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respuesta

com,parto mi practica

Referente al curso NumPy: análisis numérico eficiente con Python, en el capítulo Conociendo Numpy y actividad Haga lo que hicimos

por Leonard Eduardo Espejo Mojica
| 51.8k xp | 108 posts
import numpy as np
url = 'https://gist.githubusercontent.com/ahcamachod/9be09de793dc3bf1e6c3d98eb4e5b1ef/raw/21b85572693200040e11284ef6dcfc3457ec8e11/citrus.csv'
datos_a = np.loadtxt(url, delimiter=',', usecols=np.arange(1, 6, 1), skiprows=1)

[[ 2.96 86.76 172. 85. 2. ]
[ 3.91 88.05 166. 78. 3. ]
[ 4.42 95.17 156. 81. 2. ]
...
[ 15.59 256.5 168. 82. 20. ]
[ 15.92 260.14 142. 72. 11. ]
[ 16.45 261.51 152. 74. 2. ]]

`datos_a.shape

`

(10000, 5)

1 respuesta
por Brenda Souza
| 5636k xp | 20392 posts
Instructor

¡Hola Leonard, espero que estés bien!

Parece que estás en el camino correcto con tu práctica. Has utilizado np.loadtxt de manera adecuada para cargar los datos desde la URL, omitiendo la primera columna y la primera fila, tal como se indica en la actividad. Tu código está bien estructurado y el resultado que obtienes con datos_a.shape muestra que has cargado correctamente un array de 10,000 filas y 5 columnas.

Si estás buscando verificar o explorar más sobre los datos que has cargado, podrías intentar algunas operaciones adicionales. Por ejemplo, podrías calcular la media de cada columna usando np.mean(datos_a, axis=0) para obtener una idea de los valores promedio en tus datos. Esto te permitirá explorar un poco más los datos que has cargado.

Espero haber ayudado y ¡buenos estudios!