Para encontrar la unión de dos arrays unidimensionales, podemos usar la función numpy.union1d() de la biblioteca Python Numpy. Devuelve una array única y ordenada con valores que están en cualquiera de las dos arrays de entrada. Sintaxis: numpy.union1d(array1, array2) Nota Las arrays proporcionadas en la entrada se aplanan si no son unidimensionales. Veamos ejemplos de … Continue reading «Encuentra la unión de dos arrays NumPy»
Con la ayuda del np.hypergeometric()método, podemos obtener la distribución hipergeométrica en forma de array usando el np.hypergeometric()método. Sintaxis: np.hypergeometric(ngood, nbad, samples, size)Retorno: Retorna una array de distribución hipergeométrica. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el np.hypergeometric()método, podemos obtener la distribución hipergeométrica en forma de array. # import numpy import numpy as … Continue reading «Python | Método Numpy np.hypergeometric()»
Con la ayuda del np.negative_binomial()método, podemos obtener la array de series binomiales negativas usando el np.negative_binomial()método. Sintaxis: np.negative_binomial(n, p, size)Retorno: Retorna una array de series binomiales negativas. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver que al usar el np.negative_binomial()método, podemos obtener una array de series binomiales negativas al usar este método. # import numpy import … Continue reading «Python | Método Numpy np.negative_binomial()»
numpy.real() La función devuelve la parte real del argumento complejo. Sintaxis: numpy.real(arr) Parámetros: arr: [array_like] Array de entrada. Retorno: [ndarray o escalar] El componente real del argumento complejo. Si val es real, el tipo de val se usa para la salida. Si val tiene elementos complejos, el tipo devuelto es float. Código #1: # Python … Continue reading «función numpy.real() – Python»
numpy.ma.MaskedArray classes una subclase de ndarray diseñada para manipular arrays numéricas con datos faltantes. Con la ayuda del método Numpy MaskedArray.__pow__ podemos activar los elementos con el valor que se proporciona como parámetro. Sintaxis: numpy.MaskedArray.__pow__ Retorno: Elevarse a sí mismo al poder del otro, enmascarando los NaN potenciales. Ejemplo #1: En este ejemplo, podemos ver … Continue reading «Python | Numpy MaskedArray.__pow__»
numpy.union1d()encuentra la unión de dos arrays y devuelve la array única y ordenada de valores que se encuentran en cualquiera de las dos arrays de entrada. Sintaxis: numpy.union1d(arr1, arr2) Parámetros: arr1, arr2: [array_like] Arreglos de entrada. Retorno: [ndarray] Unión única y ordenada de las arrays de entrada. Código #1: # Python program explaining # numpy.union1d() … Continue reading «función numpy.union1d() en Python»
numpy.square(arr, out = None, ufunc ‘square’): esta función matemática ayuda al usuario a calcular el valor cuadrado de cada elemento en la array. Parámetros: arr : [array_like] Input array or object whose elements, we need to square. Devolver : An array with square value of each array. Código #1: Trabajando # Python program explaining # … Continue reading «numpy.square() en Python»
Variabilidad: es la dimensión de importación que mide la variación de los datos, es decir, si los datos están dispersos o muy agrupados. También conocido como Dispersión Cuando se trabaja con conjuntos de datos en Machine Learning o Data Science, implica muchos pasos: medición de la varianza, reducción y distinción de la variabilidad aleatoria de … Continue reading «Estimación de Variables | serie 1»
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.fill() | Python»
np.laggrid3d()El método se utiliza para evaluar una serie de Laguerre tridimensional en el producto cartesiano de x, y y z. Sintaxis: np.laggrid3d(x, y, z, c)Parámetros: x, y, z: [array_like] La serie tridimensional se evalúa en los puntos del producto cartesiano de x, y y z. Si x o y o z es una lista o … Continue reading «Python | Método Numpy np.laggrid3d()»