Capítulo 4. Fundamentos de NumPy
Este trabajo se ha traducido utilizando IA. Agradecemos tus opiniones y comentarios: translation-feedback@oreilly.com
Como recordarás en del Capítulo 1, NumPy es el paquete central para la computación científica en Python, que proporciona soporte para cálculos basados en matrices y álgebra lineal. Como NumPy es la columna vertebral de pandas, en este capítulo voy a introducir sus fundamentos: tras explicar qué es una matriz NumPy, veremos la vectorización y la difusión, dos conceptos importantes que te permiten escribir código matemático conciso y que volverás a encontrar en pandas. Después, veremos por qué NumPy ofrece funciones especiales llamadas funciones universales, antes de terminar este capítulo aprendiendo a obtener y establecer valores de un array y explicando la diferencia entre una vista y una copia de un array NumPy. Aunque apenas utilizaremos NumPy directamente en este libro, conocer sus fundamentos nos facilitará el aprendizaje de pandas en el capítulo siguiente.
Primeros pasos con NumPy
En esta sección, aprenderemos sobre las matrices NumPy unidimensionales y bidimensionales y qué hay detrás de los términos técnicos vectorización, difusión y función universal.
Matriz NumPy
Para realizar cálculos basados en matrices con listas anidadas, tal y como las conocimos en el capítulo anterior, tendrías que escribir algún tipo de bucle. Por ejemplo, para añadir un número a cada elemento de una lista anidada, puedes utilizar la siguiente ...
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