NumPy (Numerical Python) es la librería externa de Python para la computación científica y el análisis de datos. Proporciona una estructura de datos de alta eficiencia llamada ndarray (matriz multidimensional), junto con una colección masiva de funciones matemáticas optimizadas para operar con estos arreglos sin necesidad de usar bucles for tradicionales.
pip install numpy
A diferencia de las listas nativas de Python, las matrices de NumPy guardan elementos del mismo tipo (homogéneas) en bloques de memoria contiguos. Esto permite que los cálculos se ejecuten directamente en lenguaje C, haciéndolos hasta 100 veces más rápidos.
import numpy as variable
| Funciones | Descripcion |
|---|---|
| .array([1,2,3]) | Crea un arreglo unidimensional (vector) a partir de ina lista. |
| .zeros((3,3)) | Genera una matriz de 3x3 llena de ceros. |
| .ones((2,4)) | Genera una matriz de 2x4 llena de unos. |
| .arange(0,10,2) | Crea una secuencia del 0 al 8 con saltos de 2. |
| .linspace(0,1,5) | : Genera 5 números equiespaciados entre 0 y 1. |
import numpy as np # Definición de arreglos numéricos a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([4, 5, 6]) # Operaciones directas elemento por elemento suma = a + b # Resultado: [5, 7, 9] producto = a * 2 # Resultado: [2, 4, 6] # Operaciones estadísticas básicas print(np.mean(a)) # Calcula el promedio (2.0)
NumPy es el motor que da soporte a librerías de nivel superior como Pandas (análisis de datos), SciPy (optimización) y Scikit-learn (Machine Learning).