La característica fundamental del álgebra lineal son los vectores, estos son los objetos que tienen tanto dirección como magnitud. En Python, las arrays NumPy se pueden usar para representar un vector. Hay principalmente dos formas de obtener la magnitud del vector: Al definir una función explícita que calcula la magnitud de un vector dado en … Continue reading «¿Cómo obtener la magnitud de un vector en NumPy?»
Descenso de gradientees un algoritmo iterativo que se utiliza para minimizar una función encontrando los parámetros óptimos. El descenso de gradiente se puede aplicar a cualquier función de dimensión, es decir, 1-D, 2-D, 3-D. En este artículo, trabajaremos para encontrar mínimos globales para la función parabólica (2-D) e implementaremos el descenso de gradiente en Python … Continue reading «¿Cómo implementar un descenso de gradiente en Python para encontrar un mínimo local?»
Prerrequisitos: Numpy Los valores aleatorios son útiles en campos relacionados con datos como el aprendizaje automático, las estadísticas y la probabilidad. La función numpy.random.choice() se usa para obtener elementos aleatorios de una array NumPy. Es una función integrada en el paquete NumPy de python. Sintaxis: numpy.random.choice( a , tamaño = Ninguno, reemplazar = Verdadero, p … Continue reading «¿Cómo seleccionar aleatoriamente elementos de una array con NumPy en Python?»
En este artículo, discutiremos cómo hacer la multiplicación de arrays y vectores en NumPy. Multiplicación de arrays con Vector Para una multiplicación array-vector, hay ciertos puntos importantes: El producto final de una multiplicación array-vector es un vector. Cada elemento de este vector se obtiene realizando un producto escalar entre cada fila de la array y … Continue reading «Multiplicación array-vector paralela en NumPy»
np.legvander3d()El método se utiliza para devolver la array de Vandermonde de grados y los puntos de muestra x, y y z. Sintaxis: np.legvander3d(x, y, z, deg)Parámetros: x, y, z: [ array_like ] Array de puntos. El dtype se convierte en float64 o complex128 dependiendo de si alguno de los elementos es complejo. Si x es … Continue reading «Python | Método Numpy np.legvander3d()»
numpy.polyint(p, m) : Evalúa la antiderivada de un polinomio con el orden especificado. m antiderivada ‘P’ del polinomio ‘p’ satisface Parámetros: p: [array_like o poly1D] los coeficientes polinómicos se dan en orden decreciente de potencias. Si el segundo parámetro (raíz) se establece en Verdadero, los valores de array son las raíces de la ecuación polinomial. … Continue reading «numpy.polyint() en Python»
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.any() | Python»
Con la ayuda del numpy.isnat()método, podemos obtener el valor booleano como verdadero si la fecha definida en un np.datetime64()método no es una hora usando numpy.isnat()el método. Sintaxis: numpy.isnat()Retorno: Retorna el valor booleano si no se encuentra el tiempo. Ejemplo n.º 1: en este ejemplo, podemos ver que al usar numpy.isnat()el método, podemos obtener el valor … Continue reading «Python | método numpy.isnat()»
numpy.exp2(array, out = None, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None): esta función matemática ayuda al usuario a calcular 2**x para todos los elementos de la array. Parámetros: array: [array_like] Array de entrada u objeto cuyos elementos necesitamos probar. out: [ndarray, opcional] Array de salida con las mismas dimensiones que … Continue reading «numpy.exp2() en Python»
np.legfromroots()El método se utiliza para generar una serie legendre con raíces dadas. Sintaxis: np.legfromroots(roots)Parámetros: raíces: [array_like] Secuencia de entrada que contiene las raíces. Retorno: [ndarray] array 1-D de coeficientes de la serie legendre. Código #1: # Python program explaining # numpy.legfromroots() method # importing numpy as np # and numpy.polynomial.legendre module as geek import … Continue reading «Python | Método Numpy np.legfromroots()»