¿Qué es Python Numpy Array?
Las matrices NumPy son un poco como las listas de Python, pero son muy diferentes al mismo tiempo. Para aquellos de ustedes que son nuevos en el tema, aclaremos qué es exactamente y para qué sirve.
Como el nombre lo delata, una matriz NumPy es una estructura de datos central de la biblioteca numpy. El nombre de la biblioteca es en realidad la abreviatura de "Numeric Python" o "Numerical Python".
Crear una matriz NumPy
La forma más sencilla de crear una matriz en Numpy es usar Python List
myPythonList = [1,9,8,3]
Para convertir la lista de Python en una matriz numpy utilizando el objeto np.array.
numpy_array_from_list = np.array (myPythonList)
Para mostrar el contenido de la lista
numpy_array_from_list
Producción
array([1, 9, 8, 3])
En la práctica, no es necesario declarar una lista de Python. La operación se puede combinar.
a = np.array([1,9,8,3])
NOTA : La documentación de Numpy indica el uso de np.ndarray para crear una matriz. Sin embargo, este es el método recomendado
También puede crear una matriz numpy a partir de una tupla
Operaciones matemáticas en una matriz
Puede realizar operaciones matemáticas como sumas, restas, divisiones y multiplicaciones en una matriz. La sintaxis es el nombre de la matriz seguido de la operación (+ .-, *, /) seguida del operando
Ejemplo:
numpy_array_from_list + 10
Producción:
array([11, 19, 18, 13])
Esta operación agrega 10 a cada elemento de la matriz numpy.
Forma de matriz
Puede comprobar la forma de la matriz con la forma del objeto precedida por el nombre de la matriz. De la misma manera, puede verificar el tipo con dtypes.
import numpy as npa = np.array([1,2,3])print(a.shape)print(a.dtype)(3,)int64
Un número entero es un valor sin decimal. Si crea una matriz con decimal, el tipo cambiará a flotante.
#### Different typeb = np.array([1.1,2.0,3.2])print(b.dtype)float64
Matriz de 2 dimensiones
Puede agregar una dimensión con una coma ","
Tenga en cuenta que debe estar entre corchetes []
### 2 dimensionc = np.array([(1,2,3),(4,5,6)])print(c.shape)(2, 3)
Matriz de 3 dimensiones
La dimensión superior se puede construir de la siguiente manera:
### 3 dimensiond = np.array([[[1, 2,3],[4, 5, 6]],[[7, 8,9],[10, 11, 12]]])print(d.shape)(2, 2, 3)
Resumen
A continuación, un resumen de las funciones esenciales utilizadas con NumPy.
| Objetivo | Código |
|---|---|
| Crear matriz | matriz ([1,2,3]) |
| imprimir la forma | matriz ([.]). forma |