Dominando la Manipulación de Formas de NumPy

Introducción

En este laboratorio, aprenderá las funciones de manipulación de formas de NumPy que le permiten manipular la forma de los arrays de NumPy.

Logros

Cambiar la forma de los arrays
Concatenar y dividir arrays
Transponer arrays

Este es un Guided Lab, que proporciona instrucciones paso a paso para ayudarte a aprender y practicar. Sigue las instrucciones cuidadosamente para completar cada paso y obtener experiencia práctica. Los datos históricos muestran que este es un laboratorio de nivel principiante con una tasa de finalización del 100%. Ha recibido una tasa de reseñas positivas del 100% por parte de los estudiantes.

Cambiando la forma de los arrays

La función reshape le permite cambiar la forma de un array de NumPy. La sintaxis de la función reshape es la siguiente:

np.reshape(a, new_shape)

donde a es el array de entrada y new_shape es la nueva forma deseada del array.

Abrir el shell de Python

Abra el shell de Python escribiendo el siguiente comando en la terminal.

python3

Importar NumPy

NumPy ya está instalado, puede importarlo en su código de Python:

import numpy as np

Crear un array

Cree un array a de forma (2, 3) como ejemplo:

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.shape)

Salida:

(2, 3)

Usar reshape

Puede cambiar la forma de este array a una forma de (3, 2) usando la función reshape:

b = np.reshape(a, (3, 2))
print(b.shape)
print(b)

Salida:

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

Concatenando y dividiendo arrays

NumPy proporciona dos funciones para concatenar arrays:

np.concatenate: para concatenar arrays a lo largo de un eje dado
np.stack: para concatenar arrays a lo largo de un nuevo eje

Puede dividir arrays usando la función np.split.

Concatenar arrays

Cree dos arrays a y b como ejemplo:

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

Usar Concatenate

Puede concatenar estos arrays a lo largo del primer eje (0) usando la función np.concatenate:

c = np.concatenate((a, b))
print(c)

Salida:

[1 2 3 4 5 6]

Usar Stack

También puede concatenar estos arrays a lo largo de un nuevo eje usando la función np.stack:

d = np.stack((a, b))
print(d)
print(d.shape)

Salida:

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

Dividir arrays

Cree un array a de forma (6,) como ejemplo:

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

Usar Split

Puede dividir este array en dos arrays de longitud 3 usando la función np.split:

b, c = np.split(a, 2)
print(b)
print(c)

Salida:

[1 2 3]
[4 5 6]

Transponiendo arrays

La función transpose le permite transponer los ejes de un array de NumPy. La sintaxis de la función transpose es la siguiente:

a.transpose([axis1, axis2,...])

donde axis1, axis2, etc. son los ejes que se van a transponer.

Crear un array

Cree un array a de forma (2, 3) como ejemplo:

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a)
print(a.shape)

Salida:

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

Usar Transpose

Puede transponer este array usando la función transpose:

b = a.transpose()
print(b)
print(b.shape)

Salida:

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

También puede transponer ejes específicos del array. Por ejemplo, puede transponer los ejes del array a para que tenga una forma de (3, 2) usando el siguiente código:

c = a.transpose(1, 0)
print(c)
print(c.shape)

Salida:

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

Resumen

¡Felicidades! Has completado el Laboratorio de Manipulación de Formas de NumPy.

En este laboratorio, aprendiste las funciones de manipulación de formas de NumPy reshape, concatenate, stack, split y transpose. Estas funciones te permiten manipular la forma de los arrays de NumPy y son esenciales para muchas tareas de manipulación de datos.