Numpy: Integraciones

Numpy, una biblioteca fundamental para el cálculo numérico en Python, se integra de manera eficiente con Pandas y Matplotlib. Esta integración facilita el análisis de datos y la visualización, permitiendo un flujo de trabajo más ágil y eficiente.

Integración con Pandas

Pandas es una biblioteca de Python que proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos. La integración de Numpy con Pandas permite aprovechar las capacidades de ambas bibliotecas. A continuación, se presenta un ejemplo de cómo convertir un array de Numpy en un DataFrame de Pandas.

import numpy as np
import pandas as pd

# Crear un array de Numpy
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Convertir el array de Numpy en un DataFrame de Pandas
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

print(df)

Operaciones avanzadas con Numpy y Pandas

Una de las ventajas de usar Numpy con Pandas es la capacidad de realizar operaciones vectorizadas. Por ejemplo, podemos aplicar funciones matemáticas de Numpy a las columnas de un DataFrame de Pandas.

# Aplicar una función de Numpy a una columna de un DataFrame
df['A'] = np.sqrt(df['A'])

print(df)

Integración con Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca de visualización en Python que permite crear gráficos estáticos, animados e interactivos. La integración de Numpy con Matplotlib facilita la creación de visualizaciones a partir de datos numéricos. A continuación, se muestra cómo generar un gráfico simple utilizando Numpy y Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt

# Crear datos utilizando Numpy
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# Crear un gráfico utilizando Matplotlib
plt.plot(x, y)
plt.title('Gráfico de Seno')
plt.xlabel('Eje X')
plt.ylabel('Eje Y')
plt.show()

Visualización avanzada con Numpy y Matplotlib

Para crear visualizaciones más complejas, se pueden combinar múltiples gráficos en una sola figura. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo crear una figura con dos subgráficos.

# Crear datos utilizando Numpy
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)

# Crear una figura con dos subgráficos
fig, ax = plt.subplots(2, 1)

# Primer subgráfico
ax[0].plot(x, y1)
ax[0].set_title('Gráfico de Seno')

# Segundo subgráfico
ax[1].plot(x, y2)
ax[1].set_title('Gráfico de Coseno')

plt.tight_layout()
plt.show()