• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • Excel
  • Matlab

Numpy básico: seleccionar elementos en un Array de Numpy

septiembre 18, 2019 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Continuamos la serie de tutoriales básicos sobre Numpy explicando cómo seleccionar elementos en un Array de Numpy. Tanto en vectores unidimensionales como de más dimensiones. Posiblemente la selección de elementos es una de las tareas que se realiza con mayor frecuencia con los objetos de Numpy.

Para utilizar como ejemplo durante el resto de la entrada se creará un Array de Numpy con la función arrage() como se muestra a continuación.

import numpy as np

array = np.arange(1, 29, 3)
array
array([ 1,  4,  7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28])

Seleccionar un único elemento en un Array de Numpy

Para seleccionar un único elemento en un Array de Numpy se indica su posición entre corchetes después del nombre del objeto. Recordando que en Python la posición de los elementos empieza a contar el 0. Así, para obtener el segundo elemento del vector creado anteriormente se puede utilizar la siguiente línea de código.

array[1]
4

En donde se obtiene el valor 4 ya que se ha indicado el segundo elemento del vector, recordando otra vez que en Python el primer elemento es 0 no 1.

Publicidad


Seleccionar una parte de un Array de Numpy

Los corchetes no solamente permiten seleccionar un único elemento, sino que se pueden seleccionar una parte del objeto. Lo que se puede hacer mediante el uso del operador dos puntos. Indicando entre corchetes la posición del primer elemento, dos puntos y la posición posterior a la última que se desea seleccionar. Recordando que el operador dos puntos función de forma análoga a arange, generando un vector desde la posición inicial hasta al anterior a la final. Esto se puede ver en un ejemplo en el que se selecciona los valores del segundo al quinto.

Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
En Analytics Lane
Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo

array[2:6]
array([ 7, 10, 13, 16])

Con lo que se obtiene el resultado esperado.

Una opción interésate que tiene el operador dos puntos es la posibilidad de omitir tanto el punto de inicio como el final. Así el vector se seleccionará desde el inicio hasta el final o desde el punto de inicio hasta el final. Por ejemplo, para ver los puntos desde el inicio hasta el quinto elemento se puede escribir

array[:5]
array([ 1,  4,  7, 10, 13])

Por otro lado, para seleccionar desde el sexto elemento hasta el final se puede utilizar la siguiente línea

array[5:]
array([16, 19, 22, 25, 28])

Es posible omitir tanto el punto de inicio como el final, con lo que se creará una copia del vector original.

Seleccionar los elementos en una matriz

Los elementos de una matriz se seleccionar prácticamente igual que en el caso de los vectores. Lo único que hay que tener en cuenta es que ahora el objeto tiene más dimensiones, por lo que es necesario suministrar esos dos valores separados por comas. En primer lugar, es necesario indicar la coordenada de la fila y el segundo el de la columna. Así se puede crear una matriz y seleccionar segundo elemento de la primera fila con el siguiente comando

array = np.arange(1, 10).reshape(3,3)
array

array[0, 1]
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

2

Al igual que el caso unidimensional se puede utilizar el operador dos puntos para seleccionar un grupo de una fila o columna. O está en su conjunto si no se indica punto de inicio ni de fin. Por ejemplo, la segunda fila de la matriz se puede obtener con

array[1, :]
array([4, 5, 6])

Publicidad


Conclusiones

En el tutorial de hoy se ha visto cómo seleccionar elementos en un Array de Numpy tanto de una dimensión como de más. Posiblemente esta sea una de las tareas que se realizan más asiduamente con Numpy, por lo que es importante conocer bien las posibilidades que ofrece esta librería. O recordarlo, ya que con la práctica estas operaciones pueden llegar a ser mecánicas.

Imágenes: Pixabay (Marit Welker)

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
  • ¿Está concentrado el MSCI World? Un análisis con Gini, Lorenz y leyes de potencia
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python)
  • La Paradoja del Cumpleaños, o por qué no es tan raro compartir fecha de nacimiento
  • Cómo abrir una ventana de Chrome con tamaño y posición específicos desde la línea de comandos en Windows
  • Curiosidad: El sesgo de supervivencia, o por qué prestar atención sólo a los que “llegaron” puede engañarte
  • Documentar tu API de Express con TypeScript usando OpenAPI (Swagger)
  • Data Lake y Data Warehouse: diferencias, usos y cómo se complementan en la era del dato

Publicado en: Python Etiquetado como: NumPy

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Data Lake y Data Warehouse: diferencias, usos y cómo se complementan en la era del dato

octubre 23, 2025 Por Daniel Rodríguez

Documentar tu API de Express con TypeScript usando OpenAPI (Swagger)

octubre 21, 2025 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: El sesgo de supervivencia, o por qué prestar atención sólo a los que “llegaron” puede engañarte

octubre 16, 2025 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Procesadores cuánticos en Machine Learning e Inteligencia Artificial Procesadores cuánticos en Machine Learning e Inteligencia Artificial: Transformando el futuro de la tecnología publicado el febrero 12, 2025 | en Ciencia de datos, Criptografía, Opinión
  • Duplicado Eliminar registros duplicados en pandas publicado el junio 20, 2018 | en Python
  • Hoja de cálculo para repartir los escaños en base al método D’Hont Aplicar el método D’Hondt en Excel publicado el abril 14, 2021 | en Herramientas
  • Truco SQL: Ignorar acentos en búsquedas SQL publicado el noviembre 6, 2020 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Daniel Rodríguez en Tutorial de Mypy para Principiantes

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2025 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto