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Aprende Indexación Básica | Indexación y Segmentación
Numpy Definitivo

bookIndexación Básica

Cada arreglo de NumPy contiene elementos y sus respectivos índices. Aquí, nos centraremos en los índices en arreglos unidimensionales. En la siguiente imagen, los índices positivos se muestran en verde, mientras que los índices negativos se muestran en rojo:

Como se puede observar, cada elemento en el arreglo tiene tanto un índice positivo como un índice negativo. De hecho, la indexación en arreglos es similar a la indexación en listas.

Acceso a elementos por índices

Para acceder a un elemento por su índice, se debe especificar el índice de dicho elemento entre corchetes, por ejemplo, array[2].

Note
Nota

Si se especifica un índice fuera de rango, se lanza un IndexError, por lo que se debe tener precaución.

1234567891011121314
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
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De hecho, el indexado positivo y negativo son simplemente dos métodos para acceder a los elementos de un array, y funcionan de la misma manera funcionalmente.

Note
Nota

Es una práctica común acceder al primer elemento del arreglo utilizando un índice positivo (0) y al último elemento utilizando un índice negativo (-1).

Dado que los elementos de nuestro arreglo son simplemente números, es posible realizar todo tipo de operaciones sobre ellos, igual que con números regulares:

1234
import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
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Aquí, se calculó el promedio de los primeros y últimos elementos de nuestro arreglo.

En resumen, la indexación es fundamental para acceder, modificar o extraer elementos específicos o subconjuntos de datos, lo que permite una manipulación eficiente y precisa del contenido del arreglo.

Tarea

Swipe to start coding

Calcular el promedio de los elementos primero, cuarto y último:

  1. Utilizar un índice positivo para acceder al primer elemento.
  2. Utilizar un índice positivo para acceder al cuarto elemento.
  3. Utilizar un índice negativo para acceder al último elemento.
  4. Calcular el promedio de estos números.

Solución

¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 2. Capítulo 1
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Suggested prompts:

Can you explain the difference between positive and negative indices in more detail?

How can I modify an element in a NumPy array using its index?

Are there any common mistakes to watch out for when using indices in NumPy arrays?

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Cada arreglo de NumPy contiene elementos y sus respectivos índices. Aquí, nos centraremos en los índices en arreglos unidimensionales. En la siguiente imagen, los índices positivos se muestran en verde, mientras que los índices negativos se muestran en rojo:

Como se puede observar, cada elemento en el arreglo tiene tanto un índice positivo como un índice negativo. De hecho, la indexación en arreglos es similar a la indexación en listas.

Acceso a elementos por índices

Para acceder a un elemento por su índice, se debe especificar el índice de dicho elemento entre corchetes, por ejemplo, array[2].

Note
Nota

Si se especifica un índice fuera de rango, se lanza un IndexError, por lo que se debe tener precaución.

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import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Accessing the first element (positive index) print(f'The first element (positive index): {array[0]}') # Accessing the first element (negative index) print(f'The first element (negative index): {array[-5]}') # Accessing the last element (positive index) print(f'The last element (positive index): {array[4]}') # Accessing the last element (negative index) print(f'The last element (negative index): {array[-1]}') # Accessing the third element (positive index) print(f'The third element (positive index): {array[2]}') # Accessing the third element (negative index) print(f'The third element (negative index): {array[-3]}')
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De hecho, el indexado positivo y negativo son simplemente dos métodos para acceder a los elementos de un array, y funcionan de la misma manera funcionalmente.

Note
Nota

Es una práctica común acceder al primer elemento del arreglo utilizando un índice positivo (0) y al último elemento utilizando un índice negativo (-1).

Dado que los elementos de nuestro arreglo son simplemente números, es posible realizar todo tipo de operaciones sobre ellos, igual que con números regulares:

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import numpy as np array = np.array([9, 6, 4, 8, 10]) # Finding the average between the first and the last element print((array[0] + array[-1]) / 2)
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Aquí, se calculó el promedio de los primeros y últimos elementos de nuestro arreglo.

En resumen, la indexación es fundamental para acceder, modificar o extraer elementos específicos o subconjuntos de datos, lo que permite una manipulación eficiente y precisa del contenido del arreglo.

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Calcular el promedio de los elementos primero, cuarto y último:

  1. Utilizar un índice positivo para acceder al primer elemento.
  2. Utilizar un índice positivo para acceder al cuarto elemento.
  3. Utilizar un índice negativo para acceder al último elemento.
  4. Calcular el promedio de estos números.

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