Tutorial de NumPy

NumPy (Numerical Python) es una biblioteca de extensión del lenguaje Python que admite una gran cantidad de operaciones con arreglos multidimensionales y matrices, además de proporcionar una gran cantidad de funciones matemáticas para operaciones con arreglos.

El predecesor de NumPy, Numeric, fue desarrollado originalmente por Jim Hugunin junto con otros colaboradores. En 2005, Travis Oliphant desarrolló NumPy combinando las características de otra biblioteca similar, Numarray, con Numeric y añadiendo otras extensiones. NumPy es de código abierto y es mantenido y desarrollado por muchos colaboradores.

NumPy es una biblioteca matemática de muy rápida ejecución, utilizada principalmente para cálculos con arreglos, e incluye:

  • Un potente objeto de arreglo N-dimensional: ndarray
  • Funciones de transmisión (broadcast)
  • Herramientas para integrar código C/C++/Fortran
  • Funciones como álgebra lineal, transformada de Fourier, generación de números aleatorios, etc.

Lo que necesitas saber antes de estudiar este tutorial

Antes de comenzar a estudiar el tutorial de NumPy, necesitamos tener conocimientos básicos de Python. Si aún no conoces Python, puedes leer nuestro tutorial:

Aplicaciones de NumPy

NumPy se usa comúnmente junto con SciPy (Scientific Python) y Matplotlib (biblioteca de trazado). Esta combinación se utiliza ampliamente como sustituto de MatLab y constituye un potente entorno de cálculo científico que nos ayuda a aprender ciencia de datos o aprendizaje automático a través de Python.

SciPy es una biblioteca de algoritmos y un paquete de herramientas matemáticas de código abierto para Python.

Los módulos que incluye SciPy son: optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, funciones especiales, transformada rápida de Fourier, procesamiento de señales e imágenes, resolución de ecuaciones diferenciales ordinarias y otros cálculos comúnmente utilizados en ciencia e ingeniería.

Matplotlib es la interfaz de visualización para el lenguaje de programación Python y su paquete de extensión matemática numérica NumPy. Proporciona una interfaz de programación de aplicaciones (API) para incrustar gráficos en aplicaciones mediante kits de herramientas de interfaz gráfica de usuario comunes, como Tkinter, wxPython, Qt o GTK+.

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Otras extensiones