Rápido éxito en la ciencia de datos
Corta y pica como un profesional
NumPy es la biblioteca fundamental de Python para cálculos numéricos. Con NumPy, el trabajo pesado lo maneja pinturasesencialmente matrices de elementos del mismo tipo de datos. Las matrices están optimizadas para el rendimiento, lo que permite operaciones matemáticas y lógicas más rápidas que los tipos de datos tradicionales de Python, como las listas.
En Parte 1Vimos cómo crear tablas, describirlas y acceder a sus atributos usando notación de puntos. En este artículo, veremos cómo acceder a elementos de matriz usando índice Y rebanadaspara que pueda extraer el valor de los elementos y modificarlos mediante declaraciones de asignación. La indexación de matrices utiliza corchetes []al igual que las listas de Python.
Para refrescar su memoria de la Parte 1, aquí hay una representación gráfica de una tabla 1D, 2D y 3D, con los ejes anotados. Deberá comprender las direcciones de los ejes para indexar correctamente.
