Contenido del Curso
Ultimate NumPy
2. Indexación y Segmentación
3. Funciones de NumPy comúnmente utilizadas
Ultimate NumPy
Funciones Generales de Creación de Arreglos
NumPy también cuenta con funciones de creación de arreglos que pueden generar automáticamente un arreglo con una forma (dimensiones) específica. Estas son las más comunes entre ellas:
zeros();ones();full().
También existen funciones que crean arreglos aleatorios de determinadas formas, sin embargo, los discutiremos por separado en el próximo capítulo.
zeros()
El nombre de esta función habla por sí mismo: crea un arreglo de ceros con una forma específica. La forma del arreglo se especifica a través del parámetro shape y puede ser un entero (tamaño de un arreglo 1D) o un tupla de enteros para arreglos de dimensiones superiores. Veamos un ejemplo:
zeros()
The name of this function speaks for itself: it creates an array of zeros of a given shape. The shape of the array is specified via the shape parameter and can either be an integer (size of a 1D array) or a tuple of integers for higher-dimensional arrays.
Let’s take a look at an example:
As you can see, we can also specify the dtype parameter in the same way we did for other types of arrays.
Note
numpy.zeros()is often used as a placeholder to initialize arrays of a given shape, which will be later filled with other values. Therefore, be careful when explicitly specifying thedtype.
En lo que respecta a la sintaxis, todo aquí es igual que con la función zeros().
Nota
numpy.ones()también se utiliza a menudo como marcador de posición para inicializar matrices de una forma dada, así que ten cuidado con eldtypetambién.
full()
La función numpy.full() es similar a las funciones mencionadas anteriormente; sin embargo, tiene el segundo parámetro fill_value para especificar el valor con el que se llenará la matriz. Su primer parámetro shape puede ser un entero o una tupla de enteros:
Más aplicaciones
Todas estas funciones de hecho tienen más casos de uso que simplemente ser un marcador de posición. Frecuentemente se utilizan directamente en operaciones matemáticas en álgebra lineal. Básicamente, pueden ser utilizadas en diversos campos del aprendizaje automático y aprendizaje profundo, por ejemplo, en procesamiento de imágenes.
En caso de que quieras explorar más sobre estas funciones, no dudes en consultar su documentación: zeros, ones y full.
full()
The numpy.full() function is similar to the functions mentioned above; however, it has a second parameter, fill_value, to specify the value to fill the array with. Its first parameter, shape, can be either an integer or a tuple of integers:
Más Aplicaciones
Todas estas funciones tienen más casos de uso que simplemente actuar como marcadores de posición. Con frecuencia se utilizan directamente en operaciones matemáticas en álgebra lineal. Pueden aplicarse en varios campos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, como el procesamiento de imágenes.
Si quieres explorar más acerca de estas funciones, no dudes en consultar su documentación: zeros, ones, y full.
Tarea
- Crea un arreglo unidimensional de ceros con un tamaño de
5y asígnalo azeros_array_1d. - Crea un arreglo bidimensional de ceros con una forma de
2x4y asígnalo azeros_array_2d. - Crea un arreglo unidimensional de unos con un tamaño de
3y asígnalo aones_array_1d. - Crea un arreglo bidimensional de unos con una forma de
2x3y asígnalo aones_array_2d. - Crea un arreglo bidimensional de sietes con una forma de
2x2y asígnalo asevens_array_2d.
¿Todo estuvo claro?
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3. Funciones de NumPy comúnmente utilizadas
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Funciones Generales de Creación de Arreglos
NumPy también cuenta con funciones de creación de arreglos que pueden generar automáticamente un arreglo con una forma (dimensiones) específica. Estas son las más comunes entre ellas:
zeros();ones();full().
También existen funciones que crean arreglos aleatorios de determinadas formas, sin embargo, los discutiremos por separado en el próximo capítulo.
zeros()
El nombre de esta función habla por sí mismo: crea un arreglo de ceros con una forma específica. La forma del arreglo se especifica a través del parámetro shape y puede ser un entero (tamaño de un arreglo 1D) o un tupla de enteros para arreglos de dimensiones superiores. Veamos un ejemplo:
zeros()
The name of this function speaks for itself: it creates an array of zeros of a given shape. The shape of the array is specified via the shape parameter and can either be an integer (size of a 1D array) or a tuple of integers for higher-dimensional arrays.
Let’s take a look at an example:
As you can see, we can also specify the dtype parameter in the same way we did for other types of arrays.
Note
numpy.zeros()is often used as a placeholder to initialize arrays of a given shape, which will be later filled with other values. Therefore, be careful when explicitly specifying thedtype.
En lo que respecta a la sintaxis, todo aquí es igual que con la función zeros().
Nota
numpy.ones()también se utiliza a menudo como marcador de posición para inicializar matrices de una forma dada, así que ten cuidado con eldtypetambién.
full()
La función numpy.full() es similar a las funciones mencionadas anteriormente; sin embargo, tiene el segundo parámetro fill_value para especificar el valor con el que se llenará la matriz. Su primer parámetro shape puede ser un entero o una tupla de enteros:
Más aplicaciones
Todas estas funciones de hecho tienen más casos de uso que simplemente ser un marcador de posición. Frecuentemente se utilizan directamente en operaciones matemáticas en álgebra lineal. Básicamente, pueden ser utilizadas en diversos campos del aprendizaje automático y aprendizaje profundo, por ejemplo, en procesamiento de imágenes.
En caso de que quieras explorar más sobre estas funciones, no dudes en consultar su documentación: zeros, ones y full.
full()
The numpy.full() function is similar to the functions mentioned above; however, it has a second parameter, fill_value, to specify the value to fill the array with. Its first parameter, shape, can be either an integer or a tuple of integers:
Más Aplicaciones
Todas estas funciones tienen más casos de uso que simplemente actuar como marcadores de posición. Con frecuencia se utilizan directamente en operaciones matemáticas en álgebra lineal. Pueden aplicarse en varios campos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, como el procesamiento de imágenes.
Si quieres explorar más acerca de estas funciones, no dudes en consultar su documentación: zeros, ones, y full.
Tarea
- Crea un arreglo unidimensional de ceros con un tamaño de
5y asígnalo azeros_array_1d. - Crea un arreglo bidimensional de ceros con una forma de
2x4y asígnalo azeros_array_2d. - Crea un arreglo unidimensional de unos con un tamaño de
3y asígnalo aones_array_1d. - Crea un arreglo bidimensional de unos con una forma de
2x3y asígnalo aones_array_2d. - Crea un arreglo bidimensional de sietes con una forma de
2x2y asígnalo asevens_array_2d.
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