Los arrays son estructuras de datos similares a las listas, pero con la ventaja de que permiten operaciones matemáticas de forma directa y eficiente.
Creación de un Array
Para crear un array, se utiliza la función np.array(). Por ejemplo:
import numpy as np
# Crear un array a partir de una lista
arreglo = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("Array:", arreglo)Explicación:
El comando anterior transforma la lista [1, 2, 3, 4, 5] en un array de NumPy, lo que facilita la realización de operaciones matemáticas en todo el conjunto de datos.
2. Operaciones Matemáticas y Vectorización
Una de las grandes ventajas de NumPy es la capacidad de realizar operaciones en todo el array de forma simultánea, sin necesidad de iterar elemento por elemento.
Operaciones Básicas: Suma, Resta y Producto
Realicemos algunas operaciones aritméticas sobre un array:
arreglo = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# Sumar 2 a cada elemento
suma = arreglo + 2
# Restar 1 a cada elemento
resta = arreglo - 1
# Multiplicar cada elemento por 2 (producto)
multiplicacion = arreglo * 2
print("Suma:", suma)
print("Resta:", resta)
print("Multiplicación:", multiplicacion)Explicación:
- Suma: Se suma 2 a cada elemento del array.
- Resta: Se resta 1 a cada elemento del array.
- Multiplicación: Cada elemento se multiplica por 2.
Estas operaciones se aplican a todo el array de forma simultánea gracias a la vectorización, lo que hace que el procesamiento sea muy rápido y el código más limpio.