Python: uso de la biblioteca Numpy

NumPy es un paquete de Python. Significa "Python numérico". Es una biblioteca que consta de objetos de matriz multidimensionales y una colección de rutinas para trabajar con matrices.

NumPy admite una variedad más amplia de tipos numéricos que Python. La siguiente tabla muestra los diferentes tipos de datos escalares definidos en NumPy.

[('edad', 'i1')]

[10 20 30]

[('abc', 21, 50.0), (' xyz', 18, 75.0)]

Cada tipo integrado tiene un código de carácter que lo define de forma única:

[[1, 2] [3, 4] [5 , 6]]

[[[ 0, 1, 2] [ 3, 4, 5] [ 6, 7, 8] [ 9, 10, 11]] [[12, 13, 14] [ 15, 16, 17] [18, 19, 20] [21, 22, 23]]]

[1 2 3]

[1 2 3]

[(1, 2, 3) (4, 5)]

La matriz original es: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

La matriz modificada es: 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

La matriz original es: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

La transposición de la matriz original es: [[ 0 20 40] [ 5 25 45] [10 30 50] [15 35 55]]

Después modificación La matriz es: 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55

El estilo C es orden horizontal

El estilo F es orden vertical

Original The la matriz es: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

La matriz modificada es: [[ 0 10 20 30] [ 40 50 60 70] [ 80 90 100 110]]

La primera matriz: [[ 0 5 10 15] [20 25 30 35] [40 45 50 55]]

La segunda matriz: [1 2 3 4]

La matriz modificada es: 0:1 5:2 10:3 15:4 20:1 25:2 30:3 35:4 40:1 45:2 50 :3 55: 4

Matriz original: [[0 1 2 3] [4 5 6 7]]

Después de llamar a la función plana: 5

Matriz original: [ [0 1 2 3] [4 5 6 7]]

Matriz expandida: El valor predeterminado es A [0 1 2 3 4 5 6 7]

En estilo F Matriz expandida secuencialmente: [0 4 1 5 2 6 3 7]

Matriz original: [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]]

Matriz transpuesta: [[ 0 4 8] [ 1 5 9] [ 2 6 10] [ 3 7 11]]