Python np.array: básico a avanzado | Guía de arrays y datos

1. Introducción

Python es un lenguaje de programación muy popular en análisis de datos, aprendizaje automático y cálculo científico. Entre ellos, la biblioteca numpy (NumPy) es una herramienta poderosa para optimizar los cálculos numéricos. En este artículo, explicaremos en detalle desde los fundamentos hasta las aplicaciones de «np.array» de Python, y presentaremos métodos concretos útiles para el procesamiento y análisis de datos numéricos.

Página oficial

NumPy quickstart — NumPy v2.3 Manual

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2. ¿Qué es numpy?

numpy es una biblioteca de cálculo numérico que incluye arreglos multidimensionales (ndarray), operaciones de matrices y funciones de análisis estadístico, y sustenta la base del análisis de datos. Al usarla en conjunto con otras bibliotecas de Python, se pueden realizar procesos de datos complejos de manera simple y rápida.

Cómo instalar numpy

La instalación de numpy es sencilla; solo hay que ejecutar el siguiente comando.

pip install numpy

Razones para elegir numpy

Las características de procesamiento de datos rápido y eficiente de numpy son indispensables para la computación científica y la ciencia de.Para más detalles sobre numpy, también consulte la documentación oficial.

NumPy

Why NumPy? Powerful n-dimensional arrays. Numerical computin…

3. Conceptos básicos de np.array

El np.array de Python es la estructura de datos básica de numpy, y cuenta con funciones para procesar datos numéricos de manera eficiente. Por ejemplo, la forma de crear un arreglo unidimensional es la siguiente.

import numpy as np
array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array_1d)

Consejo: La especificación del tipo de datos de np.array también contribuye a mejorar la eficiencia de la memoria. Use el argumento dtype para especificar tipos enteros (como int32, etc.) o tipos de punto flotante.

4. Creación de matrices multidimensionales

np.array también admite matrices multidimensionales. Por ejemplo, el siguiente código crea una matriz bidimensional.

array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 3]])
print(array_2d)

FAQ
Q: ¿Cómo se pueden crear arreglos de más de tres dimensiones?
A: Se puede crear pasando una lista anidada adicional a np.array.

5. Manipulación de matrices

En np.array, es posible obtener elementos y realizar operaciones parciales mediante la especificación de índices y el uso de slicing. A continuación se muestra un ejemplo básico de especificación de índices.

array_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(array_2d[1, 2])  # Salida: 6

Con slicing, es posible extraer fácilmente filas o columnas específicas.

6. Cambio de forma de matrices

En el análisis de datos, a menudo se necesita cambiar la forma de los arrays, y al utilizar el método reshape se puede cambiar la forma de manera eficiente.

array_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
array_2d = array_1d.reshape(2, 3)
print(array_2d)@@PH-END-43

Consejo: También se puede usar el método resize para cambiar la forma, pero hay que tener cuidado porque el array original se modifica directamente.

7. Operaciones de arrays

Al usar la función de operación de numpy, las operaciones entre arrays se pueden realizar fácilmente. El siguiente ejemplo realiza la suma elemento a elemento de dos arrays.

array1 = np.array([1, 2, 3])
array2 = np.array([4, 5, 6])
print(array1 + array2)  # Output: [5 7 9]

FAQ
Q: ¿Es posible realizar operaciones incluso si las formas de los arrays son diferentes?
A: Al usar la función de broadcasting de numpy, se pueden realizar operaciones adecuadamente incluso con arrays de diferentes formas.

8. Uso de funciones estadísticas

En el análisis de datos, es importante verificar estadísticas como la media, el valor máximo y mínimo, la varianza, etc., de los arreglos. Por ejemplo, a continuación se muestra un ejemplo de cómo obtener la media de un arreglo.

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array.mean())  # Salida: 3.0

9. Ejemplo práctico: Aplicación al análisis de datos

Aquí, usando datos de ventas ficticios, se analizan las tasas de crecimiento de ventas y se verifica la evolución mensual de las ventas.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

sales_data = np.array([120, 150, 170, 200, 220, 180, 190, 210, 230, 250, 240, 260])

# Tasa de crecimiento mensual de ventas
growth_rate = (sales_data[1:] - sales_data[:-1]) / sales_data[:-1] * 100
print("Tasa de crecimiento mensual:", growth_rate)

# Gráfico de datos de ventas
plt.plot(range(1, 13), sales_data, marker='o')
plt.title("Tendencia de ventas mensual")
plt.xlabel("Mes")
plt.ylabel("Ventas (mil unidades)")
plt.grid(True)
plt.show()

Consejo: La visualización de datos permite comprender intuitivamente los picos y tendencias de crecimiento, lo que es útil para el análisis empresarial.

10. Resumen

En este artículo, se explicó desde el uso básico de np.array en Python hasta su aplicación en análisis de datos. Al repasar los puntos clave, se presentan a continuación.

1. Uso básico: creación de np.array y método para especificar tipos de datos.
2. Arreglos multidimensionales: creación y manipulación de arreglos bidimensionales y tridimensionales.
3. Cambio de forma: método para cambiar la forma usando reshape y flatten.
4. Operaciones y estadísticas: operaciones elemento a elemento en arreglos y cálculo de métricas estadísticas.
5. Ejemplo práctico: cálculo de tasas de crecimiento y visualización usando datos de ventas.

En proyectos de análisis de datos y aprendizaje automático, este conocimiento constituye una base, así que le invitamos a utilizarlo. Además, si desea profundizar su comprensión, consulte la documentación oficial de numpy y otros temas relacionados.