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  3. Introducción a NumPy
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    Comprender las matrices de NumPy

    Gratuito

    ¡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.

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    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.

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    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.

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    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

Ejercicio

Aplanamiento y remodelación

Has aprendido a cambiar no sólo la forma de un array, sino también el número de dimensiones que tiene. Para poner a prueba estas habilidades, cambiarás sudoku_game de una matriz 2D a una matriz 1D y viceversa. ¿Podemos confiar en que NumPy mantenga los elementos de la matriz en el mismo orden después de aplanarlos y remodelarlos? Es hora de averiguarlo.

numpy se importa como np, y sudoku_game se carga para usted.

Instrucciones 1/2

undefined XP
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  • Aplana sudoku_game para que sea un array 1D, y guárdalo como flattened_game.
  • Imprima la página .shape de flattened_game.