• 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
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

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

NumPy: ¿Cómo acceder al i-ésimo elemento de una matriz multidimensional de NumPy?

NumPy

julio 27, 2021 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

NumPy

Una pregunta que me suele hacer de forma habitual los usuarios que comienzan con NumPy es cómo se puede acceder a un elemento en concreto. Pudiendo hacer referencia tanto a un escalar, una columna como una fila. Algo que es relativamente sencillo en cuanto se entiende el funcionamiento de las matrices multidimensionales de NumPy. Así que comprendamos estos objetos para saber cómo acceder al i-ésimo elemento de una matriz multidimensional de NumPy.

Acceder a los escalares de una matriz multidimensional de NumPy

Para acceder a los elementos de una matriz en NunPy es necesario indicar las coordenadas de estos entre corchetes después del nombre del objeto. En el caso de trabajar con un vector solamente hace falta un número, pero al trabajar con objetos multidimensionales es necesario indicar tantos números como dimensiones tenga el objeto separados por comas. Así en el caso de trabajar con matrices 2D es necesario indicar dos números.

Esto es, al trabajar con una matriz bidimensional se puede acceder al valor de la segunda fila y tercera columnas mediante la expresión mat[1,2], recordando que en Python la primera posición de un elemento tiene el índice 0. Para que esto funcione es necesario que la matriz tenga por lo menos dos filas y tres columnas, ya que en caso contrario el comando dará un error indicando que no se puede acceder a algún índice

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
En Analytics Lane
Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

Acceder a filas o columnas de una matriz multidimensional de NumPy

En una matriz bidimensional cuando se omite el segundo valor dentro de los corchetes se obtiene como resultado la fila indicada. Así si se indica que se desea obtener el elemento mat[1] se obtendrá la segunda fila de la matriz.

Otra forma de conseguir esto es usar el comodín dos puntos (:) mediante el que se indica todos los elementos. Así también se puede obtener la segunda fila de la matriz escribiendo mat[1, :]. Una forma que es más clara que la anterior, ya que al leer el código se puede ver que se espera un objeto bidimensional sin necesidad de conocer el contenido del elemento.

Análogamente a esto se puede obtener la segunda columnas escribiendo mat[:, 1]. Esto es, todos los elementos de todas las filas en la columna 1.

Publicidad


Acceder a un escalar por posición

En el caso de matrices, una forma alternativa para obtener un escalar es aplanar la matriz e indicar el índice de este. Teniendo en cuenta que al aplanar la matriz en primer lugar se situará la primera fila, luego la segunda y así hasta que termine el final. De este modo se puede obtener el quinto elemento de la matriz ordenado por filas mediante mat.flat[5] u ordenado por columnas, para lo que primero es necesario transponer la matriz, mediante el comando mat.T.flat[5].

Seleccionar múltiples elementos

Finalmente, también se puede usar los dos puntos para indicar múltiples elementos, lo que puede ser múltiples filas, columnas o ambas. En este caso se puede indicar un número antes de los dos puntos para indicar que comience en ese elemento y después de los puntos el elemento en el que terminará, el cual no se incluirá. Así para obtener la primera y segunda columna de una matriz se puede usar mat[:, 0:2], recordando que el índice 2 no se incluye, solamente el 0 y 1.

Siendo este un método con bastantes posibilidades como se ha explicado en otra ocasión.

Código con los ejemplos

A continuación, se muestra un código con los ejemplos que se han visto durante la entrada.

import numpy as np

mat = np.arange(9).reshape((3,3))
# mat = [[0, 1, 2],
#        [3, 4, 5],
#        [6, 7, 8]]

mat[1, 2] # 5
mat[1]    # [3, 4, 5]
mat[1, :] # [3, 4, 5]
mat[:, 1] # [1, 4, 7]

mat.flat[5]   # 5
mat.T.flat[5] # 7

mat[:, 0:2]
# [[0, 1],
#  [3, 4],
#  [6, 7]]

Publicidad


Conclusiones

En esta ocasión se han explicados algunas de las formas que tenemos para acceder al i-ésimo elemento de una matriz multidimensional de NumPy. Siendo posible emplearlos para seleccionar escalares, filas, columnas o conjuntos de estos.

¿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

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado
  • Champion vs Challenger: Cómo los Bancos Validan Modelos Nuevos antes de Ponerlos en Producción
  • Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring
  • Errores habituales al trabajar con DataFrames grandes en Pandas (y cómo evitarlos)
  • BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas
  • Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar
  • Cómo Comparar Dos Hipotecas con Todos los Gastos Incluidos

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

Gini, KS y AUC: Cómo Medir la Calidad de un Modelo de Credit Scoring

agosto 18, 2026 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: De dónde vienen foo, bar y foobar

agosto 13, 2026 Por Daniel Rodríguez

BG/NBD + Gamma/Gamma: el modelo probabilístico para CLV en compras continuas

agosto 11, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Matriz en tabla con Excel Cómo convertir una matriz en tabla con Excel sin VBA publicado el diciembre 4, 2020 | en Herramientas
  • Calcular la similitud de Jaccard en Python publicado el enero 19, 2024 | en Ciencia de datos
  • ¿Qué es la estadística y por qué todos deberíamos comprenderla? publicado el noviembre 22, 2024 | en Opinión
  • Cómo solucionar problemas de red en VirtualBox: Guía completa publicado el junio 11, 2025 | en Herramientas
  • Jupyter Notebooks en Visual Studio Code Jupyter Notebooks en Visual Studio Code publicado el junio 22, 2020 | en Python

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

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

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 © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto