Date: January 10, 2023

Tema: NumPy Array

Recall

Qué es un array?

Cómo convertir una lista en un array?

Qué es una matriz?

Qué es el indexado?

Qué es slicing?

Notas

• El array es el principal objeto de la librería.

  • Representa datos de manera estructurada.
  • Se puede acceder a los datos mediante el indexado, a un dato específico o un grupo de muchos datos específicos.
  • Solo pueden tener un tipo de dato.
  • import numpy as np , para importar NumPy.

• Convertir una lista en array:

  • Para ello hacemos uso del método array()

  lista = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  arr = np.array(lista)
  arr
  ---> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
  

• Una matriz son varios ***Vectores (***o listas) agrupadas una encima de la otra, semejante a una tabla de Excel.

  matriz = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
  matriz = np.array(matriz)
  matriz
  ---> array([[1, 2, 3],
         	   [4, 5, 6],
         	   [7, 8, 9]])
  

• El indexado es una forma de acceder a los elementode de un array o matriz.

  • Empiezan a contar desde el número 0.

  Index	0	1	2	3
  Value	1	2	3	4

  • Podemos acceder a esos elementos y operarlos para arrays:

    arr[0]
    ---> 1
    # Operando indexado de un array
    arr[0] + arr[5]
    ---> 7
    

  • Acceder a index desde una matriz:

  Index	0	1	2
  0	1	2	3
  1	7	6	5
  2	8	10	11

  • En el caso de las matrices, al indexar una posición se regresa el array de dicha posición.

    matriz[0]
    ---> array([1, 2, 3])
    

  • Para acceder a un valor en concreto ingresámos un index separado por comas.

    • 1er valor: filas, 2do valor: columnas

    matriz[0, 2]
    ---> 3
    

• Es una forma de extraer varios datos, tiene un comienzo y final.

  • Puedes colocar explicitamente el inicio y final.

  arr[1:6]
  ---> array([2, 3, 4, 5, 6])
  

  • Colocar solo el inicio o final, en tal caso como default tendra el primer o último valor.

  # Teniendo como default el inicio
  arr[:6]
  ---> array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
  # Teniendo como default el final
  arr[2:]
  ---> array([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
  

  • Tener un array por pasos y con indices negativos.

  # Por pasos:
  arr[::3]
  ---> array([1, 4, 7])
  # Index negativo
  arr[-1]
  ---> 9
  arr[-3:]
  ---> array([7, 8, 9])
  

  • Slicing en matrices.
    • Igual que colocar un índice, para este caso colocamos una coma y los dos slices.
    • 1er valor: filas, 2do valor: columnas

  # Solo para filas.
  matriz[1:]
  ---> array([[4, 5, 6],
         	   [7, 8, 9]])
  # Para filas y columnas.
  matriz[1:, 0:2]
  ---> array([[4, 5],
              [7, 8]])
  

<aside> 📌 Resumen: Los arrays son el objeto principal de NumPy, podemos transformar una lista a un array con el método array(). Estos tienen algunas características como el indexado y el slicing.

</aside>

Date: January 10, 2023

Tema: Tipos de datos

Recall

Que tipos de datos existen?

Cómo saber que tipo de dato tenemos?

Cómo cambiar el tipo de dato?

<aside> 📌 Resumen: El array solo puede tener un tipo de dato, dado que esta forma hace más eficientes a los arrays.

</aside>

Date: January 10, 2023

Tema: Dimensiones

<aside> 📌 Resumen: Los array pueden tener diferentes dimensiones, escalares, vectores, matrices, tensores, a estos se les puede agregar más dimensiones con ndim o .expand_dims(), y quitar dimensiones con .squeeze().

</aside>