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
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