Cómo usar Python Numpy Array

Muchas bibliotecas existen en Python para realizar diferentes tipos de tareas. Numpy es uno de ellos. La forma completa de Numpy es la pitón numérica, y se usa principalmente para la computación científica. Los objetos de matriz multidimensionales se pueden definir utilizando esta biblioteca que se llama la matriz de 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 datos numéricos de Python, rango de datos y datos aleatorios. Cómo se puede crear y utilizar la matriz numpy para hacer diferentes tipos de operaciones en este tutorial.

Ventaja de usar una matriz numpy

La matriz Numpy es mejor que la lista de Python por varias razones. A continuación se dan algunas ventajas significativas del uso de una matriz Numpy.

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 de usar en lugar de la lista de Python para algunas tareas específicas.

Requisitos previos

La biblioteca Numpy no está instalada en Python de forma predeterminada. Entonces, 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 el terminal para instalar Numpy en Python 3.

$ sudo apt-get install python3-numpy

Atributos de matriz numpy

Numpy Array 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 llamada ndarray.
2. ndarray.forma - Este atributo devuelve el tamaño de cada dimensión de la matriz numpy llamada ndarray.
3. ndarray.tamaño - Este atributo devuelve el número total de elementos de la matriz Numpy nombrada ndarray.
4. ndarray.elemento de artículos - Este atributo devuelve el tamaño de cada elemento de la matriz Numpy llamada ndarray.
5. ndarray.dtype - Este atributo devuelve el tipo de datos de elementos de la matriz Numpy nombrada ndarray.
6. ndarray.nbytes - Este atributo devuelve el número total de bytes consumidos por los elementos de la matriz numpy nombrada ndarray.

Uso de una matriz numpy

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 Arrange () 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 de flotación aleatorios. A continuación, el impresión () función ha utilizado para imprimir los diferentes atributos y tres valores de matrices.

# Importar Numpy
importar numpy como np
# Declarar una matriz numpy en tres matrices diferentes
onearray1 = np.Array ([7, 3, 19, 6, 3, 1, 12, 8, 11, 5])
onearray2 = np.Arange (10)
onearray3 = np.aleatorio.Rand (10)
# Imprimir diferentes atributos de tres matrices numpy
Imprimir ("\ nthe Dimension of the First Numpy Array es:", Onearray1.ndim)
Imprimir ("El tamaño de la segunda matriz Numpy es:", Onearray2.tamaño)
Imprimir ("El tipo de datos de la tercera matriz Numpy es:", Onearray3.dtype)
# Imprima los valores de las tres matriz Numpy
Imprimir ("\ n Los valores de la primera matriz son: \ n", onearray1)
imprimir ("Los valores de la segunda matriz son: \ n", onearray2)
imprimir ("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 flotante 64. 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 de flotación. 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
# Declarar una matriz bidimensional utilizando listas
TwoArray1 = NP.Array ([[12, 2, 27], [40, 15, 6]])
# Declarar una matriz bidimensional utilizando valores aleatorios
TwoArray2 = NP.aleatorio.Rand (2, 4)
# Imprimir el tamaño de ambas matrices
Imprimir ("El tamaño de la primera matriz:", TwoArray1.tamaño)
Imprimir ("El tamaño de la segunda matriz:", TwoArray2.tamaño)
# Imprima los valores de ambas matrices
Imprimir ("Los valores de la primera matriz son: \ n", TwoArray1)
Imprimir ("Los valores de la segunda matriz son: \ n", TwoArray2)

Producción:

La siguiente salida aparecerá después de ejecutar el script anterior. La salida 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
# Crear una matriz tridimensional utilizando la lista
threearray1 = np.Array ([[[3, 6, 7], [7, 5, 9], [8, 5, 2]]]))
# Crear una matriz tridimensional utilizando valores aleatorios
threearray2 = np.aleatorio.Rand (2, 4, 3)
# Imprima la dimensión de ambas matrices
imprimir ("La dimensión de la primera matriz:", threearray1.ndim)
imprimir ("La dimensión de la segunda matriz:", threearray2.ndim)
# Imprima los valores de ambas matrices
Imprimir ("Los valores de la primera matriz son: \ n", threearray1)
Imprimir ("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 múltiples ejemplos. Espero que los lectores puedan crear matrices numpy después de practicar los ejemplos de este tutorial.