Atribuição de Valores a Elementos Indexados
Atribuir valores a elementos específicos ou subarrays é útil para atualizar dados, corrigir erros ou aplicar condições em conjuntos de dados. Isso é especialmente útil em tarefas como substituição de entradas inválidas, ajuste de valores para análise ou modificação de partes de um array para simulações e cálculos.
Primeiramente, é possível atribuir um valor a um elemento indexado de um array. Aqui está a sintaxe geral para realizar isso em arrays 1D: array[i] = n, onde i é um determinado índice e n é o valor a ser atribuído.
Em arrays 2D, utilizamos a seguinte sintaxe: array[i, j] = n, onde i e j são os índices da linha e coluna, respectivamente. Para arrays de dimensões superiores, a quantidade de índices corresponde ao número de dimensões.
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)
Se você atribuir um valor de um tipo de dado superior, como float, a um elemento com um tipo de dado inferior, como inteiro, o valor pode ser alterado ou causar um erro. Por exemplo, ao atribuir 3.5 a um elemento inteiro, será armazenado como 3, perdendo a parte decimal.
Tipos de dados superiores são aqueles que podem armazenar uma faixa maior de valores e geralmente ocupam mais memória.
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)
Nenhuma exceção foi lançada, porém, o primeiro elemento recebeu o valor 10 em vez de 10.2. O valor float foi convertido para inteiro pois esse é o dtype do array.
A imagem abaixo mostra a estrutura do array employee_data utilizado na tarefa:
Swipe to start coding
Você está gerenciando um conjunto de dados de informações de funcionários, onde cada linha representa um funcionário e as colunas representam seu salário e pontuação de desempenho. O conjunto de dados está armazenado no array employee_data.
- Atualize o salário (primeira coluna) do quarto funcionário para
6000. - Utilize indexação positiva para acessar e modificar o valor.
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Primeiramente, é possível atribuir um valor a um elemento indexado de um array. Aqui está a sintaxe geral para realizar isso em arrays 1D: array[i] = n, onde i é um determinado índice e n é o valor a ser atribuído.
Em arrays 2D, utilizamos a seguinte sintaxe: array[i, j] = n, onde i e j são os índices da linha e coluna, respectivamente. Para arrays de dimensões superiores, a quantidade de índices corresponde ao número de dimensões.
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)
Se você atribuir um valor de um tipo de dado superior, como float, a um elemento com um tipo de dado inferior, como inteiro, o valor pode ser alterado ou causar um erro. Por exemplo, ao atribuir 3.5 a um elemento inteiro, será armazenado como 3, perdendo a parte decimal.
Tipos de dados superiores são aqueles que podem armazenar uma faixa maior de valores e geralmente ocupam mais memória.
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)
Nenhuma exceção foi lançada, porém, o primeiro elemento recebeu o valor 10 em vez de 10.2. O valor float foi convertido para inteiro pois esse é o dtype do array.
A imagem abaixo mostra a estrutura do array employee_data utilizado na tarefa:
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