La función numpy.reshape() da forma a una array sin cambiar los datos de la array. Sintaxis: numpy.reshape(array, shape, order = ‘C’) Parámetros: array : [array_like]Input array shape : [int or tuples of int] e.g. if we are arranging an array with 10 elements then shaping it like numpy.reshape(4, 8) is wrong; we can do numpy.reshape(2, … Continue reading «numpy.reshape() en Python»
En el aprendizaje automático y el análisis de datos, la visualización de datos es uno de los pasos más importantes. La limpieza y organización de los datos se realiza mediante diferentes algoritmos. A veces, en conjuntos de datos, obtenemos valores NaN (no un número) que no son posibles de usar para la visualización de datos. … Continue reading «Python | Reemplace los valores de NaN con el promedio de las columnas»
El numpy.rint() es una función matemática que redondea los elementos de la array al entero más cercano. Sintaxis: numpy.rint(x[, out]) = ufunc ‘rint’) Parámetros: array: [array_like] Array de entrada. Retorno: una array con todos los elementos de la array redondeados, que tienen el mismo tipo y forma que la entrada. Código #1: Trabajando # Python … Continue reading «numpy.rint() en Python»
La función numpy.trim_zeros se usa para recortar los ceros iniciales y/o finales de una array o secuencia 1-D. Sintaxis: numpy.trim_zeros(arr, trim) Parámetros: arr: array 1-D o ajuste de secuencia : el ajuste es un parámetro opcional con un valor predeterminado de ‘fb’ (anverso y reverso), podemos seleccionar ‘f’ (frente) y ‘b’ para reverso. Devuelve: recortado: … Continue reading «numpy.trim_zeros() en Python»
numpy.exp(array, out = None, where = True, casting = ‘same_kind’, order = ‘K’, dtype = None): esta función matemática ayuda al usuario a calcular la exponencial de todos los elementos en la array de entrada. Parámetros: array : [array_like]Input array or object whose elements, we need to test. out : [ndarray, optional]Output array with same … Continue reading «numpy.exp() en Python»
En este artículo, aprenderemos a verificar si una fila específica está en la array NumPy o no. Si la lista dada está presente en una array NumPy como una fila, la salida es Verdadero o Falso. La lista está presente en una array NumPy, lo que significa que cualquier fila de esa array numpy coincide … Continue reading «Compruebe si una array Numpy contiene una fila específica»
La función numpy.ma.make_mask() se usa para crear una máscara booleana a partir de una array. Esta función puede aceptar cualquier secuencia que sea convertible a enteros o sin máscara. No requiere que los contenidos deban ser 0 y 1, los valores de 0 se interpretan como Falso, todo lo demás como Verdadero. Devuelve m como una … Continue reading «función numpy.ma.make_mask() | Python»
numpy.matlib.empty()es otra función para realizar operaciones de array en numpy. Devuelve una nueva array de forma y tipo dados, sin inicializar entradas. Sintaxis: numpy.matlib.empty(forma, dtype=Ninguno, order=’C’) Parámetros: forma: [int o tupla de int] Forma de la array vacía de salida deseada. dtype: [opcional] Tipo de datos de salida deseado. order : si almacenar datos multidimensionales … Continue reading «operaciones con arrays numpy | función vacía()»
El siguiente artículo explica cómo convertir una array numpy en un diccionario en Python. Array en Numpy es una tabla de elementos (normalmente números), todos del mismo tipo, indexados por una tupla de enteros positivos. En Numpy, el número de dimensiones de la array se denomina rango de la array. Una tupla de enteros que … Continue reading «¿Cómo convertir una array NumPy a un diccionario en Python?»
Con la ayuda del Numpy matrix.getA1()método, podemos obtener el ndarray de una dimensión a partir de nuestra array dada. Sintaxis: matrix.getA1() Retorno: Devuelve ndarray de tamaño 1-D como array dada Ejemplo #1: En este ejemplo podemos ver que podemos obtener la array numpy con la ayuda del método matrix.getA1(). # import the important module in … Continue reading «Python | array numpy.getA1()»