Leccion 1.2.2 : Introducción global sobre Numpy
Introducción a NumPy en Python
Introducción
¡Hola a todos! Soy Yuscu Mejía y en esta lección vamos a explorar los conceptos básicos de NumPy en Python, una biblioteca fundamental para la computación científica. NumPy proporciona un objeto de matriz multidimensional de alto rendimiento y herramientas para trabajar con estas matrices de manera eficiente.
Características
NumPy ofrece las siguientes características clave:
- Arrays multidimensionales (ndarray) que permiten almacenar y manipular grandes volúmenes de datos de manera eficiente.
- Funciones matemáticas y lógicas para operar en arrays sin necesidad de bucles explícitos.
- Herramientas para la generación de datos y la realización de cálculos estadísticos.
- Interoperabilidad con otras bibliotecas científicas de Python como SciPy y Pandas.
Ejemplos
A continuación, presentamos algunos ejemplos de cómo utilizar NumPy en Python, presentados por Yuscu Mejía:
- Crear y manipular un array.
- Realizar operaciones matemáticas en arrays.
- Generar datos con funciones de NumPy.
# Importar NumPy
import numpy as np
# Crear un array
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array)
# Realizar operaciones matemáticas
array_sum = array + 10
print(array_sum)
# Generar datos
random_data = np.random.rand(5)
print(random_data)
Práctica
Explora cómo utilizar NumPy en Python siguiendo nuestro tutorial en video presentado por Yuscu Mejía:
Ejercicio 1: Crear y Manipular un Array
Presentado por Yuscu Mejía, crea un array con los números 1, 2, 3, 4, 5 y realiza las siguientes operaciones:
- a) Imprime el array.
- b) Multiplica cada elemento del array por 2.
- c) Imprime el array modificado.
Ejercicio 2: Generar Datos Aleatorios
Con la guía de Yuscu Mejía, genera un array de 10 elementos con datos aleatorios utilizando la función rand
de NumPy e imprime los datos generados.
#Ejercicio 1
a) Imprime el array
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array)
b) Multiplica cada elemento del array por 2
array *= 2
c) Imprime el array modificado
print(array)
#Ejercicio 2
import numpy as np
# Generar datos aleatorios
random_data = np.random.rand(10)
print(random_data)