Capítulo 1. Trabajar con vectores, matricesy matrices en NumPy
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1.0 Introducción
NumPy es una herramienta fundacional de de la pila de aprendizaje automático de Python. NumPy permite realizar operaciones eficientes con las estructuras de datos que se utilizan a menudo en el aprendizaje automático: vectores, matrices y tensores. Aunque NumPy no es el tema central de este libro, aparecerá con frecuencia en los capítulos siguientes. Este capítulo cubre las operaciones NumPy más comunes con las que probablemente nos encontremos al trabajar en flujos de trabajo de aprendizaje automático.
1.1 Crear un vector
Problema
En tienes que crear un vector.
Solución
Utiliza NumPy para crear una matriz unidimensional:
# Load libraryimportnumpyasnp# Create a vector as a rowvector_row=np.array([1,2,3])# Create a vector as a columnvector_column=np.array([[1],[2],[3]])
Debate
La principal estructura de datos de NumPy es la matriz multidimensional. Un vector no es más que una matriz con una sola dimensión. Para crear un vector, simplemente creamos una matriz unidimensional. Al igual que los vectores, estas matrices pueden representarse horizontalmente (es decir, filas) o verticalmente (es decir, columnas).
1.2 Crear una matriz
Problema
Tienes que crear una matriz .