Numpy Array en Python [Todo lo que debe saber]

Python tiene muchas bibliotecas que se utilizan para realizar diversas tareas. En función de la tarea a realizar, las bibliotecas se agrupan en consecuencia. Python ha sido un excelente lenguaje de programación que ofrece el mejor entorno para realizar diferentes cálculos científicos y matemáticos. Una de esas bibliotecas es Numpy, que es una biblioteca popular de Python. Es una biblioteca de código abierto en Python que se utiliza para realizar cálculos en los campos de la ingeniería y la ciencia.

El artículo se centrará en la biblioteca Numpy junto con la matriz Numpy en Python .

Biblioteca numpy en Python

Los datos numéricos han sido una parte integral de diferentes secciones de investigación y desarrollo. Son los datos que contienen una cantidad generosa de información. Trabajar con los datos es el núcleo de todos los estudios científicos. La biblioteca es una de las mejores bibliotecas de Python para trabajar con tales datos numéricos. Los usuarios de la matriz Numpy pueden ser codificadores que aún no tienen experiencia, o tal vez investigadores experimentados que se dedican a la investigación industrial o a la investigación científica de vanguardia. Entonces, ya sean principiantes o usuarios experimentados, las bibliotecas Numpy pueden ser utilizadas por casi todos los que trabajan en el campo de los datos. La API de Numpy se puede usar en SciPy, Pandas, sci-kit-learn, scikit-image, Matplotlib y varios otros paquetes que se desarrollan para aplicar a paquetes científicos y de ciencia de datos.

La biblioteca de Numpy en Python consta de matrices multidimensionales y estructuras de datos de matriz. La biblioteca proporciona el ndarray , que es un objeto de matriz homogéneo. La matriz Numpy en Python tiene forma de n-dimensional. La biblioteca también incluye varios métodos que se pueden usar para realizar operaciones en la matriz. La biblioteca también se puede utilizar para realizar varias operaciones matemáticas sobre la matriz. Se pueden agregar estructuras de datos a Python que conducirán al cálculo eficiente de las diferentes matrices y arreglos. La biblioteca también proporciona varias funciones matemáticas que podrían usarse para operar sobre las matrices y los arreglos.

Instalación e importación de la biblioteca.

Para instalar el Numpy en Python, se debe utilizar una distribución Python de origen científico. Si el sistema ya tiene Python instalado, la biblioteca se puede instalar mediante el siguiente comando.

Conda instala Numpy, o se puede usar otro comando pip installs Numpy.

Si Python aún no se ha instalado en el sistema, se puede usar Anaconda, que es una de las formas más fáciles de instalar. La instalación de Anaconda no requiere la instalación de otras bibliotecas o paquetes por separado, como SciPy, Numpy, Scikit-learn, pandas, etc.

La biblioteca Numpy se puede importar en Python a través del comando import Numpy as np.

La biblioteca proporciona varias formas de crear arreglos en Python de manera rápida y eficiente. También ofrece formas de modificar las matrices o se pueden manipular los datos dentro de las matrices. La diferencia entre una lista y una matriz Numpy es que los datos dentro de una lista de Python pueden ser de diferentes tipos de datos, mientras que en el caso de una matriz Numpy en Python , los elementos dentro de la matriz deben ser homogéneos. Los elementos son del mismo tipo de datos dentro de la matriz Numpy. Si los elementos en la matriz Numpy fueran de diferentes tipos de datos, entonces las funciones matemáticas que podrían usarse sobre la matriz Numpy se volverían ineficientes.

La comparación de las matrices Numpy con la lista muestra que debido a la naturaleza más rápida y compacta de las matrices Numpy, las matrices Numpy se usan con frecuencia. Además, debido a que las matrices consumen menos memoria, la matriz Numpy se vuelve más conveniente para su uso. Los tipos de datos de los elementos dentro de la matriz se pueden especificar, ya que la matriz usa menos memoria y, por lo tanto, proporciona un mecanismo para la especificación. Por lo tanto, el código del programa se puede optimizar.

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Matriz Numpy en Python

La matriz Numpy es una estructura de datos centralizada dentro de la biblioteca Numpy. Cuando se define una matriz, consta de matrices dispuestas en forma de cuadrícula, que contienen información para los datos sin procesar. También contiene información sobre cómo se puede ubicar un elemento en la matriz o cómo se puede interpretar un elemento en una matriz. La matriz Numpy consta de elementos en una cuadrícula que se puede indexar de varias maneras. Los elementos dentro de la matriz son del mismo tipo de datos y, por lo tanto, se denominan tipo de matriz.

• La indexación de la matriz se realiza a través de una tupla de enteros no negativos. También se puede indexar a través de números enteros, booleanos u otras matrices.
• El rango de una matriz se define como el número de dimensión de la matriz.
• La forma de una matriz se define como el conjunto de números enteros que definen el tamaño de la matriz a lo largo de las diferentes dimensiones.
• La inicialización de las matrices se puede realizar a través de una lista de Python utilizando listas anidadas para datos de alta dimensión.
• Se puede acceder a los elementos dentro de la matriz mediante corchetes. La indexación de la matriz Numpy siempre comienza con 0, por lo que al acceder a los elementos, el primer elemento de la matriz estará en las posiciones 0. Ejemplo: b[0] devolverá el primer elemento de la matriz b.

Operación básica sobre la matriz Numpy

• La función np.array() se usa para crear una matriz Numpy en Python. El usuario tiene que crear una matriz y luego pasarla a una lista. Un usuario también puede especificar el tipo de datos en la lista.
• La función np.sort() se puede usar para ordenar una matriz Numpy en Python. El usuario puede especificar el tipo, el eje y también el orden cuando se llama a la función.
• Para obtener información sobre las dimensiones de la matriz o el número de eje, los usuarios pueden usar ndarray.ndim. Además, el uso de ndarray.size le permitirá al usuario conocer el total de elementos presentes en la matriz.
• Los siguientes comandos se pueden usar para conocer la forma y el tamaño de una matriz Numpy: ndarray.ndim, ndarray.shape y ndarray.size. Para hacerse una idea de las dimensiones de la matriz o del número de ejes de una matriz, se utiliza el comando ndarray.ndim. Para obtener los detalles del número total de elementos presentes en la matriz, se utiliza el comando ndarray.size. El comando ndarray.shape devolverá un conjunto de números enteros que indican el número de elemento almacenado en las diferentes dimensiones de una matriz.
• Las matrices Numpy se pueden indexar y dividir de una manera similar a las listas en Python.
• Se pueden sumar dos matrices usando el símbolo "+". Además, la función sum() se puede usar para devolver la suma de todos los elementos almacenados en una matriz. La función se puede utilizar en matrices de 1 o 2 dimensiones e incluso de dimensiones altas.
• A través del concepto de transmisión en una matriz Numpy, las operaciones se pueden realizar sobre matrices que tienen diferentes formas. Sin embargo, las dimensiones de la matriz deben ser compatibles; de lo contrario, el programa generará un ValueError.
• Además de la función sum(), la matriz Numpy proporciona las funciones de la media para obtener el promedio de los elementos, la función prod para obtener el producto de los elementos de la matriz y también la función std para lograr una desviación estándar de los elementos del error.
• Los usuarios pueden pasar una lista de listas a la matriz Numpy. Se puede pasar una lista de listas para crear una matriz 2-D.