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Parte 5 Conociendo NumPy

import numpy

import numpy as np

km = np.array([100,2300,4987,1500])

km
type(km)

km.dtype

km = np.loadtxt(fname = 'carros-km.txt',dtype = int)
km

km.dtype

datos = [ 
    ['Llantas de aleación', 'Cerraduras eléctricas', 'Piloto automático', 'Asientos de cuero', 'Aire acondicionado', 'Sensor de estacionamiento', 'Sensor de crepúsculo', 'Sensor de lluvia'],
    ['Central multimedia', 'Techo panorámico', 'Frenos ABS', '4 X 4', 'Panel digital', 'Piloto automático', 'Asientos de cuero', 'Cámara de estacionamiento'],
    ['Piloto automático', 'Control de estabilidad', 'Sensor crepuscular', 'Frenos ABS', 'Transmisión automática', 'Asientos de cuero', 'Central multimedia', 'Ventanas eléctricas']
]
datos

Accesorios = np.array(datos)
Accesorios

km.shape

Accesorios.shape

np_array = np.arange(1000000)

py_list = list(range(1000000))

%time for _ in range(100): np_array *= 2

%time for _ in range(100): py_list = [X*2 for X in py_list]

km = [44410., 5712., 37123., 0., 25757.]
años = [2003, 1991, 1990, 2019, 2006]

edad = 2020 - años

km = np.array([44410., 5712., 37123., 0., 25757.])
años = np.array([2003, 1991, 1990, 2019, 2006])

edad = 2020 - años

edad

km_promedio = km / edad
km_promedio

44410. / 17

datos = np.array([km,años])
datos

datos.shape

km_promedio = datos[0]/(2020 - datos[1])
km_promedio

contador = np.arange(10)
contador

contador[0]

contador[9]

contador[-1]

datos[0]

datos[1]

datos[1][2]

datos[1,2]

contador = np.arange(10)
contador

contador[1:4:]

contador[1:8:2]

contador[::2]

contador[1::2]

datos

datos[1::,1:3:]

km_promedio = datos[::,1:3:][0]/(2020 - datos[::,1:3:][1])
km_promedio

contador = np.arange(10)
contador

contador > 5

contador[contador > 5]

datos[1] > 2000

datos[::,datos[1] > 2000]

datos

datos.shape

datos.ndim

datos.size

datos.dtype

datos.T

datos.transpose()

datos.tolist()

contador = np.arange(10)
contador

contador.reshape((5,2))

contador.reshape((5,2),order = 'C')

contador.reshape((5,2),order = 'F')

km = [44410, 5712, 37123, 0, 25757]
años = [2003, 1991, 1990, 2019, 2006]

info_carros = km + años
info_carros

np.array(info_carros).reshape((2,5))

np.array(info_carros).reshape((5,2), order = 'F')

datos_new = datos.copy()
datos_new

#datos_new.resize((lenas,columnas),refcheck=False)
datos_new.resize((3,5),refcheck=False)

datos_new

datos_new[2] = datos_new[0]/(2020 - datos_new[1])

datos_new

años = np.loadtxt(fname = "carros-años.txt", dtype = int)
km = np.loadtxt(fname = "carros-km.txt")
valor = np.loadtxt(fname = "carros-valor.txt")

años.shape

DataSet = np.column_stack((años,km,valor))
DataSet

DataSet.shape

# axis = orden (0 = vertical; 1 = horizontal)
np.mean(DataSet,axis = 0)

np.mean(DataSet,axis = 1)

#np.mean(DataSet[lineas,columnas])
np.mean(DataSet[::,1])

np.mean(DataSet[::,2])

np.std(DataSet[::,2])

DataSet.sum(axis = 0)

DataSet[::,1].sum()

np.sum(DataSet,axis = 0)

np.sum(DataSet[::,2])
1 respuesta
solución!

Muy bien Alexei,

Otro curso concluido, mucho concocimiento adquirido, continua así que Python nos brinda muchas posibilidades para análisis de dataos.

Saludos