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.
Tarea
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.
Tarea
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.
¿Todo estuvo claro?
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.
Tarea
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.
Tarea
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.
¿Todo estuvo claro?
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.
Tarea
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.
Tarea
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.
¿Todo estuvo claro?
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.
Tarea
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.
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