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])
