Estructuras de Datos Numéricas con NumPy

Estructuras de Datos Numéricas con NumPy

• Arreglos Numéricos (Arrays): Los arreglos son estructuras clave en la ingeniería para trabajar eficientemente con grandes conjuntos de datos numéricos (generalmente flotantes).
• Ventajas sobre Listas: Ofrecen mayor eficiencia en operaciones con grandes volúmenes de datos, en comparación con las listas tradicionales.
• Equivalencia Matemática: Los arreglos son equivalentes a matrices y vectores en matemáticas.
• Módulo NumPy: Se utiliza para crear y manipular arreglos. Requiere instalación aparte de Python.
• Importación: Se importa utilizando from numpy import * para acceder a todas las funciones del módulo.

Creación y Manipulación de Arreglos

• Creación: Se crean con la función array de NumPy a partir de una lista.
• Tipos de Datos: Todos los elementos de un arreglo deben ser del mismo tipo. Para floats, basta con que uno de los valores lo sea.
• Funciones para Creación Especializada: NumPy ofrece funciones para crear arreglos con patrones específicos, como rangos de valores.

Operaciones con Arreglos

• Operaciones con Escalares: Operaciones como suma, resta, multiplicación y división con un valor simple se aplican a cada elemento del arreglo.
• Operaciones Relacionales: Operaciones de comparación (mayor que, menor que, igual a) también se aplican elemento por elemento, generando arreglos de booleanos.
• Funciones any y all: Permiten reducir arreglos booleanos a un único valor booleano: any retorna True si al menos un elemento es True, mientras que all retorna True si todos los elementos son True.
• Funciones Matemáticas: NumPy incluye funciones matemáticas que operan elemento por elemento, como sin, proporcionando resultados visualmente alineados en la salida.
• Módulo numpy.random: Permite generar números aleatorios usando funciones como random, que crea arreglos de números aleatorios distribuidos uniformemente entre 0 y 1.

Índices y Rebanado (Slicing)

• Índices: Los elementos se indexan empezando desde 0. Se pueden usar índices negativos para referenciar elementos desde el final.
• Rebanado: Se utiliza el operador de rebanado a[i:j] para obtener una sección del arreglo. Los índices i y j definen el rango. Si los índices son omitidos, incluye el inicio o final del arreglo.
• Visualización de Índices: Pensar en los índices como los espacios entre los elementos proporciona una mejor comprensión del rebanado.

Este cuestionario profundiza en las estructuras de datos numéricas utilizando el módulo NumPy. Aprenderás sobre la creación y manipulación de arreglos, así como las ventajas de usar NumPy en comparación con listas tradicionales. Explora conceptos clave que son esenciales para el trabajo con grandes volúmenes de datos en ingeniería.