Curso de programación con Numpy
NumPy es la biblioteca esencial para el cálculo numérico en Python. Aprende a manejar matrices y realizar operaciones matemáticas avanzadas 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.
Tutoriales de Numpy
Aprende Numpy con tutoriales de programación en Numpy.
Instalación De Numpy
Introducción Y Entorno
Creación De Arrays En Numpy
Arrays
Propiedades Y Atributos De Arrays De Numpy
Arrays
Indexación Y Segmentación En Numpy
Arrays
Modificación De Arrays En Numpy
Arrays
Operaciones Matemáticas Con Arrays De Numpy
Operaciones Con Arrays
Funciones Estadísticas
Operaciones Con Arrays
Operaciones De Álgebra Lineal
Operaciones Con Arrays
Integración Con Pandas
Integraciones
Integración De Numpy Con Matplotlib
Integraciones
Conocimiento General De Numpy Evaluación Test Multirespuesta
Evaluación Numpy
Conocimiento General De Numpy Evaluación Código
Evaluación Numpy
Ejercicios de programación de Numpy
Evalúa tus conocimientos en Numpy con ejercicios de programación Numpy de tipo Test, Puzzle, Código y Proyecto con VSCode.
Funciones estadísticas
Integración con Pandas
Instalación de Numpy
Conocimiento general de Numpy
Creación de arrays en Numpy
Operaciones matemáticas con Arrays de Numpy
Cálculo de estadísticas de Numpy sobre estudiantes
Modificación de arrays en Numpy
Propiedades y atributos de arrays de Numpy
Indexación y segmentación
Operaciones de álgebra lineal
Conocimiento general de Numpy
Integración de Numpy con Matplotlib
Tipo de tecnología
Biblioteca
Categoría laboral
Ciencia de Datos e Inteligencia artificial
Año de lanzamiento
2005
Developers
NumPy Steering Council
Todos los módulos de Numpy
Numpy
Introducción y entorno
Numpy
Arrays
Numpy
Operaciones con arrays
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Álgebra lineal
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