Categoría: Python-numpy

Python NumPy: devuelve partes reales si la entrada es compleja con todas las partes imaginarias cercanas a cero

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En este artículo, discutiremos cómo devolver partes reales si la entrada es compleja con todas las partes imaginarias cercanas a cero en Python. El método numpy np.real_if_close() se usa para devolver las partes reales si la entrada es un número complejo con todas las partes imaginarias cercanas a cero. “Cerca de cero” se define como … Continue reading «Python NumPy: devuelve partes reales si la entrada es compleja con todas las partes imaginarias cercanas a cero»

Evalúe una serie Hermite_e en los puntos x cuando los coeficientes son multidimensionales en Python

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En este artículo, discutiremos cómo evaluar una serie Hermite_e en los puntos x cuando los coeficientes son multidimensionales en Python. Usamos la función hermite.hermeval() del módulo numpy. Sintaxis: hermite_e.hermeval(x,Arr) Parámetros: x (parámetro obligatorio): ‘x’ puede ser un solo número o una lista de números, pero la única condición es que la ‘x’ o los elementos … Continue reading «Evalúe una serie Hermite_e en los puntos x cuando los coeficientes son multidimensionales en Python»

Multiplica una serie de Chebyshev por otra en Python

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En este artículo, cubriremos cómo multiplicar una serie de Chebyshev con otra en Python usando NumPy . Ejemplo Entrada: Primera array: [6 7 5]  Segunda array: [4 5 6] Salida: [56,5 91,5 73,5 33,5 15. ] Explicación: una array de coeficientes de la serie Chebyshev que representan su producto. método chebyshev.chebmul Los polinomios de Chebyshev … Continue reading «Multiplica una serie de Chebyshev por otra en Python»

Obtenga el ajuste de mínimos cuadrados de la serie Hermite a los datos en Python

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En este artículo, discutiremos cómo encontrar el ajuste de mínimos cuadrados de la serie Hermite a los datos en Python y NumPy . Método NumPy.polynomios.hermite.hermfit La serie de Hermite es una secuencia polinomial ortogonal que tiene aplicaciones en física, teoría de ondas, análisis numérico y procesamiento de señales. Aquí, el método hermfit se usa para … Continue reading «Obtenga el ajuste de mínimos cuadrados de la serie Hermite a los datos en Python»

¿Cómo crear tablas de frecuencia en Python?

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En este artículo vamos a ver cómo crear tablas de frecuencia en Python La frecuencia es un recuento del número de ocurrencias de un valor particular que ocurre o aparece en nuestros datos. Una tabla de frecuencia muestra un conjunto de valores junto con la frecuencia con la que aparecen. Nos permiten comprender mejor qué … Continue reading «¿Cómo crear tablas de frecuencia en Python?»

Cómo solucionarlo: todas las arrays de entrada deben tener el mismo número de dimensiones

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En este artículo, corregiremos el error: todas las arrays de entrada deben tener la misma cantidad de dimensiones en Python. Casos de ocurrencia de este error: Python3 # Importing numpy library import numpy as np   # Creating a numpy array with dimension 2 * 2 np_array1 = np.array([[2, 3],[2,4]])   # Creating a numpy … Continue reading «Cómo solucionarlo: todas las arrays de entrada deben tener el mismo número de dimensiones»

Diferencia entre la operación NumPy.dot() y ‘*’ en Python

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En Python, si tenemos dos arrays numpy que a menudo se denominan vector. El operador ‘*’ y numpy.dot() funcionan de manera diferente en ellos. Es importante saberlo especialmente cuando se trata de ciencia de datos o problemas de programación competitivos.  Funcionamiento del operador ‘*’ La operación ‘*’ lleva a cabo la multiplicación por elementos en … Continue reading «Diferencia entre la operación NumPy.dot() y ‘*’ en Python»

numpy.angle() en Python

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numpy.angle()La función se usa cuando queremos calcular el ángulo del argumento complejo. Un número complejo está representado por “x + yi” , donde x e y son números reales y i= (-1)^1/2. El ángulo se calcula con la fórmulatan-1(x/y). Sintaxis: numpy.angle(z, grados=0) Parámetros: z: [array_like] Un número complejo o secuencia de números complejos. deg : … Continue reading «numpy.angle() en Python»

Encuentre índices de elementos iguales a cero en una array NumPy

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A veces necesitamos encontrar los índices de todos los elementos nulos en la array. Numpy proporciona muchas funciones para calcular índices de todos los elementos nulos.  Método 1: Encontrar índices de elementos nulos usando numpy.where() Este Sintaxis:  numpy.where(condition[, x, y]) When True, yield x, otherwise yield y Python3 # importing Numpy package import numpy as … Continue reading «Encuentre índices de elementos iguales a cero en una array NumPy»

Muestreo aleatorio en numpy | función random_integers()

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numpy.random.random_integers()es una de las funciones para hacer un muestreo aleatorio en numpy. Devuelve una array de forma especificada y la llena con números enteros aleatorios desde bajo (inclusivo) hasta alto (exclusivo), es decir, en el intervalo[low, high). Sintaxis: numpy.random.random_integers(bajo, alto=Ninguno, tamaño=Ninguno) Parámetros: bajo: [int] Número entero más bajo (con signo) que se extraerá de la … Continue reading «Muestreo aleatorio en numpy | función random_integers()»