Contenido del Curso
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
Reto 5: Ordenamiento de Subarreglos
A medida que profundizas en la ciencia de datos, a menudo te encuentras con la necesidad de manipulaciones de datos avanzadas. NumPy atiende a esto con:
- Herramientas sofisticadas de remodelación: Más allá de lo básico, puede aplanar, embaldosar e incluso apilar matrices de manera intrincada.
- Integración sin fisuras:** Puedes mezclar y combinar fácilmente herramientas de remodelación con otras funciones NumPy para un procesamiento de datos fluido.
- Integridad de datos mantenida:** A pesar de las operaciones complejas, NumPy asegura que los datos subyacentes se mantienen consistentes.
Para tareas intrincadas de transformación de datos, las herramientas avanzadas de remodelación de NumPy resultan inestimables.
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Dada una matriz NumPy 5x5
llena de enteros aleatorios entre 1 y 100, extraer la submatriz central 3x3
. Aplana esta submatriz, ordénala y vuelve a colocarla en la matriz original 5x5
manteniendo su estructura original.
- Extraer la submatriz central.
-
- Aplanar la matriz extraída.
- Ordenar la submatriz.
- Integrarla de nuevo en la matriz original.
¡Gracias por tus comentarios!
Reto 5: Ordenamiento de Subarreglos
A medida que profundizas en la ciencia de datos, a menudo te encuentras con la necesidad de manipulaciones de datos avanzadas. NumPy atiende a esto con:
- Herramientas sofisticadas de remodelación: Más allá de lo básico, puede aplanar, embaldosar e incluso apilar matrices de manera intrincada.
- Integración sin fisuras:** Puedes mezclar y combinar fácilmente herramientas de remodelación con otras funciones NumPy para un procesamiento de datos fluido.
- Integridad de datos mantenida:** A pesar de las operaciones complejas, NumPy asegura que los datos subyacentes se mantienen consistentes.
Para tareas intrincadas de transformación de datos, las herramientas avanzadas de remodelación de NumPy resultan inestimables.
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. Aplana esta submatriz, ordénala y vuelve a colocarla en la matriz original 5x5
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- Extraer la submatriz central.
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- Aplanar la matriz extraída.
- Ordenar la submatriz.
- Integrarla de nuevo en la matriz original.
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Reto 5: Ordenamiento de Subarreglos
A medida que profundizas en la ciencia de datos, a menudo te encuentras con la necesidad de manipulaciones de datos avanzadas. NumPy atiende a esto con:
- Herramientas sofisticadas de remodelación: Más allá de lo básico, puede aplanar, embaldosar e incluso apilar matrices de manera intrincada.
- Integración sin fisuras:** Puedes mezclar y combinar fácilmente herramientas de remodelación con otras funciones NumPy para un procesamiento de datos fluido.
- Integridad de datos mantenida:** A pesar de las operaciones complejas, NumPy asegura que los datos subyacentes se mantienen consistentes.
Para tareas intrincadas de transformación de datos, las herramientas avanzadas de remodelación de NumPy resultan inestimables.
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. Aplana esta submatriz, ordénala y vuelve a colocarla en la matriz original 5x5
manteniendo su estructura original.
- Extraer la submatriz central.
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- Aplanar la matriz extraída.
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- Herramientas sofisticadas de remodelación: Más allá de lo básico, puede aplanar, embaldosar e incluso apilar matrices de manera intrincada.
- Integración sin fisuras:** Puedes mezclar y combinar fácilmente herramientas de remodelación con otras funciones NumPy para un procesamiento de datos fluido.
- Integridad de datos mantenida:** A pesar de las operaciones complejas, NumPy asegura que los datos subyacentes se mantienen consistentes.
Para tareas intrincadas de transformación de datos, las herramientas avanzadas de remodelación de NumPy resultan inestimables.
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. Aplana esta submatriz, ordénala y vuelve a colocarla en la matriz original 5x5
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- Extraer la submatriz central.
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- Aplanar la matriz extraída.
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