Objetos¶

En NumPy, el objeto principal es el array multidimensional (llamado ndarray), que es una estructura de datos eficiente para el procesamiento de datos numéricos. Los arrays en NumPy son objetos homogéneos y de tamaño fijo que contienen elementos del mismo tipo de datos.

Aquí hay algunos ejemplos de objetos en NumPy:

In [1]:

import numpy as np

# Crear un array 1D de longitud 3
arr_1d = np.array([1, 2, 3])
print(arr_1d)

import numpy as np # Crear un array 1D de longitud 3 arr_1d = np.array([1, 2, 3]) print(arr_1d)

[1 2 3]

In [2]:

# Crear un array 2D de tamaño 2x3
arr_2d = np.array([
    [1, 2, 3], 
    [4, 5, 6]
])
print(arr_2d)

# Crear un array 2D de tamaño 2x3 arr_2d = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ]) print(arr_2d)

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

In [3]:

# Crear un array 3D de tamaño 2x2x3
arr_3d = np.array([
    [
        [1, 2, 3], 
        [4, 5, 6]
    ], 
    [
        [7, 8, 9],
        [10, 11, 12]
    ]
])
print(arr_3d)

# Crear un array 3D de tamaño 2x2x3 arr_3d = np.array([ [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ], [ [7, 8, 9], [10, 11, 12] ] ]) print(arr_3d)

[[[ 1  2  3]
  [ 4  5  6]]

 [[ 7  8  9]
  [10 11 12]]]

Veamos algunos atributos de los arreglos en Numpy:

• ndarray.shape: devuelve la forma (dimensiones) del array.
• ndarray.ndim: devuelve el número de dimensiones del array.
• ndarray.size: devuelve el número total de elementos en el array.
• ndarray.dtype: devuelve el tipo de datos de los elementos del array.

In [4]:

# crear objeto
obj_numpy =np.array(
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

# crear objeto obj_numpy =np.array( [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

In [5]:

# shape
obj_numpy.shape

# shape obj_numpy.shape

Out[5]:

(9,)

In [6]:

# ndim
obj_numpy.ndim

# ndim obj_numpy.ndim

Out[6]:

1

In [7]:

# size
obj_numpy.size

# size obj_numpy.size

Out[7]:

9

In [8]:

# dtype
obj_numpy.dtype

# dtype obj_numpy.dtype

Out[8]:

dtype('int32')