numpy.MaskedArray.mean()La función se usa para devolver el promedio de los elementos de array enmascarados a lo largo del eje dado. Aquí se ignoran las entradas enmascaradas y se enmascararán los elementos de resultado que no sean finitos. Sintaxis: numpy.ma.mean(axis=None, dtype=None, out=None) Parámetros: eje: [int, opcional] Eje a lo largo del cual se calcula la media. … Continue reading «Función Numpy MaskedArray.mean() | Python»
NumPy es un paquete de procesamiento de arrays de propósito general. Proporciona un objeto de array multidimensional de alto rendimiento y herramientas para trabajar con estas arrays. Es el paquete fundamental para la computación científica con Python. Numpy se usa básicamente para crear una array de n dimensiones. Reformar una array numpy simplemente significa cambiar … Continue reading «Reformar array NumPy»
En numpy, las arrays pueden tener tipos de datos que contienen campos, de forma análoga a las columnas en una hoja de cálculo. Un ejemplo es [(a, int), (b, float)], donde cada entrada en la array es un par de (int, float). Normalmente, se accede a estos atributos mediante búsquedas en diccionarios como arr[‘a’] and … Continue reading «Función Numpy recarray.argmax() | Python»
En este artículo, veremos cómo contar la cantidad de elementos que no son NaN en una array NumPy en Python. NAN: Se usa cuando no te importa cuál es el valor en esa posición. Tal vez a veces se usa en lugar de datos faltantes o datos corruptos. Método 1: Condición de uso En este … Continue reading «Contando la cantidad de elementos que no son NaN en una array NumPy»
La función numpy.insert() inserta valores a lo largo del eje mencionado antes de los índices dados. Sintaxis: numpy.insert(array, object, values, axis = None) Parámetros: array : [array_like]Input array. object : [int, array of ints]Sub-array with the index or indices before which values is inserted values : [array_like]values to be added in the arr. Values should … Continue reading «numpy.insert() en Python»
Analicemos cómo cambiar las dimensiones de una array. En NumPy , esto se puede lograr de muchas maneras. Analicemos cada uno de ellos. Método #1: Usar Forma() Sintaxis: array_name.shape() Python3 # importing numpy import numpy as np def main(): # initialising array print(‘Initialised array’) gfg = np.array([1, 2, 3, 4]) print(gfg) … Continue reading «Cambiar la dimensión de una array NumPy»
La biblioteca Numpy nos brinda funciones como real() y imag()para encontrar partes reales e imaginarias de un número complejo. real() :Para encontrar la parte real del número complejo imag() :Para encontrar la parte imaginaria del número complejo Ejemplo 1 : # importing the module import numpy as np # creating a NumPy array complex_num … Continue reading «Extraer las partes real e imaginaria de una array NumPy de números complejos»
En este artículo, vamos a ver cómo realizar una comparación y filtrado de la array NumPy. Comparando array NumPy: Veamos los operadores de comparación que se utilizarán para comparar NumPy Arrays: Mayor que (>) o numpy.greater(). Menos que (<) numpy.less(). Igual (==) o numpy.equal() No es igual (! =) o numpy.not_equal(). Mayor que e igual … Continue reading «Comparando y filtrando 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.allequal() | Python»
La función numpy.unwrap(p, discount=3.141592653589793, axis=-1) ayuda al usuario a desenvolver una array dada cambiando los deltas a valores de complemento 2*pi. Desenvuelve la fase p en radianes cambiando los saltos absolutos mayores que el descuento a su complemento 2*pi a lo largo del eje dado. El resultado es una array sin envolver. Parámetros: p : … Continue reading «numpy.unwrap() en Python»