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  3. Introducción a NumPy
  • 1

    Comprender las matrices de NumPy

    Gratuit

    ¡Conoce la increíble matriz NumPy! Aprende a crear y modificar formas de matriz para adaptarlas a tus necesidades. Por último, descubra los numerosos tipos de datos de NumPy y cómo contribuyen a agilizar las operaciones con matrices.

  • 2

    Selección y actualización de datos

    Perfeccione sus habilidades de manejo de datos con NumPy cortando, filtrando y ordenando los datos del censo arbóreo de la ciudad de Nueva York. Cree nuevas matrices extrayendo datos basándose en sentencias condicionales, y añada y elimine datos a lo largo de cualquier dimensión para adaptarse a su propósito. Por el camino, aprenderás los principios de compatibilidad de formas y dimensiones para prepararte para una matemática de matrices superrápida.

  • 3

    Matemáticas

    Aproveche las rápidas operaciones vectorizadas de NumPy para recopilar información resumida sobre los datos de ventas de licorerías, restaurantes y grandes almacenes estadounidenses. Vectoriza funciones Python para usarlas en tu código NumPy. Por último, utiliza la lógica de emisión para realizar operaciones matemáticas entre matrices de distintos tamaños.

  • 4

    Transformaciones de matrices

    NumPy se encuentra con el mundo del arte en este último capítulo, en el que utilizamos los datos de imagen de una obra maestra de Monet para explorar cómo se pueden aumentar los datos de imagen. Utilizarás las funciones de volteo y transposición para transformar rápidamente nuestra obra maestra. A continuación, desmontarás la matriz Monet, realizarás cambios y la reconstruirás utilizando el apilamiento de matrices para ver los resultados.

Initializing

Exercice

El argumento dtype

Una forma de controlar el tipo de datos de un array NumPy es declararlo cuando se crea el array utilizando el argumento dtype keyword. Eche un vistazo al tipo de datos que NumPy utiliza por defecto al crear un array con np.zeros(). ¿Podría actualizarse?

numpy se carga como np.

Instructions 1/2

undefined XP
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    2
  • Usando np.zeros(), crea una matriz de ceros que tenga tres filas y dos columnas; llámala zero_array.
  • Imprime el tipo de datos de zero_array.