Numpy es la biblioteca fundamental de python, utilizada para realizar cálculos científicos. Proporciona arreglos multidimensionales de alto rendimiento y herramientas para manejarlos. Una array NumPy es una cuadrícula de valores (del mismo tipo) que están indexados por una tupla de enteros positivos. Las arrays Numpy son rápidas, fáciles de entender y brindan a los usuarios … Continue reading «Imprimir array Numpy completa sin truncamiento»
numpy.hstack() La función se utiliza para apilar la secuencia de arrays de entrada horizontalmente (es decir, en forma de columna) para formar una sola array. Sintaxis: numpy.hstack(tup) Parámetros: tup: [secuencia de ndarrays] Tupla que contiene arrays que se apilarán. Las arrays deben tener la misma forma a lo largo de todos menos el segundo eje. … Continue reading «numpy.hstack() en Python»
numpy.var(arr, axis = None): Calcule la varianza de los datos dados (elementos de array) a lo largo del eje especificado (si corresponde). Ejemplo : x = 1 1 1 1 1 Desviación estándar = 0 . Varianza = 0 y = 9, 2, 5, 4, 12, 7, 8, 11, 9, 3, 7, 4, 12, 5, … Continue reading «numpy.var() en Python»
Con la ayuda del Numpy matrix.cumprod()método, podemos encontrar a cumulative productde una array dada y dar salida como una array unidimensional. Sintaxis: matrix.cumprod() Retorno: Devuelve el producto acumulado de la array . Ejemplo #1: En este ejemplo podemos ver que con la ayuda del matrix.cumprod()método podemos encontrar el producto acumulativo de una array dada. # … Continue reading «Python | array numpy.cumprod()»
numpy.nextafter(arr1, arr2, out = None, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None): Esta función matemática ayuda al usuario a devolver el siguiente valor de coma flotante después de arr1 hacia arr2, por elementos. Parámetros: arr1: [array_like] Array de entrada, valores para encontrar el siguiente valor. arr2 : [array_like] Array de … Continue reading «numpy.nextafter() en Python»
En este artículo, discutiremos cómo concatenar elemento-sabio dos arreglos de string Ejemplo : Input : A = [‘Akash’, ‘Ayush’, ‘Diksha’, ‘Radhika’] B = [‘Kumar’, ‘Sharma’, ‘Tewari’, ‘Pegowal’] Output : A + B = [AkashKumar, AyushSharma, ‘DikshTewari’, ‘RadhikaPegowal’] Usaremos el método numpy.char.add() . Sintaxis: numpy.char.add(x1, x2) Parámetros: x1: primer arreglo a ser concatenado (concatenado al principio) … Continue reading «Concatenación de elementos de dos arrays NumPy de string»
Muchas veces tenemos valores no numéricos en la array NumPy. Estos valores deben eliminarse, de modo que la array esté libre de todos estos valores innecesarios y se vea más decente. Es posible eliminar todas las columnas que contienen valores Nan utilizando el operador NOT bit a bit y la función np.isnan() . Ejemplo 1: … Continue reading «¿Cómo eliminar columnas en la array Numpy que contiene valores no numéricos?»
numpy.pmt(rate, nper, pv, fv, when = ‘end’): Esta función financiera ayuda al usuario a calcular la tasa de interés por período. Parámetros : nper : [escalar o (M, )arreglo] periodos de capitalización totales pmt : [escalar o (M, )arreglo] Pago fv : [escalar o (M, )arreglo] Valor futuro pv : [escalar o (M, ) array] … Continue reading «numpy.rate() en Python»
La función sum() de NumPy es extremadamente útil para sumar todos los elementos de una array determinada en Python. En este artículo, repasaremos cómo utilizar esta función y cómo usarla rápidamente para mejorar la funcionalidad de su código. Repasemos cómo usar estas funciones y los beneficios de usar esta función en lugar de la suma … Continue reading «¿Cómo usar la función de suma NumPy?»
Veamos el programa para calcular el producto cruzado de dos vectores dados usando NumPy. Para encontrar el producto cruzado de dos vectores dados, estamos usando la función numpy.cross() de la biblioteca NumPy. Sintaxis: numpy.cross( a , b , ejea=-1 , ejeb=-1 , ejec=-1 , eje=Ninguno ) [ Retorno: producto vectorial de dos (arrays de) vectores. … Continue reading «¿Cómo calcular el producto cruzado de dos vectores dados usando NumPy?»