Introducción a NumPy - Bloque 1

En esta sección aprenderás lo básico sobre NumPy. Hemos preparado un video explicativo para ti, donde cubriremos los siguientes temas:

• Introducción a NumPy
• Atributos, tamaño y forma
• Creación de arreglos

¿Qué es NumPy?

NumPy es el paquete fundamental para la computación numérica con Python.

De acuerdo con Wikipedia: “(…) es una biblioteca para el lenguaje de programación Python que da soporte para crear vectores y matrices grandes multidimensionales, junto con una gran colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar con ellas.”

Objetos en NumPy

En NumPy, los objetos con los que trabajamos son arreglos multidimensionales:

                     [1, 2, 3, 4] → [1.0 2.0 3.0 4.0]
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] → [[1.0 2.0 3.0]
                                     [4.0 5.0 6.0]
                                     [7.0 8.0 9.0]]

¿Qué es un arreglo?

Un arreglo es la formalización de una lista en Python; y un array puede ser indexado por una tupla de enteros no negativos, por booleanos, por otro arreglo o por enteros. El rango de la matriz es el número de dimensiones. La forma de la matriz es una tupla de números enteros que dan el tamaño de la matriz a lo largo de cada dimensión.

Una forma en que podemos inicializar matrices NumPy es a partir de listas de Python, utilizando listas anidadas para datos bidimensionales o de mayor dimensión.

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

print(a[0])
# [1 2 3 4]

Atributos, tamaño y forma

Un arreglo suele ser un contenedor de tamaño fijo de elementos del mismo tipo y tamaño. El número de dimensiones y elementos se define por su forma. La forma (shape) es una tupla de números enteros no negativos que especifican los tamaños de cada dimensión.

En NumPy, las dimensiones se denominan ejes (axes).

Esto significa que si tenemos un arreglo 2D (una matriz) que se ve así:

[[0., 0., 0.],
 [1., 1., 1.]]

Entonces tenemos 2 ejes. El primer eje tiene una longitud de 2 y el segundo eje tiene una longitud de 3. (shape=(2, 3))

¿Cómo saber la forma y tamaño?

• ndarray.ndim te dirá el número de ejes o dimensiones de la matriz.
• ndarray.size te dirá el número total de elementos de la matriz. Este es el producto de los elementos de la forma de la matriz.
• ndarray.shape te mostrará una tupla de números que indican el número de elementos almacenados a lo largo de cada dimensión de la matriz.

Creación de arreglos

Además de crear un array a partir de una secuencia de elementos, puedes crear uno llena de ceros, o llena de unos:

np.zeros(2)
# array([0., 0.])
np.ones(2)
# array([1., 1.])

También puedes usar np.linspace() para crear una matriz con valores espaciados linealmente en un intervalo especificado.

x = np.linspace(0, 50, 51)
print(x)

y = np.sin(x)
print(y)

Revisa los slides:

Ejecuta el código: