¿Qué es NumPy?

 Ahora nos toca analizar y ver ejemplos utilizando NumPy, cual es su significado, para que se lo utiliza y como se lo utiliza en diferentes programas con sus respectivas gráficas.

¿Qué es NumPy?

1. Biblioteca de Python: Es un paquete que necesitas instalar para usarlo en tus programas de Python.
2. Manejo de Arrays y Matrices: La característica principal de NumPy es su poderoso objeto de array N-dimensional.
3. Operaciones Matemáticas: Permite realizar operaciones matemáticas complejas y de álgebra lineal de manera eficiente.

Clave funcional

• Arrays Multidimensionales: Puedes crear y manipular matrices de una o más dimensiones.
• Operaciones Matemáticas: Realiza operaciones aritméticas, estadísticas, trigonométricas, etc., de manera eficiente.
• Compatibilidad con otras Bibliotecas: Es fundamental para otras bibliotecas de análisis de datos como Pandas, Matplotlib, SciPy, etc.

Primero debes de tener instalado NumPy, primero se instala de esta manera:

Ese código debes ejecutar y luego lo puedes utilizar.

Ejemplos básicos

Vamos a ver algunos ejemplos sencillos:

1. Ejemplo 1. Creación de un Array

2. import numpy as np # Crear un array simple array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(array)

3. #Luego de ejecutar este código en google colaboratory, te sale como resultado:
4. [1 2 3 4 5]

1. Ejemplo 2. Operaciones Básicas
2. # Sumar, restar, multiplicar y dividir elementos del array

   print(array + 2)

   print(array - 2)

   print(array * 2)

   print(array / 2)
3. #Luego de ejecutar el código en Google Colaboratory puedes ver el sgte resultado:
4. [3 4 5 6 7] [-1 0 1 2 3] [ 2 4 6 8 10] [0.5 1. 1.5 2. 2.5]
5. 
   
6. Ejemplo 3. Visualización con Gráficos
7. Para esto, usaremos Matplotlib, otra biblioteca de Python. Primero, asegúrese de tenerla instalada:

import matplotlib.pyplot as plt

# Creando datos

x = np.linspace(0, 10, 100)

y = np.sin(x)

# Creando el gráfico

plt.plot(x, y)

plt.title("Función Seno")

plt.xlabel("x")

plt.ylabel("sin(x)")

plt.show()

1. 
   Ejemplo: 2D
   Los arreglos pueden tener múltiples dimensiones y veremos a continuación un ejemplo de array o arreglo de dos dimensiones, esto comúnmente ya se denomina matriz.
2. 
   
3. import numpy as np arreglo_2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Definimos un arreglo que contenga dos listas # de datos separadas, esto forma una matriz print(arreglo_2.ndim) # Esta instrucción nos indica cuantas dimensiones # tiene nuestro arreglo. En este caso, es 2 print(arreglo_2) # Despliega el contenido de nuestro arreglo.
[[1 2 3] [4 5 6]]

Ejemplo: 3D

Veremos una matriz tridimensional, es decir esta compuesta de 3 filas y 3 columnas.

import numpy as np

arreglo_3 = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [-2,-3,-4]],

[[7, 8, 9], [3, 6, 9],[2,4,8]]])

# Definimos un arreglo que contenga matrices de datos

# como elementos, formando una estructura tridimensional

print(arreglo_3.ndim)

# Esta instrucción nos indica cuantas dimensiones

# tiene nuestro arreglo. En este caso, es 3

print(arreglo_3)

#Resultado después de ejecutar en Google Colaboratory.

3 [[[ 1 2 3] [ 4 5 6] [-2 -3 -4]] [[ 7 8 9] [ 3 6 9] [ 2 4 8]]]

Ejemplo: Acceso mediante el uso de índices

Es posible acceder a elementos o datos específicos de un array o arreglo indicando sus índices correspondientes, utilizando un índice por cada dimensión del array.

Por ejemplo para acceder a los elementos de una matriz bidimensional, se requieren dos índices (fila y columna).

!!!Recuerda que los índices siempre deben comenzar en cero!!!!

import numpy as np

#posiciones 0 1 2

arreglo = np.array([41, 32, 8])

# Despliega la suma de los últimos

# dos elementos del arreglo.

print(arreglo[1] + arreglo[2])

#Salida de la ejecución del programa donde muestra la

# suma de los dos últimos números del arreglo

40

Ejemplo donde se muestra el dato u elemento de una matriz bidimensional

import numpy as np

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

# Esta es una matriz con dos dimensiones

print('Segundo elemento del primer renglón: ', arreglo[0, 1])

# Se necesitan dos índices para acceder a un elemento

#Resultado sale de la fila[0] , columna [1]

2

Ejemplo: Cortando arreglos

import numpy as np

arreglo = np.array([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14])

print(arreglo[2:5])

# Se especifica el rango de elementos. En este

# caso, devuelve los elementos marcados con los

# índices 2, 3 y 4 (no se incluye el índice 0, 1, 5 y 6)

#Resultado

[ 6 8 10]

Ejemplo 1: Cambiando formas

La "forma" de un arreglo nos indica su estructura por ejemplo en el caso de la matriz que

esta formada por filas y columnas la "forma" nos dará la información sobre la dimensión

de la matriz, es decir de cuantas filas tiene y cuantas columnas.

import numpy as np

# Creación de un array bidimensional

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

# Obtención de la forma del array

forma_arreglo = arreglo.shape

forma_arreglo

#Resultado de ejecutar dicho código en Google colaboraty es:

(2, 5)

#Vemos en la ejecución que arreglo tiene 2f x 5C (dos filas x cinco columnas)

Ejemplo 2: Cortando arreglos

• También es posible cambiar la forma de un array o arreglo unidimensional usando la instrucción reshape( ). Por ejemplo dado un arreglo con 20 elementos, podemos especificar que se convierta en una matriz bidimensional con 5 filas y 4 columnas.

import numpy as np

arreglo = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10,

                    11, 12, 13, 14, 15,

                    16, 17, 18, 19, 20])

arreglo_2 = arreglo.reshape(5, 4)

print(arreglo_2)

#Resultado de la ejecución en Google Colaboratory.

[[ 1 2 3 4] [ 5 6 7 8] [ 9 10 11 12] [13 14 15 16] [17 18 19 20]]