En este artículo, discutiremos cómo calcular el modo de Numpy Array. La moda se refiere al elemento que más se repite en la array. Podemos encontrar el modo de la array NumPy usando los siguientes métodos. Método 1: Usar el paquete scipy.stats Veamos la sintaxis de la función mode() Sintaxis: variable = stats.mode(array_variable) Nota: para … Continue reading «¿Cómo calcular el modo de NumPy Array?»
La función numpy.repeat() repite elementos de la array – arr. Sintaxis: numpy.repeat(arr, repetitions, axis = None) Parámetros: array : [array_like]Input array. repetitions : No. of repetitions of each array elements along the given axis. axis : Axis along which we want to repeat values. By default, it returns a flat output array. Devolver : An … Continue reading «numpy.repeat() en Python»
numpy.quantile(arr, q, axis = None): Calcule el q -ésimo cuantil de los datos dados (elementos de array) a lo largo del eje especificado. Cuantil juega un papel muy importante en las estadísticas cuando se trata de la distribución normal. En la figura anterior, Q2es el mediande los datos normalmente distribuidos. Q3 – Q2representa el rango … Continue reading «numpy.quantile() en Python»
En NumPy con la ayuda de la función any() , podemos verificar si alguno de los elementos de una array determinada en NumPy es distinto de cero. Pasaremos una array en la función any() si devuelve verdadero, entonces cualquiera de los elementos de la array no es cero, si devuelve falso, entonces todos los elementos … Continue reading «¿Cómo verificar si los elementos de una array NumPy dada no son cero?»
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?»
Veamos cómo guardar una array numpy en un archivo de texto. Método 1: usar el manejo de archivos Crear un archivo de texto usando la función open() incorporada y luego convertir la array en una string y escribirla en el archivo de texto usando la función write(). Finalmente cerrando el archivo usando la función close(). … Continue reading «¿Cómo guardar una array NumPy en un archivo de texto?»
numpy.cumprod()La función se usa cuando queremos calcular el producto acumulativo de los elementos de la array sobre un eje dado. Sintaxis: numpy.cumprod(arr, axis=Ninguno, dtype=Ninguno, out=Ninguno) Parámetros: arr: [array_like] Array que contiene números cuyo producto acumulativo se desea. Si arr no es una array, se intenta una conversión. eje : Eje a lo largo del cual … Continue reading «numpy.cumprod() en Python»
Con la ayuda del np.unique()método, podemos obtener los valores únicos de una array dada como parámetro en el np.unique()método. Sintaxis: np.unique(Array)Retorno: Retorna el único de una array. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el np.unique()método, podemos obtener los valores únicos de una array al usar este método. # import numpy import … Continue reading «Python | Método numpy np.unique()»
El numpy.radians() es una función matemática que ayuda al usuario a convertir ángulos de grados a radianes. Sintaxis: numpy.radians(x[, out]) = ufunc ‘radianes’) Parámetros: array: los elementos [array_like] están en grados. out : [ndaaray, opcional] Array de salida de la misma forma que x. 2pi radianes = 36o grados Retorno: … Continue reading «numpy.radians() y deg2rad() en Python»
En este artículo, discutiremos cómo calcular la mediana de la array aplanada. La mediana es básicamente ese valor que separa la mitad inferior de la array con la mitad superior de la array. Ejemplo: Si hay números impares en una array. A = [1,2,3,4,5,6,7] Entonces el elemento mediano será 7+1/2= 4to elemento de la array. … Continue reading «Calcule la mediana de la array NumPy aplanada»