Calcular la inversa de una matriz con Numpy en Python

Ejercicio de programación: Operaciones de álgebra lineal

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Numpy. Es un ejercicio avanzado que pondrá a prueba tus conocimientos expertos.

Tipo: Ejercicio de código 10 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

En este ejercicio, aprenderás a realizar varias operaciones básicas de álgebra lineal utilizando la biblioteca Numpy en Python. Las operaciones incluyen la suma de vectores, el producto escalar, la suma de matrices, el producto de matrices, la transposición de matrices, la inversión de matrices y el cálculo de determinantes.

Contenido del ejercicio

Sigue las instrucciones paso a paso para completar el ejercicio.

Importar la biblioteca Numpy: Importa la biblioteca Numpy para trabajar con arrays y realizar operaciones de álgebra lineal.

Definir vectores: Crea dos vectores vector1 y vector2.

Suma de vectores: Suma los dos vectores vector1 y vector2.

Producto escalar de vectores: Calcula el producto escalar de los vectores vector1 y vector2.

Definir matrices: Crea dos matrices matrix1 y matrix2.

Suma de matrices: Suma las matrices matrix1 y matrix2.

Producto de matrices: Calcula el producto de las matrices matrix1 y matrix2.

Transposición de una matriz: Calcula la transposición de la matriz matrix1.

Inversión de una matriz: Calcula la inversa de la matriz matrix1.

Determinante de una matriz: Calcula el determinante de la matriz matrix1.

Imprimir resultados: Imprime los resultados de todas las operaciones realizadas.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Operaciones de álgebra lineal" de Numpy. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, Numpy es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

Solución al ejercicio de programación en Numpy

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solution.js

JavaScript

1 function solveChallenge ( input ) {

2 // Algoritmo optimizado O(n log n)

3 const data = parseInput ( input );

4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

10 while ( left < right ) {

11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];

12 if ( sum === target ) {

13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);

14 left ++; right --;

15 } else if ( sum < target ) {

16 left ++;

17 } else {

18 right --;

19 }

20 }

22 return result ;

23 }

Código completo

Explicaciones

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Ejercicios de programación en Numpy: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar Numpy. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en Numpy te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de Numpy.
Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de Numpy.
Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en Numpy.
Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en Numpy.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en Numpy está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en Numpy. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en Numpy. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.