Creación de Arrays: Tips y Trucos en Numpy

Numpy es una de las bibliotecas más utilizadas en Python para el manejo de arrays y operaciones matemáticas. En este artículo, exploraremos algunos tips y trucos para la creación de arrays en Numpy, que te ayudarán a optimizar tu código y mejorar tu flujo de trabajo.

Creación de Arrays 1D

Para crear un array 1D en Numpy, puedes utilizar la función np.array(). Por ejemplo:

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

Este código generará un array 1D con los valores [1, 2, 3, 4, 5].

Creación de Arrays 2D

Si necesitas crear un array 2D, puedes usar la función np.array() con una lista de listas. Por ejemplo:

arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr_2d)

Este código generará un array 2D con los valores:

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

Creación de Arrays Especiales

Numpy también proporciona funciones para la creación de arrays especiales, como arrays de ceros, unos, o arrays con valores equiespaciados. Por ejemplo:

zeros_arr = np.zeros((3, 3))
print(zeros_arr)

ones_arr = np.ones((2, 2))
print(ones_arr)

linspace_arr = np.linspace(0, 10, 5)
print(linspace_arr)

Esto generará arrays con los siguientes valores:

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

[[1. 1.]
 [1. 1.]]

[ 0.   2.5  5.   7.5 10. ]

Creación de Arrays Aleatorios

Numpy también ofrece funciones para la creación de arrays con valores aleatorios. Por ejemplo:

rand_arr = np.random.rand(3, 3)
print(rand_arr)

randint_arr = np.random.randint(1, 10, (2, 2))
print(randint_arr)

Esto generará arrays con valores aleatorios:

[[0.30164561 0.33308059 0.81923289]
 [0.78724785 0.0525501  0.33094905]
 [0.31406537 0.2319966  0.25194857]]

[[3 9]
 [7 2]]

Conclusion

Con estos tips y trucos, podrás crear arrays de forma eficiente y aprovechar al máximo las capacidades de Numpy. ¡Esperamos que estos ejemp