Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
RESUMEN DE LA SEMANA 11 - Coggle Diagram
RESUMEN DE LA SEMANA 11
Arreglos n-dimensionales
Introducción a Arreglos
Estructura de datos NumPy
Almacenan valores del mismo tipo
Más rápidos que listas
Creación:
np.array([1,2,3]) → vector
np.array([[1,2],[3,4]]) → matriz
Arreglos n-dimensionales
Indexación y Slicing
Indexación: acceder por posición (a[0])
Slicing: seleccionar rangos (a[1:4])
2D:
Elemento: c[1,2]
Fila completa: c[0,:]
Columna completa: c[:,1]
Arreglos n-dimensionales
Funciones de Vectores (NumPy)
Operaciones básicas: +, -, *, /
Funciones:
np.sum() → suma
np.mean() → promedio
np.max() / np.min() → máx./mín.
np.sqrt() → raíz cuadrada
Arreglos n-dimensionales
Álgebra:
Producto punto: np.dot()
Norma: np.linalg.norm()