La función numpy.zeros() devuelve una nueva array de forma y tipo determinados, con ceros. Sintaxis: numpy.zeros(shape, dtype = None, order = ‘C’) Parámetros: shape : integer or sequence of integers order : C_contiguous or F_contiguous C-contiguous order in memory(last index varies the fastest) C order means that operating row-rise on the array will be slightly … Continue reading «numpy.ceros() en Python»
numpy.asanyarray()La función se usa cuando queremos convertir la entrada en una array, pero pasa las subclases de ndarray . La entrada puede ser escalares, listas, listas de tuplas, tuplas, tuplas de tuplas, tuplas de listas y ndarrays. Sintaxis: numpy.asanyarray(arr, dtype=Ninguno, order=Ninguno) Parámetros: arr: [array_like] Datos de entrada, en cualquier forma que se pueda convertir en … Continue reading «numpy.asanyarray() en Python»
En este artículo, analicemos cómo generar una array gaussiana 2-D usando NumPy. Para crear una array gaussiana 2D usando el módulo Numpy python. Funciones utilizadas: numpy.meshgrid() : se utiliza para crear una cuadrícula rectangular a partir de dos arrays unidimensionales dadas que representan la indexación cartesiana o la indexación matricial. Sintaxis: numpy.meshgrid(*xi, copia=Verdadero, disperso=Falso, indexación=’xy’) … Continue reading «¿Cómo generar una array gaussiana 2-D usando NumPy?»
En Python, NumPy tiene una serie de funciones de biblioteca para crear la array y ¿dónde está una de ellas para crear una array a partir de las condiciones satisfechas de otra array? numpy.where() Sintaxis: numpy.where(condición[, x, y]) Parámetros: condición: cuando es verdadero, produce x, de lo contrario, produce y. x, y : Valores entre … Continue reading «¿Cómo usar NumPy where() con múltiples condiciones en Python?»
numpy.tril(a, k=0) : Devuelve una copia de la array con la parte inferior del triángulo wrt k Parámetros : a : input array k : [int, optional, 0 by default] Diagonal we require; k>0 means diagonal above main diagonal or vice versa. Devoluciones : Lower triangle of a, having same shape and data-type as a. … Continue reading «numpy.tril() en Python»
numpy.empty(shape, dtype = float, order = ‘C’) : Devuelve una nueva array de forma y tipo determinados, con valores aleatorios. Parámetros: -> shape : Number of rows -> order : C_contiguous or F_contiguous -> dtype : [optional, float(by Default)] Data type of returned array. # Python Programming illustrating # numpy.empty method import numpy as … Continue reading «numpy.empty() en Python»
NumPy es la biblioteca de Python que se utiliza para trabajar con arrays. En Python hay listas que cumplen el propósito de arrays, pero son lentas. Por lo tanto, NumPy está ahí para brindarnos el objeto de array que es mucho más rápido que las listas tradicionales de Python. La razón por la que son … Continue reading «¿Cómo eliminar varias filas de la array NumPy?»
En muchas circunstancias, los conjuntos de datos pueden estar incompletos o contaminados por la presencia de datos no válidos. Por ejemplo, es posible que un sensor no haya podido registrar un dato o haya registrado un valor no válido. El numpy.mamódulo proporciona una forma conveniente de abordar este problema mediante la introducción de arrays enmascaradas. … Continue reading «Función Numpy MaskedArray.argsort() | Python»
La función numpy.pad() se usa para rellenar las arrays Numpy. A veces es necesario realizar el relleno en arrays Numpy, luego se usa la función numPy.pad() . La función devuelve la array rellenada de rango igual a la array dada y la forma aumentará de acuerdo con pad_width. Sintaxis: numpy.pad(array, pad_width, mode=’constant’, **kwargs) Parámetros: array: … Continue reading «función numpy.pad() en Python»
El arange([start,] stop[, step,][, dtype]) : Devuelve una array con elementos espaciados uniformemente según el intervalo. El intervalo mencionado está semiabierto, es decir, [Iniciar, Parar) Parámetros: start : [optional] start of interval range. By default start = 0 stop : end of interval range step : [optional] step size of interval. By default step size … Continue reading «numpy.arange() en Python»