Una tarea que se realiza casi a diario con Numpy es seleccionar elementos de un vector. Lo que se puede hacer en base a índices o, más interesante y productivo todavía, en base a una o varias condiciones. Como que los elementos a seleccionar sean menores que un valor o se encuentre en un rango. Esto es lo que se mostrará a continuación: cómo seleccionar elementos … [Leer más...] acerca de Numpy básico: seleccionar elementos condicionalmente en Numpy
Python
Python es un lenguaje de programación interpretado con una filosofía basada en la legibilidad del código. Un lenguaje que gracias posee un gran ecosistema de librerías para la ciencia de datos. Por lo que es uno de los más populares en la actualidad entre los científicos de datos. Además, es uno de los lenguajes más deseados y adorados por los programadores según las encuestas de Stack Overflow.
Python es un lenguaje de programación interpretado de propósito general que obliga al uso de una sintaxis clara, gracias a la cual el código es altamente legible. Siendo un lenguaje potente y fácil de aprender. Además, permite utilizar múltiples paradigmas de programación. Lo que permite usar desde programación orientada a objetos, pasando por programación imperativa o funcional.
Los paquetes de Python más utilizados por los científicos son:
- NumPy: permite el tratamiento de datos basados en matrices,
- Pandas: ideal para la manipulación de datos heterogéneos mediante objetos DataFrame,
- SciPy: implementa tareas habituales en computación científica,
- Matplotlib: facilita la visualización de datos y scikit-learn creación de modelos de aprendizaje automático.
Las publicaciones de esta sección versan sobre estas librerías y las bases del lenguaje.
Numpy básico: crear vectores con valores equiespaciados en Numpy
En esta entrada se va a explicar como utilizar la función np.arrange() para crear vectores y matrices de valores equiespaciados en Numpy. Una función bastante importante ya que permite automatizar la creación de series en las que se conoce el paso entre valores. Lo que puede ser de ayuda en muchas tareas diarias.La función np.arrange()Para crear elementos de valores … [Leer más...] acerca de Numpy básico: crear vectores con valores equiespaciados en Numpy
Numpy básico: seleccionar filas y columnas en matrices Numpy
A la hora de trabajar con matrices una tarea clave es saber cómo seleccionar filas y columnas de una forma eficiente. Por eso es importante conocer las opciones de Numpy para ello. En esta entrada se explicará cómo seleccionar filas y columnas en matrices Numpy.Creación de una matriz de ejemploAntes de explicar cómo seleccionar filas y columnas en matrices Numpy es … [Leer más...] acerca de Numpy básico: seleccionar filas y columnas en matrices Numpy
Numpy básico: eliminar elementos en arrays de Numpy
Para eliminar eliminar elementos en arrays de Numpy se puede utilizar la función de la librería np.delete(). Esta función permite eliminar tanto valores como filas o columnas utilizando la posición del elemento a eliminar. Lo que la convierte en una función realmente interesante.np.delete() de NumpyLa función np.delete() es realmente sencilla ya que solamente necesita … [Leer más...] acerca de Numpy básico: eliminar elementos en arrays de Numpy
Numpy básico: valores mínimos y máximos en arrays Numpy
Localizar los valores extremos de un array de Numpy es una tarea que es necesario realizar de forma habitual. Para ello Numpy cuenta con dos funciones amin() y amax(). Las cuales, respectivamente, devuelven los valores mínimos y máximos en arrays Numpy.Las funciones amin() y amax()La función amin() de Numpy tiene la siguiente forma:dondearr: es array de Numpy … [Leer más...] acerca de Numpy básico: valores mínimos y máximos en arrays Numpy
Numpy básico: localizar valores únicos en arrays Numpy
Una de las tareas más habituales con los conjuntos de datos es la identificación de los valores únicos. Por eso Numpy cuenta con una función para ello: unique(). En esta entrada se verá como utilizar esta función.La función unique()La función de Numpy que permite localizar valores únicos en arrays es unique(), la cual se puede utilizar de la siguiente … [Leer más...] acerca de Numpy básico: localizar valores únicos en arrays Numpy
Numpy básico: inicialización de arrays en Numpy
En esta entrada se va a ver como hacer una tarea básica, la inicialización de arrays en Numpy con diferentes valores. Una tarea que puede ser tediosa si no se conocen y utilizan las herramientas que provee Numpy para ello. Además, estas son operaciones necesarias antes de comenzar con diferentes análisis de datos.Inicialización de arrays con ceros con np.zeros()Numpy … [Leer más...] acerca de Numpy básico: inicialización de arrays en Numpy
Numpy básico: el método numpy.where()
En esta entrada se va a explicar el funcionamiento del método numpy.where() con el que se puede seleccionar elementos en base a una condición. Simplemente en una línea de código. El método numpy.where() puede evitar la necesidad de crear un bucle para crear un nuevo vector en base a una condición. Permitiendo así crear código más compacto.Uso básico de numpy.where()La … [Leer más...] acerca de Numpy básico: el método numpy.where()
Aumentar el rendimiento de Python con Cython
Python es uno de los lenguajes de programación más populares de la actualidad. Lo que se puede apreciar es los diferentes tipos de desarrollos en los que se suele utilizar: la inteligencia artificial, el análisis de datos o la creación de páginas web. Pero tiene un problema, el código Python es lento en comparación con lenguajes compilados como C. Un problema que se puede … [Leer más...] acerca de Aumentar el rendimiento de Python con Cython
Diferencia entre listas y tuplas en Python
A la hora de comenzar con Python es habitual utilizar las listas y las tuplas de forma prácticamente indiferente. Aparentemente ambas son dos estructuras de datos que sirven para lo mismo. Pero esto no es así, existen importantes diferencias entre listas y tuplas en Python que es necesario conocer.La principal diferencia entre listas y tuplas en PythonLa principal … [Leer más...] acerca de Diferencia entre listas y tuplas en Python
Numpy básico: aplicar una función sobre una fila o columna de una Array de Numpy
Al tener una matriz de Numpy en memoria puede darse la situación de que sea necesario calcular una función sobre los elementos de una fila o columnas. Por ejemplo, algo tan básico como sumar todos los elementos por columna. En estas situaciones se puede utilizar la función np.apply_along_axis() , con la que se puede aplicar una función sobre una fila o columna de una Array de … [Leer más...] acerca de Numpy básico: aplicar una función sobre una fila o columna de una Array de Numpy
Listas por comprensión en Python
Las listas por comprensión es una construcción sintáctica disponible en Python con la que se pueden crear lista a partir de otros elementos iterables. Siendo una de las contracciones más elegantes del lenguaje. A continuación, se mostrará la sintaxis básica para trabajar con las listas por comprensión.Sintaxis de las listas por comprensión en PythonLas sintaxis básicas … [Leer más...] acerca de Listas por comprensión en Python