Curso de programación con Numpy

Numpy es una biblioteca de Python diseñada específicamente para operaciones matemáticas y computacionales de alto rendimiento, particularmente en el ámbito del cálculo numérico con arrays y matrices multidimensionales.

Numpy es una herramienta fundamental en el ecosistema científico y de ingeniería en Python, proporcionando tanto un objeto array n-dimensional como una serie de funciones optimizadas para manipular dichos arrays.

Arrays n-dimensionales

El núcleo de Numpy es su objeto ndarray, que representa un array n-dimensional de elementos homogéneos (todos del mismo tipo de dato). A diferencia de las listas de Python, los arrays de Numpy son mucho más eficientes en términos de memoria y procesamiento, ya que almacenan los datos de manera contigua en memoria y permiten operaciones vectorizadas.

Características clave del ndarray:

• Dimensiones: Los arrays pueden tener cualquier número de dimensiones (1D, 2D, 3D, etc.), lo que los hace extremadamente flexibles para modelar datos.
• Tipos de datos: Numpy soporta una amplia variedad de tipos de datos, incluidos enteros, flotantes, booleanos, y números complejos, entre otros.
• Operaciones vectorizadas: Permiten aplicar operaciones matemáticas a cada elemento del array sin necesidad de bucles explícitos en Python, lo que mejora considerablemente el rendimiento.

Operaciones y funciones avanzadas

Numpy proporciona un amplio conjunto de funciones matemáticas que permiten realizar operaciones avanzadas sobre arrays, como álgebra lineal, transformadas de Fourier, y generación de números aleatorios. Además, Numpy es la base para muchas otras bibliotecas científicas como pandas, scipy y scikit-learn.

Algunas operaciones comunes incluyen:

• Operaciones aritméticas: suma, resta, multiplicación y división, que pueden aplicarse elemento a elemento de los arrays.
• Reducciones: operaciones como sum(), mean(), max(), min(), que agregan datos a lo largo de uno o más ejes del array.
• Indexación avanzada: permite seleccionar y modificar subconjuntos de un array usando máscaras, índices booleanos o patrones complejos.
• Broadcasting: mecanismo que Numpy utiliza para permitir que operaciones aritméticas y funciones se apliquen a arrays de diferentes formas y tamaños sin necesidad de copiar datos.

Optimización y eficiencia

Uno de los aspectos más poderosos de Numpy es su capacidad para manejar grandes cantidades de datos de manera eficiente. Numpy está escrito en C, lo que le permite ejecutar operaciones computacionales mucho más rápido que el código Python puro. Además, las operaciones vectorizadas reducen la sobrecarga del intérprete de Python, permitiendo que las operaciones se ejecuten directamente en el backend en C.

Optimización adicional incluye:

• Uso de memoria contiguo: Los arrays Numpy están almacenados en bloques de memoria contigua, lo que facilita un acceso rápido y eficiente.
• Integración con código C y Fortran: Numpy permite la interoperabilidad con bibliotecas en C y Fortran, lo que es crucial para aplicaciones de alto rendimiento.

Métodos y funciones principales de NumPy 2

Creación de arrays

• np.array(): Crea un array a partir de datos de entrada, como listas o tuplas.
• np.zeros(): Genera un array de ceros con la forma y tipo de dato especificados.
• np.ones(): Crea un array de unos con la forma y tipo de dato especificados.
• np.empty(): Crea un array sin inicializar de la forma y tipo de dato dados.
• np.arange(): Genera un array con valores equiespaciados dentro de un rango definido.
• np.linspace(): Crea un array con un número específico de elementos entre dos valores.

Manipulación de arrays

• np.reshape(): Cambia la forma de un array sin modificar sus datos.
• np.transpose(): Permuta los ejes de un array.
• np.flatten(): Aplana un array multidimensional a una sola dimensión.
• np.concatenate(): Une una secuencia de arrays a lo largo de un eje existente.
• np.split(): Divide un array en múltiples sub-arrays.

Operaciones matemáticas y estadísticas

• np.sum(): Calcula la suma de los elementos del array a lo largo de un eje especificado.
• np.mean(): Calcula la media de los elementos del array.
• np.median(): Devuelve la mediana de los elementos del array.
• np.std(): Calcula la desviación estándar del array.
• np.dot(): Realiza el producto escalar entre dos arrays.
• np.linalg.inv(): Calcula la inversa de una matriz.

Funciones lógicas y comparación

• np.where(): Devuelve elementos elegidos de un array dependiendo de una condición.
• np.all(): Verifica si todos los elementos de un array cumplen una condición.
• np.any(): Verifica si al menos un elemento de un array cumple una condición.

Manejo de tipos de datos

• np.astype(): Convierte el tipo de dato de un array a otro.
• np.dtype(): Muestra o establece el tipo de dato de un array.

Entrada y salida

• np.load(): Carga un array desde un archivo binario .npy o .npz.
• np.save(): Guarda un array en un archivo binario con formato .npy.
• np.savetxt(): Guarda un array en un archivo de texto.

Funciones avanzadas

• np.vectorize(): Transforma una función en una que puede aplicarse sobre arrays de NumPy.
• np.meshgrid(): Genera matrices de coordenadas a partir de vectores de coordenadas.
• np.apply_along_axis(): Aplica una función a lo largo de un eje específico de un array.

Estos métodos son fundamentales para trabajar con arrays y realizar operaciones matemáticas, estadísticas y de manipulación de datos con eficiencia en Python.