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Numpy Funciones útiles - Crear Array Python

Last Updated on jueves 6º oct. 2022

numpy np zeros

NumPy proporciona una lista de variedad de funciones para crear arrays.

np array

Creating Arrays from Python Sequences

Puede crear una array a partir de una lista o tupla de Python utilizando la función de array de NumPy. (2,3 - array en forma)

numpy sequence

			
					import numpy as np

print(np.array([[1, 4, 6], [3, 5, 7]]))

			
	
			
					# [
#  [1 4 6]
#  [3 5 7]
# ]

			
	

np zeros

Creación de 1 dim array con ceros

NumPy proporciona las funciones ceros y unos, que llenarán una array de formas especificadas por el usuario con 0s y 1s.

np ones

			
					import numpy as np

print(np.zeros(5))
print(np.ones(5))

			
	

Output

			
					[0. 0. 0. 0. 0.]
[1. 1. 1. 1. 1.]

			
	

Generate Array Python

[0]*3 will produce [0, 0, 0].

			
					import numpy as np

print(np.array([[0*4]*3]))

print(np.array([[0*4]*3]*2))

			
	
			
					# [
#   [0 0 0]
# ]

# [
#   [0 0 0]
#   [0 0 0]
# ]

			
	

Creación de una nueva array con 4 filas y 3 columnas

			
					import numpy as np

print(np.zeros((4, 3)))

			
	

Output

			
					[
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
]

			
	

Crear una array de identidad cuadrada N × N

			
					import numpy as np

print(np.eye(4))

			
	

Output

			
					[
 [1. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 1.]
]

			
	

numpy make array

Se puede acceder a varias funciones desde np.random, que derivó arrays al azar.

random

			
					import numpy as np

print(np.random.random((2, 2)))

			
	

Output

			
					[
 [ 0.05802877  0.36875017]
 [ 0.52098717  0.02762662]
]

			
	

Crear random integer (from - to)

			
					import numpy as np

print(np.random.randint(5, 15, (4, 4)))

			
	

Output

			
					[
 [10 14 10  6]
 [ 7  6  6  7]
 [ 7 11  7 12]
 [10  8  7 10]
]

			
	

Joining the Arrays Numpy

numpy create array

			
					import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([-1, -2, -3])

print(np.vstack([x, y]))
print(np.hstack([x, y]))

			
	
			
					# [
#   [ 1  2  3]
#   [-1 -2 -3]
# ]
# [ 1  2  3 -1 -2 -3]

			
	

Referencias