Numpy Libro 1, Introducción

Por Luis Brito

En este libro introduciremos el uso de numpy, el cual está dedicado a las operaciones matemáticas utilizando una estructura de datos llamada arreglos n-dimensionales. Estas estructuras han sido diseñadas para hacer operaciones en arreglos de datos de gran tamaño de forma muy eficiente. En este libro comenzaremos con los conceptos básicos de arreglos de una, dos y tres dimensiones, indexación, segmentación. Los atributos, métodos y funciones matemáticas, concepto de operaciones vectorizadas, funciones universales (ufuncs) que permiten un uso eficiente de numpy. Este libro es el primer paso para ingresar al uso de python en cálculos científicos y de ingeniería, análisis de datos y machine learning por lo que te recomiendo su lectura.

• Idioma: Español
• Editorial: Luis Brito
• Fecha de lanzamiento: 3 jun 2021
• ISBN: 9780463880692

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Python es el núcleo desde donde se han desarrollado paquetes que se han convertido en herramientas de uso obligatorio para los que deseen dedicarse a las aplicaciones para uso científico, análisis de datos y machine learning. Estos paquetes básicos con los que deben comenzar a familiarizarte son numpy, matplotlib, pandas y algunas librerías de scipy. La cantidad de métodos y funciones que tienen estos cuatro paquetes es tan abrumadora, que lo mejor es tratar de comprenderlos a un alto nivel, es decir la funcionalidad, el objetivo de cada paquete, e ir seleccionando paulatinamente los métodos y funciones que nos interesen e ir añadiéndolas a nuestro vocabulario de uso cotidiano, que no nos preocupen que existe una gran cantidad de métodos y funciones que no conocemos, utilicemos lo que conozcamos para resolver los problemas que se nos presentan, y si no los podemos resolver con las herramientas que conocemos, siempre hay otras que están disponibles y que podemos investigar.

En este libro introduciremos el uso de numpy, el cual esta dedicado a las operaciones matemáticas utilizando una estructura de datos llamada arreglos n-dimensionales. Estas estructuras han sido diseñadas para hacer operaciones en arreglos de datos de gran tamaño de forma muy eficiente. En este libro comenzaremos con los conceptos básicos de arreglos de una, dos y tres dimensiones, indexación, segmentación. Los atributos, métodos y funciones matemáticas, concepto de operaciones vectorizadas, funciones universales (ufuncs) que permiten un uso eficiente de numpy.

Numpy tiene una gran cantidad de funciones, algunas en el espacio de numpy y otras en subpaquetes, lo cual amplia la capacidad de numpy para resolver la mayoría de los problemas de ingeniería y científicos. En este primer libro nos limitaremos a las funciones matemáticas y estadísticas básicas con el objeto de no abrumar al lector con la gran cantidad de funciones y métodos disponibles. Una vez que el lector domine el uso básico de numpy tendrá las herramientas necesarias para ir ampliando su uso a otros subpaquetes tales como algebra lineal, polinomios, transformadas de Fourier y otros paquetes disponibles dentro de numpy.

En el último capítulo del libro hacemos una breve introducción al uso de matplotlib, el cual es un poderoso paquete para la visualización de datos y que de por si requiere un libro dedicado para tratar todas las funcionalidades que tiene.

Capítulo 0

Importar y utilizar paquetes

Para utilizar un paquete primero hay que descargarlo a tu máquina desde un repositorio, hay dos repositorios que son de uso común, uno es de python y se accede a él a través del comando pip y otro repositorio es el de anaconda y se accede a él a través del comando conda. Para utilizar los repositorios de Anaconda hay que instalar Anaconda.

Una vez que los paquetes estén en tu máquina puedes utilizarlos desde cualquier IDE que este a tu disposición, y con el que te sientas cómodo trabajando, mediante el comando import. La sintaxis es la siguiente:

import paquete

import paquete as alias.

from paquete inport fun1, fun2, fun3,..

from paquete import *

Entre los IDE que puedes utilizar están:

IDLE que es el IDE que viene por defecto con python, Spyder, Jupyter notebook, JupyterLab y VSCODE entre otros. Los notebooks han ganado gran aceptación porque combinan celdas con código y celdas con texto y HTML que permiten crear un programa con su documentación incluida, que puede ser compartido y publicado como un artículo técnico.

Cuando se utiliza el comando import hay que utilizar el nombre del paquete o el alias cuando se vaya a utilizar una función. La sintaxis es la siguiente:

Paquete.función(parámetros)

Alias.función(parámetros)

El nombre del paquete (o alias) va separado por un punto (operador punto) que se utiliza para separar un objeto de un método, atributo o función. Si el nombre del paquete es muy largo, se acostumbra a utilizar un alias. Hay algunas convenciones que se utilizan (no son obligatorias, pero ayudan a estandarizar los códigos). Por