NumPy es una biblioteca de Python muy popular que se utiliza principalmente para realizar cálculos matemáticos y científicos. Ofrece muchas funciones y herramientas que pueden ser útiles para proyectos de Data Science. Familiarizarse con NumPy es un paso esencial en un proyecto de formación en Data Science. Descubre todo lo que necesitas saber para dominar NumPy.
¿Qué es NumPy?
El término NumPy es en realidad la abreviatura de «Numerical Python». Es una biblioteca de código abierto en lenguaje Python. Se utiliza para la programación científica en Python, y, en particular, para la programación en Data Science, la ingeniería, las matemáticas o la ciencia.
La Data Science se basa en cálculos científicos muy complejos. Para realizar estos cálculos, los Data Scientists necesitan herramientas potentes. Esta biblioteca es muy útil para realizar operaciones matemáticas y estadísticas en Python. Funciona muy bien para multiplicar matrices o cuadros multidimensionales. La integración con C/C++ y Fortran es muy sencilla.
¿Cómo funciona NumPy?
Esta plataforma incluye objetos multidimensionales en «arrays» y un paquete que reagrupe herramientas de integración para la implementación en Python. En términos sencillos, NumPy es una mezcla de C y Python que se utiliza como alternativa a la programación tradicional en MATLAB.
Los datos, presentados en forma de números, se tratan como arrays (cuadros) para las funciones multidimensionales y las operaciones de reordenación. Se trata de una herramienta muy utilizada en el campo de la Data Science.
Entre las múltiples bibliotecas de Python, NumPy es una de las más utilizadas. Esto se debe a que muchas técnicas de Data Science requieren cuadros y matrices de gran tamaño y cálculos complejos para extraer información valiosa de los datos. NumPy simplifica este proceso con funciones matemáticas diversas y variadas.
Aunque es básica, es una de las bibliotecas de Python más importantes para el cálculo científico. Además, otras bibliotecas dependen en gran medida de los arrays NumPy que utilizan como inputs y outputs (entrada y salida de datos). Por ejemplo, TensorFlow y Scikit aprenden a utilizar arrays NumPy para calcular multiplicaciones de matrices.
Además, NumPy también proporciona funciones que permiten a los desarrolladores realizar funciones matemáticas y estadísticas básicas o avanzadas en arrays y matrices multidimensionales con pocas líneas de código.
La estructura de datos «ndarray» o «n-dimensional array» es la funcionalidad principal de NumPy. Estos cuadros tienen la particularidad de ser homogéneos, por lo que todos los elementos deben ser del mismo tipo.
Por lo general, los arrays de NumPy son más rápidos que las listas de Python. Sin embargo, dado que solo es posible almacenar datos del mismo tipo en cada columna, las listas de Python son más flexibles.
Para utilizar NumPy primero hay que importar la biblioteca, que se utiliza más a menudo bajo su alias «np», que facilita su uso.
Aquí podemos ver un ejemplo de un cuadro (arrays). Los corchetes se utilizan para delimitar las listas de elementos del cuadro, como puede verse aquí, donde primero tenemos [0,1,2,3], que representa nuestra primera dimensión.
También es posible crear un cuadro utilizando la función np.array() de Numpy.
A partir de nuestra lista L que hemos creado podemos transformarla en un array NumPy. No olvidemos que los arrays de NumPy solo pueden tomar un tipo de datos a la vez, a diferencia de las listas que pueden mezclar valores numéricos y caracteres.
Esta vez nuestro cuadro es multidimensional, lo que significa que estará compuesto por varias listas delimitadas por comas. Utilizando el atributo shape de nuestra matriz, vemos que tenemos una matriz de 4×4. Los cuadros son comparables a matrices (2d), y un cuadro unidimensional a un vector (1d). También es posible hacer listas de matrices (3d), este formato se utiliza sobre todo para el procesamiento de imágenes, siendo la tercera dimensión el color (RGB por Red, Green, Blue).
El atributo Dot de las matrices NumPy se puede utilizar para hacer una multiplicación de matrices, sin embargo, el operador @ es la forma recomendada por NumPy para hacer esto a pesar de que el atributo Dot da el mismo resultado.
Por lo general, los arrays de NumPy son más rápidos que las listas de Python. Sin embargo, dado que solo es posible almacenar datos del mismo tipo en cada columna, las listas de Python son más flexibles.
Aquí podemos ver que NumPy es aproximadamente 35 veces más rápido de media que las listas de Python para las operaciones de suma.
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Para hacer un resumen de NumPy, estas son sus principales características. Es una combinación de C y Python, basada en cuadros de datos multidimensionales y homogéneos: Ndarrays (ndimensional arrays).
Al igual que en MATLAB, el tipo de base es un cuadro multidimensional, lo que permite acelerar la velocidad de cálculo sobre las matrices. Aunque hay diferencias en la sintaxis, el comportamiento de NumPy y MATLAB es similar. Junto con otras bibliotecas de Python, principalmente Scikit-Learn, NumPy permite que Python sea el lenguaje preferido en Data Science.
NumPy es uno de los paquetes más utilizados para el cálculo científico en Python. Proporciona un objeto de cuadro multidimensional, y variaciones como máscaras y matrices que pueden utilizarse para diversas operaciones matemáticas.
Esta herramienta es compatible con muchos otros paquetes populares de Python, incluidos Pandas y Matplotlib. Su popularidad se debe a que es más rápido que los cuadros tradicionales de Python, gracias al código C precompilado y optimizado.
Además, los cuadros y las operaciones están vectorizadas, lo que significa que no hay bucles explícitos ni indexación en el código. Esto hace que el código sea más legible y similar a la notación matemática estándar.
NumPy se puede utilizar para crear una matriz identidad utilizando la función NumPy Identity. Esta herramienta permite crear cuadros de cualquier tipo.
Dentro de un array NumPy, el primer eje es el eje 0. Es posible añadir elementos a los cuadros, permitiendo ensamblar vectores y matrices.
NumPy admite una gran variedad de tipos de datos y permite realizar todo tipo de cálculos numéricos.
Además, es posible convertir un array NumPy en una lista de cadenas, una lista de tuplas o una lista de listas. A la inversa, las listas pueden convertirse en array, matriz, ndarray, cadena o CSV.
Por lo general, NumPy permite realizar fácilmente muchas operaciones matemáticas utilizadas en cálculo científico, como la multiplicación vector-vector, matriz-matriz o matriz-vector.
Este paquete también permite realizar operaciones sobre vectores y matrices, como sumas, restas, multiplicaciones o divisiones por un número. También puede realizar comparaciones, aplicar funciones a vectores y matrices, o incluso efectuar operaciones de reducción y estadísticas.
¿Cuáles son las ventajas de NumPy?
NumPy es muy útil para realizar cálculos lógicos y matemáticos sobre cuadros y matrices. Puede realizar estas operaciones de manera mucho más rápida y eficaz que las listas de Python.
Los arrays de NumPy tienen algunas ventajas sobre las listas tradicionales de Python. En primer lugar, utilizan menos memoria y espacio de almacenamiento, que es su principal punto fuerte.
Además, NumPy ofrece un mejor rendimiento en términos de velocidad de ejecución. Sin embargo, es más fácil y cómodo de usar.
Además, es una herramienta de código abierto, que puede utilizarse de forma totalmente gratuita. Está basada en Python, que es un lenguaje de programación extremadamente popular con muchas bibliotecas de gran calidad para cualquier tarea. Por último, es muy fácil conectar el código C existente al intérprete de Python.
¿Qué formación se necesita para aprender a utilizar NumPy?
En la actualidad Python es el lenguaje de programación más popular en el ámbito informático. Dominar este lenguaje ofrece muchas oportunidades profesionales en todo el mundo.
Este lenguaje de programación de alto nivel tiene muchas ventajas, principalmente su sintaxis concisa. Es una de las mejores herramientas para la creación de scripts dinámicos, el desarrollo web, el desarrollo de aplicaciones y la Data Science.
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