numpy

El método empty() permite crear matrices en NumPy sin la necesidad de inicializar los valores de estos. Esto es, crea matrices con los valores que en ese momento se encuentren en memoria. Aunque también se pueden crear matrices varias sin elementos en una dimensión. Junto a este método se puede utilizar el método append() para ir agregando poco a poco los valores de las … [Leer más...] acerca deNumPy: Crear matrices vacías en NumPy y adjuntar filas o columnas

Cuando estamos trabajando en NumPy con matrices, arrays 2D, nos podemos plantear cómo reordenar estas en base a los valores de las filas o las columnas. Una operación que se puede realizar fácilmente utilizando el método argsort() presente en los array de NumPy. En esta entrada veremos los métodos para ordenar matrices de NumPy por fila o columna.Creación de una … [Leer más...] acerca deNumPy: Ordenar matrices de NumPy por fila o columna

En NumPy existe el método np.sort() con el que se puede ordenar una matriz NumPy. Un método que ofrece varias opciones las que discutiremos a continuación.Ordenar un vectorEn primer lugar, podemos crear un vector de números enteros ordenados aleatoriamente. Lo que se puede conseguir utilizando el método np.random.shuffle() sobre un vector que se ha creado con … [Leer más...] acerca deNumPy: Cómo ordenar una matriz NumPy en Python

Python es uno de los leguajes de programación más populares en la actualidad en ciencia de datos y otras áreas intensivas en cálculo numérico. Aun así, no es rápido en comparación con otros lenguajes. Por eso, conocer las prácticas que nos permiten obtener el mejor rendimiento en nuestros códigos es importante. Para poder reducir así el tiempo de ejecución de nuestros … [Leer más...] acerca deVectorización en Python para mejorar el rendimiento

Al trabajar con números reales no es una buena idea comparar dos valores después de operar con ellos con el operador ==. El mínimo error numérico es las operaciones puede hacer que dos valores que deberían ser iguales no lo sean. Algo que se puede comprobar fácilmente evaluando la expresión 0.1 + 0.2 == 0.3 en Python, la comparación devuelve False cuando esperaríamos todo lo … [Leer más...] acerca deComparar los valores con tolerancia en Python.

El trimestre pasado hemos dedicado las entradas de los miércoles a algunas de las tareas básicas que se pueden hacer con Numpy. Una serie que llamamos Numpy básico. En esta entrada vamos a recopilar los enlaces a todas las entradas para que su consulta pueda ser más sencilla.Las entradas publicadas en la serie “Numpy básico” son:Creación de un Array de Numpy a partir de … [Leer más...] acerca deNumpy básico

Una de las tareas básicas que más me preguntan es cómo invertir vectores o matrices. En esta entrada vamos a ver diferentes métodos para invertir arrays de Numpy. Para lo que usaremos el operador [] y el método np.flip().Invertir vectores en NumpyComo siempre lo primero que tenemos que hacer para invertir un vector en Numpy es importar la librería y un vector para … [Leer más...] acerca deNumpy básico: como invertir arrays de Numpy

En algunas situaciones puede ser necesario inicializar un array o matriz de Numpy de tamaño arbitrario con un mismo valor. Para lo que se puede utilizar el método np.full(). Un método relativamente desconocido pero que puede ser de gran utilidad cuando se necesario inicializar arrays de Numpy con un valor dado.El método np.full()La forma de llamar el método np.full() … [Leer más...] acerca deNumpy básico: inicializar arrays de Numpy con un valor

np.append() es uno de los métodos básicos de Numpy, con el que es posible agregar nuevos elementos al final de los arrays de Numpy. A pesar de se un método básico tiene múltiples opciones y usos que es importante conocer. En esta entrada se va a ver como añadir elementos en arrays de Numpy con np.append().El método np.append()El método que ofrece el módulo Numpy de … [Leer más...] acerca deNumpy básico: como añadir elementos en arrays de Numpy con np.append()

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 deNumpy básico: seleccionar elementos condicionalmente 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 deNumpy básico: crear vectores con valores equiespaciados en 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 deNumpy básico: seleccionar filas y columnas en matrices 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 deNumpy básico: eliminar elementos en arrays de Numpy