höheren Datentyps, wie einem Float, zuweisen, kann der Wert geändert werden oder einen Fehler verursachen. Beispielsweise wird beim Zuweisen von 3.5 zu einem Integer-Element nur 3 gespeichert, wobei der Dezimalteil verloren geht.
Höhere Datentypen sind solche, die einen größeren Wertebereich speichern können und häufig mehr Speicherplatz beanspruchen.
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)
Es wurde keine Ausnahme ausgelöst, jedoch wurde dem ersten Element der Wert 10 anstelle von 10.2 zugewiesen. Der float-Wert wurde in einen Integer umgewandelt, da dies der dtype des Arrays ist.
Die folgende Abbildung zeigt die Struktur des im Task verwendeten Arrays employee_data:
Swipe to start coding
Sie verwalten einen Datensatz mit Mitarbeiterinformationen, wobei jede Zeile einen Mitarbeiter darstellt und die Spalten dessen Gehalt sowie Leistungsbewertung abbilden. Der Datensatz ist im Array employee_data gespeichert.
- Aktualisieren Sie das Gehalt (erste Spalte) des vierten Mitarbeiters auf
6000. - Verwenden Sie positives Indexieren, um auf den Wert zuzugreifen und ihn zu ändern.
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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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Das Zuweisen von Werten zu bestimmten Elementen oder Teilarrays ist nützlich, um Daten zu aktualisieren, Fehler zu korrigieren oder Bedingungen in Datensätzen anzuwenden. Dies ist besonders hilfreich bei Aufgaben wie dem Ersetzen ungültiger Einträge, dem Anpassen von Werten für Analysen oder dem Modifizieren von Teilen eines Arrays für Simulationen und Berechnungen.
Zunächst kann einem indizierten Element eines Arrays ein Wert zugewiesen werden. Die allgemeine Syntax hierfür bei 1D-Arrays lautet: array[i] = n, wobei i ein bestimmter Index und n der zuzuweisende Wert ist.
Bei 2D-Arrays gilt folgende Syntax: array[i, j] = n, wobei i und j die Zeilen- bzw. Spaltenindizes sind. Bei Arrays mit mehr Dimensionen entspricht die Anzahl der Indizes der Anzahl der Dimensionen.
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)
Wenn Sie einem Element mit einem niedrigeren Datentyp, wie einem Integer, einen Wert eines höheren Datentyps, wie einem Float, zuweisen, kann der Wert geändert werden oder einen Fehler verursachen. Beispielsweise wird beim Zuweisen von 3.5 zu einem Integer-Element nur 3 gespeichert, wobei der Dezimalteil verloren geht.
Höhere Datentypen sind solche, die einen größeren Wertebereich speichern können und häufig mehr Speicherplatz beanspruchen.
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)
Es wurde keine Ausnahme ausgelöst, jedoch wurde dem ersten Element der Wert 10 anstelle von 10.2 zugewiesen. Der float-Wert wurde in einen Integer umgewandelt, da dies der dtype des Arrays ist.
Die folgende Abbildung zeigt die Struktur des im Task verwendeten Arrays employee_data:
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- Aktualisieren Sie das Gehalt (erste Spalte) des vierten Mitarbeiters auf
6000. - Verwenden Sie positives Indexieren, um auf den Wert zuzugreifen und ihn zu ändern.
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