Arrays de NumPy
NumPy almacena eficientemente valores del mismo tipo.
¿Qué es Arrays de NumPy?
NumPy almacena eficientemente valores del mismo tipo.
Crea un array y realiza cálculos vectorizados.
¿Cuándo se utiliza?
- Realizar cálculos vectorizados.
- Procesar arrays, matrices y datos científicos.
- Preparar datos para data science y machine learning.
Código de ejemplo
main.py
import numpy as np
values = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(values)
print("shape:", values.shape)
print("size:", values.size)Resultado esperado
[[1 2 3]
[4 5 6]]
shape: (2, 3)
size: 6Cómo funciona
Las operaciones actúan elemento a elemento; shape y dtype describen forma y tipo.
Cambia los valores y ejecuta el programa en el compilador Python online de CodeUtility sin instalar Python.
Ejercicios prácticos
Modifica las entradas y prueba casos límite antes de usar conjuntos de datos mayores.
- Cambia shape y dtype.
- Prueba números negativos, decimales y valores ausentes.
- Mide el rendimiento con arrays mayores.