Curso-lenguaje-python/python-total/dia_15/cuaderno_numpy.py

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Python
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# -*- coding: utf-8 -*-
"""Copia de Python TOTAL - Numpy.ipynb
Automatically generated by Colaboratory.
Original file is located at
https://colab.research.google.com/drive/1RJ5lMM11UepgJvp8b2yp3MP6jAIQrud-
# Práctica de la librería Numpy
En este notebook, se desarrollarán una serie de tareas utilizando la librería Numpy (Numerical Python).
Se proponen y documentan posibles formas de resolver los ejercicios, pero las mismas no son únicas.
Siempre es una buena idea verificar la [Documentación Oficial de Numpy](https://numpy.org/devdocs/user/index.html), donde es posible encontrar todo tipo de información referida a esta librería. Y si te quedas trabado, busca en Google "como hacer [algo] con Numpy". Hay enormes probabilidades de que esa pregunta ya haya sido respondida!
"""
# Importamos Numpy con su abreviación "np"
import numpy as np
# Podemos crear arrays de una dimensión con la función np.array()
array_unidim = np.array([1,2,3,4,5])
# O un array de dos dimensiones (bidimensional)
array_bidim = np.array([
[1,2,3],
[4,5,6]
]
)
# O un array de tres dimensiones (tridimensional)
array_tridim = np.array([
[
[1,2,3],
[4,5,6]
],
[
[7,8,9],
[10,11,12]
]
])
"""Para cada uno de estos arrays, podemos obtener sus propiedades, tales como su "forma", número de dimensiones, tipos de datos y tamaño."""
from numpy.core.multiarray import array
# Atributos del array unidimensional (forma, número de dimensiones, tipos de datos, tamaño, y tipo)
array_unidim.shape, array_unidim.ndim, array_unidim.dtype, array_unidim.size, type(array_unidim)
# Atributos del array bidimensional
array_bidim.shape, array_bidim.ndim, array_bidim.dtype, array_bidim.size, type(array_bidim)
# Atributos del array tridimensional
array_tridim.shape, array_tridim.ndim, array_tridim.dtype, array_tridim.size, type(array_tridim)
# Importamos pandas como pd, y creamos un DataFrame a partir del array bidimensional
import pandas as pd
datos = pd.DataFrame(array_bidim)
datos
# Creamos un array de tamaño 4x3, formado únicamente por unos (1)
unos = np.ones((4,3))
unos
# Creamos un array de tamaño 2x4x3, formado únicamente por ceros (0)
cero = np.zeros((2,4,3))
cero
# Creamos un array de números en el rango de 0 a 100, con un paso de 5
array_1 = np.arange(0,101,5)
array_1
# Creamos un array de números aleatorios enteros comprendidos en entre 0 y 10, de tamaño (2, 5)
array_2 = np.random.randint(0,10,(2,5))
array_2
# Creamos un array de números aleatorios decimales comprendidos en entre 0 y 1, de tamaño (3, 5)
array_3 = np.random.random((3,5))
array_3
# Establecemos la "semilla" de números aleatorios en 27
np.random.seed(27)
# Creamos un array de números aleatorios enteros comprendidos en entre 0 y 10, de tamaño (3, 5)
array_4 = np.random.randint(0,10,(3,5))
array_4
"""¿Qué ocurre al correr la última celda nuevamente, a diferencia de las anteriores?"""
# Encontramos los valores únicos del array_4
np.unique(array_4)
# Extraemos el elemento de índice 1 del array_4
array_4[1]
# Extraemos las primeras dos filas del array_4
array_4[:2]
# Extraemos los dos primeros datos de las primeras dos filas del array_4
array_4[:2,:2]
# Creamos dos arrays de tamaño 3x4: uno relleno de números aleatorios entre 0 y 10, y otro relleno de unos
array_5 = np.random.randint(0,10,(3,4))
array_6 = np.ones((3,4))
# invocamos el array_5
array_5
# invocamos el array_6
array_6
# Sumamos los dos arrays
array_5 + array_6
# Creamos ahora un array de tamaño (4,3) lleno de unos
array_7 = np.ones((4,3))
array_7
# Intentaremos sumar los arrays 6 y 7
array_6 + array_7
"""¿A qué se debe el error anterior? ¿Qué deberíamos tener en cuenta para que no suceda?"""
# Entonces crearemos otro array de tamaño (4,3) lleno de unos
array_8 = np.ones((4,3))
array_8
# Restamos el array_8 al array_7
array_8 - array_7
# Creamos otros dos arrays de tamaño 3x3 con números aleatorios del 1 al 5
array_9 = np.random.randint(1,5,(3,3))
array_10 = np.random.randint(1,5,(3,3))
# invocamos el array_9
array_9
# invocamos el array_10
array_10
# Multiplicamos los últimos dos arrays entre sí
array_9 * array_10
# Elevamos el array_9 al cuadrado
array_9 ** 2
# Buscamos la raíz cuadrada del array_10
np.sqrt(array_10)
# Hallamos el promedio de los valores del array_9
array_9.mean()
# Hallamos el valor máximo de los valores del array_9
array_9.max()
# Hallamos el valor mínimo de los valores del array_9
array_9.min()
# Cambiamos la forma del array_9 por una de 9x1, y lo almacenamos como array_11
array_11 = array_9.reshape((9,1))
# invocamos el array_11
array_11
# Transponemos el array_11
array_11.T
# Comparamos el array_9 y el array_10, para saber cuáles elementos del array_9 son mayores a los del array_10
array_12 = array_9 > array_10
array_12
"""¿Qué tipos de datos forman parte del array de resultados?"""
# Veamos sus nuevos tipos de datos
array_12.dtype
# Alguno de los elementos del array_9 es igual su equivalente del array_10?
array_9 == array_10
# Comparamos nuevamente ambos arrays, en esta ocasión con >=
array_9 >= array_10
# Buscamos los elementos del array_9 que son mayores a 2
array_9 > 2
# Ordenamos de menor a mayor los elementos dentro del array_9
np.sort(array_9)