Crear matrices con Numpy

utilizar numpy para ello importamos:

>>> import numpy as np

1: importamos numpy y renombrado como np

creamos nuestro primer array o arreglo(matriz)

matriz unidimensional
>>> a=np.array([1,2,3,4,5]) 

>>>a  ↤
array([1, 2, 3, 4, 5])

np.arange()

>>>b=np.arange(1,8,2) 
>>>b  ↤
 array([1, 3, 5, 7])

np.linspace()

>>> C=np.linspace(0,15,30)
>>> C
array([  0.        ,   0.51724138,   1.03448276,   1.55172414,
         2.06896552,   2.5862069 ,   3.10344828,   3.62068966,
         4.13793103,   4.65517241,   5.17241379,   5.68965517,
         6.20689655,   6.72413793,   7.24137931,   7.75862069,
         8.27586207,   8.79310345,   9.31034483,   9.82758621,
        10.34482759,  10.86206897,  11.37931034,  11.89655172,
        12.4137931 ,  12.93103448,  13.44827586,  13.96551724,
        14.48275862,  15.        ])

matriz de dos dimensiones
>>>m = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])   
>>>m
 array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

 visualizar el dato en la posición (indexar)

• de una dimensión

>>> a=np.array([1,2,3,4])

Los componentes de las matrices pueden ser manipulados con índices, igual que las listas
 >>> a[2]
3

• de dos dimensiones

 >>> M = np.array([[1, 2, 3], [2, 12, 6], [1, 0, -3],[0,-1,0]])
 >>> M
array([[ 1,  2,  3],
       [ 2, 12,  6],
       [ 1,  0, -3],
       [ 0, -1,  0]])

Se puede especificar el tipo
 >>> M = np.array([[1, 2, 3], [2, 12, 6], [1, 0, -3],[0,-1,0]],float)
>>M
 array([[  1.,   2.,   3.],
       [  2.,  12.,   6.],
       [  1.,   0.,  -3.],
       [  0.,  -1.,   0.]])

Los componentes de las matrices pueden ser manipulados con índices, igual que las listas
 >>> M[0][1]
2
Los arreglos admiten también la notación de índices separados por comas. Las listas no.
>>> M[0,1]
2
obtener la fila 1

operador de recorte

 el operador de recorte se denota con dos puntos : que separan dos indices de dentro de los corchetes del operador de idexacion [] la expresion a[i:j] significa que se desea obtener la matris formado por los datos a[i] ,a[i+1],a[i+2],....a[j-1]

 >>> M = np.array([[1, 2, 3], [2, 12, 6], [1, 0, -3],[0,-1,0]],float)
>>> M
array([[  1.,   2.,   3.],
       [  2.,  12.,   6.],
       [  1.,   0.,  -3.],
       [  0.,  -1.,   0.]])

 >>> M[1:4]
array([[  2.,  12.,   6.],
       [  1.,   0.,  -3.],
       [  0.,  -1.,   0.]])

 >>> M[1:]                                              
array([[  2.,  12.,   6.],
       [  1.,   0.,  -3.],
       [  0.,  -1.,   0.]])

 Obtener la fila 1

>>> M[1,:]
array([  2.,  12.,   6.])

OBTENER LA COLUMNA 1
 >>> M[:,1]
array([  2.,  12.,   0.,  -1.])

conocer las dimensiones de una matriz nxm
>>> [n,m]=M.shape
>>> n
4
>>> m
3
>>>M.shape
(4,3) → continuación