Ciencia de los datos

Cómo utilizar Python NumPy Array

Cómo utilizar Python NumPy Array

Existen muchas bibliotecas en Python para realizar diferentes tipos de tareas. NumPy es uno de ellos. La forma completa de NumPy es Python numérico y se utiliza principalmente para la informática científica. Los objetos de matriz multidimensionales se pueden definir utilizando esta biblioteca que se llama matriz Python NumPy. Existen diferentes tipos de funciones en la biblioteca NumPy para crear la matriz. La matriz NumPy se puede generar a partir de la lista de Python de datos numéricos, rango de datos y datos aleatorios. En este tutorial se muestra cómo se puede crear y utilizar la matriz NumPy para realizar diferentes tipos de operaciones.

Ventaja de usar NumPy Array

La matriz NumPy es mejor que la lista de Python por varias razones. Algunas ventajas significativas de usar la matriz NumPy se dan a continuación.

  1. Consume menos memoria en comparación con la lista de Python.
  2. Funciona más rápido que la lista de Python para la misma cantidad de datos.
  3. Es más adecuado para usar en lugar de la lista de Python para algunas tareas específicas.

Prerrequisitos

La biblioteca NumPy no está instalada en Python de forma predeterminada. Por lo tanto, debe instalar esta biblioteca antes de practicar los ejemplos que se muestran en este tutorial. Python 3+ se usa en este tutorial. Ejecute el siguiente comando desde la terminal para instalar NumPy en python 3.

$ sudo apt-get install python3-numpy

Atributos de matriz de NumPy

La matriz NumPy tiene muchos atributos para recuperar diferentes tipos de información sobre la matriz. Algunos de los atributos útiles de esta matriz se describen a continuación.

  1. ndarray.ndim - Este atributo devuelve el número de dimensiones de la matriz NumPy denominada ndarray.
  2. ndarray.forma - Este atributo devuelve el tamaño de cada dimensión de la matriz NumPy denominada ndarray.
  3. ndarray.Talla - Este atributo devuelve el número total de elementos de la matriz NumPy denominada ndarray.
  4. ndarray.tamaño del artículo - Este atributo devuelve el tamaño de cada elemento de la matriz NumPy llamado ndarray.
  5. ndarray.dtype - Este atributo devuelve el tipo de datos de los elementos de la matriz NumPy denominada ndarray.
  6. ndarray.nbytes - Este atributo devuelve el número total de bytes consumidos por los elementos de la matriz NumPy denominada ndarray.

Uso de NumPy Array

Las formas de declarar una matriz NumPy unidimensional, bidimensional y tridimensional se muestran en esta parte del tutorial.

Ejemplo 1: uso de una matriz NumPy unidimensional

El siguiente ejemplo muestra tres formas de crear una matriz NumPy unidimensional. función array () se ha utilizado para crear la primera matriz unidimensional de 10 números enteros. función arreglar () se ha utilizado para crear la segunda matriz unidimensional de 10 números secuenciales. función rand () se ha utilizado para crear la tercera matriz unidimensional de 10 números flotantes aleatorios. A continuación, el función de impresión () ha utilizado para imprimir los diferentes atributos y los valores de tres matrices.

# Importar NumPy
importar numpy como np
# Declare la matriz NumPy en tres matrices diferentes
oneArray1 = np.matriz ([7, 3, 19, 6, 3, 1, 12, 8, 11, 5])
oneArray2 = np.naranja (10)
oneArray3 = np.aleatorio.rand (10)
# Imprime diferentes atributos de tres matrices NumPy
print ("\ nLa dimensión de la primera matriz NumPy es:", oneArray1.ndim)
print ("El tamaño de la segunda matriz NumPy es:", oneArray2.Talla)
print ("El tipo de datos de la tercera matriz NumPy es:", oneArray3.dtype)
# Imprime los valores de la matriz de tres NumPy
print ("\ nLos valores de la primera matriz son: \ n", oneArray1)
print ("Los valores de la segunda matriz son: \ n", oneArray2)
print ("Los valores de la tercera matriz son: \ n", oneArray3)

Producción:

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior. La salida muestra que la primera matriz es 1, el tamaño de la segunda matriz es 10, y el tipo de datos de la tercera matriz es float64. Se han impreso tres matrices más tarde.

Ejemplo 2: uso de una matriz NumPy bidimensional

El siguiente ejemplo muestra dos formas de crear una matriz NumPy bidimensional. La función array () se ha utilizado para crear una matriz bidimensional de 2 filas y 3 columnas con datos enteros. La función rand () se ha utilizado para crear una matriz bidimensional de 2 filas y 4 columnas con datos flotantes. A continuación, la función print () se ha utilizado para imprimir el atributo de tamaño y los valores de ambas matrices.

# Importar NumPy
importar numpy como np
# Declare una matriz bidimensional usando listas
twoArray1 = np.matriz ([[12, 2, 27], [40, 15, 6]])
# Declare una matriz bidimensional usando valores aleatorios
twoArray2 = np.aleatorio.rand (2, 4)
# Imprime el tamaño de ambas matrices
print ("El tamaño de la primera matriz:", twoArray1.Talla)
print ("El tamaño de la segunda matriz:", twoArray2.Talla)
# Imprime los valores de ambas matrices
print ("Los valores de la primera matriz son: \ n", twoArray1)
print ("Los valores de la segunda matriz son: \ n", twoArray2)

Producción:

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior. El resultado muestra que el tamaño de la primera matriz es 6 (2 × 3) y el tamaño de la segunda matriz es 8 (2 × 4). Ambas matrices se han impreso más tarde.

Ejemplo 3: uso de una matriz NumPy tridimensional

El siguiente ejemplo muestra dos formas de crear una matriz NumPy tridimensional. La función array () se ha utilizado para crear una matriz tridimensional de datos enteros. La función rand () se ha utilizado para crear una matriz tridimensional de datos flotantes. A continuación, la función print () se ha utilizado para imprimir la dimensión y los valores de ambas matrices.

# Importar NumPy
importar numpy como np
# Crea una matriz tridimensional usando la lista
threeArray1 = np.matriz ([[[3, 6, 7], [7, 5, 9], [8, 5, 2]]])
# Crea una matriz tridimensional usando valores aleatorios
threeArray2 = np.aleatorio.rand (2, 4, 3)
# Imprime la dimensión de ambas matrices
print ("La dimensión de la primera matriz:", threeArray1.ndim)
print ("La dimensión de la segunda matriz:", threeArray2.ndim)
# Imprime los valores de ambas matrices
print ("Los valores de la primera matriz son: \ n", threeArray1)
print ("Los valores de la segunda matriz son: \ n", threeArray2)

Producción:

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior. La salida muestra que la dimensión de ambas matrices es 3. Ambas matrices se han impreso más tarde.

Conclusión

La creación de diferentes tipos de matrices NumPy se ha explicado en este tutorial utilizando varios ejemplos. Espero que los lectores puedan crear matrices NumPy después de practicar los ejemplos de este tutorial.

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