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Data Science N016 NumPy - Arreglos Bidimensionales continuación

rafaelaquino

Published: 09 Jan 2022 › Updated: 09 Jan 2022Data Science N016 NumPy - Arreglos Bidimensionales continuación

Data Science N016 NumPy - Arreglos Bidimensionales continuación

Cordiales saludos

Trabajaremos en esta oportunidad con un nuevo cuaderno, el cual renombré como: [16_N_array_bidimensional2], dentro de nuestro proyecto [Numpy - Publicaciones Hive], comenzando importando numpy

16a.png

Trabajaremos con la siguiente matriz creada, para todos los ejercicios de esta publicación.

16a1.png

Subarrreglos

A continuación seleccionaremos una fila y una columna de nuestra matriz.

Para seleccionar la 2da fila usamos matriz[1], recordemos que se enumeran los array desde el 0 (cero). Lo podemos ver seleccionado con el color azul.

16d.png

Para seleccionar la 3era columna usamos matriz[:,2]. Lo podemos ver seleccionado con el color rojo.

16e.png

Posiciones (selección de valores)

Con la instruccion matriz[0,3] seleccionamos el valor que está en la posición: primera fila , 4ta columna.

16b.png

Con la instruccion matriz[1,0] seleccionamos el valor que está en la posición: segunda fila , 1era columna.

16C.png

Opereciones Básicas

Todas estas operaciones la realizamos en la segunda fila: sum(), min() y max()

16f.png

En el siguiente caso, para sumar la 3era columna usamos matriz[:,2].sum()


16g.png

Matriz tranpuesta

Terminaremos esta publicación con la matriz transpuesta. La cual podemos obtener de dos maneras:

  • matriz.transpose()
  • matriz.T

16h.png

Todos los ejercicios de esta publicación están el el siguiente enlace

separador001.png

Entrega anterior

Arreglos Bidimensionales


separador001.png

Invitación Especial

Apreciada comunidad extiendo mi invitación, para todos los que hacemos vida en esta maravillosa comunidad, a participar con la etiqueta #Hive para promocionar nuestras publicaciones en la red social: #Twitter. Para más detalles puedes consultar la publicación de hive-dataHive account@hive-data

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Todos a programar!
Rafael Aquino

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