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Desafío 2: Manipulación de Arreglos | NumPy
Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos
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Contenido del Curso

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

Desafío de Entrevista en Ciencia de Datos

1. Python
2. NumPy
3. Pandas
4. Matplotlib
5. Seaborn
6. Estadísticas
7. Scikit-learn

bookDesafío 2: Manipulación de Arreglos

NumPy ofrece un completo conjunto de herramientas para modificar y reformar matrices. Las ventajas clave incluyen:

  • Capacidades Diversas:** Desde la remodelación hasta la división, NumPy ofrece una amplia gama de funciones para modificar matrices según las necesidades.
  • Operaciones in situ:** Muchas funciones de NumPy pueden realizar modificaciones in situ, es decir, sin crear una copia del array, asegurando un uso eficiente de la memoria.
  • Sintaxis intuitiva:** Las manipulaciones de arrays a menudo tienen una sintaxis muy legible y directa, haciendo que el código sea auto-explicativo.

La capacidad de manipular arrays sin problemas es una piedra angular de muchas tareas numéricas y tareas de ciencia de datos, lo que hace que estas funciones sean indispensables.

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Manipular matrices para cambiar su forma y obtener los elementos deseados.

  1. Extraer los elementos diagonales.
  2. Extraer los elementos de la segunda fila.
  3. Extraer las filas 2ª y 3ª y cambiar su forma a (5, 2).
Switch to desktopCambia al escritorio para practicar en el mundo realContinúe desde donde se encuentra utilizando una de las siguientes opciones
¿Todo estuvo claro?

¿Cómo podemos mejorarlo?

¡Gracias por tus comentarios!

Sección 2. Capítulo 2
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NumPy ofrece un completo conjunto de herramientas para modificar y reformar matrices. Las ventajas clave incluyen:

  • Capacidades Diversas:** Desde la remodelación hasta la división, NumPy ofrece una amplia gama de funciones para modificar matrices según las necesidades.
  • Operaciones in situ:** Muchas funciones de NumPy pueden realizar modificaciones in situ, es decir, sin crear una copia del array, asegurando un uso eficiente de la memoria.
  • Sintaxis intuitiva:** Las manipulaciones de arrays a menudo tienen una sintaxis muy legible y directa, haciendo que el código sea auto-explicativo.

La capacidad de manipular arrays sin problemas es una piedra angular de muchas tareas numéricas y tareas de ciencia de datos, lo que hace que estas funciones sean indispensables.

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Manipular matrices para cambiar su forma y obtener los elementos deseados.

  1. Extraer los elementos diagonales.
  2. Extraer los elementos de la segunda fila.
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  • Capacidades Diversas:** Desde la remodelación hasta la división, NumPy ofrece una amplia gama de funciones para modificar matrices según las necesidades.
  • Operaciones in situ:** Muchas funciones de NumPy pueden realizar modificaciones in situ, es decir, sin crear una copia del array, asegurando un uso eficiente de la memoria.
  • Sintaxis intuitiva:** Las manipulaciones de arrays a menudo tienen una sintaxis muy legible y directa, haciendo que el código sea auto-explicativo.

La capacidad de manipular arrays sin problemas es una piedra angular de muchas tareas numéricas y tareas de ciencia de datos, lo que hace que estas funciones sean indispensables.

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  • Capacidades Diversas:** Desde la remodelación hasta la división, NumPy ofrece una amplia gama de funciones para modificar matrices según las necesidades.
  • Operaciones in situ:** Muchas funciones de NumPy pueden realizar modificaciones in situ, es decir, sin crear una copia del array, asegurando un uso eficiente de la memoria.
  • Sintaxis intuitiva:** Las manipulaciones de arrays a menudo tienen una sintaxis muy legible y directa, haciendo que el código sea auto-explicativo.

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  2. Extraer los elementos de la segunda fila.
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