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

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

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

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

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()

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

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 … [Leer más...] acerca de Numpy básico: seleccionar elementos en un Array de Numpy

Hace unos días se explicó cómo crear Array de Numpy a partir de otros objetos de Python. En esta ocasión se va a ver cómo encontrar la posición de un elemento buscnao el valor en un Array de Numpy. Lo que se hará mediante la función np.where().La función np.where()La función np.where() devuelve una tupla con la posición del los elementos diferentes de cero de objetos … [Leer más...] acerca de Numpy básico: encontrar la posición de un elemento en un Array de Numpy

En esta entrada se mostrará una de las tareas básicas a la hora de trabajar con Numpy: la creación de un Array de Numpy a partir de otro tipo de objetos. La tarea se puede llevar a cabo utilizando la función np.array() que se proporciona la librería Numpy.Uno básico de la función np.array()La función np.array() permite crear Array de Numpy a partir de otras estructura … [Leer más...] acerca de Numpy básico: Creación de un Array de Numpy a partir de una listas o tuplas

En los entornos intensivos en datos es habitual tener que aplicar una misma función a grandes conjuntos de datos. Los cuales pueden estar almacenados en listas o tuplas. Lo que puede ser necesario desde para la creación de los datos de una gráfica hasta para obtener los valores de una simulación de tipo Montecarlo. Para lo que no existe una única forma de realizar esta tarea, … [Leer más...] acerca de Mejores aproximaciones para iterar en Python

Los números aleatorios son importantes en muchas aplicaciones. Desde las más básicas como puede ser seleccionar una carta al azar hasta para la creación de simulaciones de Montecarlo. La generación de números aleatorios se basa en una semilla a partir de la cual se crear una serie. En Python, como en otros lenguajes de programación, es posible fijar el valor para obtener los … [Leer más...] acerca de Fijar la semilla de números aleatorios en Python