#¿Que es Numpy?
Numpy es una librería para manejar matrices y vectores en python para aquellos que degustan de las matemáticas y programación.Para instalarla es tan simple como teclear:
pip install numpy **
Ejemplo de uso:
1.- Crear arreglo con ** arange
-import numpy as np
-x=np.arange(0,10,0.1)
Esto crea un arreglo de 101 datos que van desde cero hasta 10 con un paso de 0.1
2.- Elevar a la potencia "N" elementos de un arreglo:
-y=np.power(x,2)
La linea anterior eleva al cuadrado los elementos del vector x.
Así también podriamos hacer con seno, coseno,tangente ,etc.Sus respectivas funciones en numpy son
np.sin(x)
np.cos(x)
np.tan(x)
** Pero no solo de vectores vive numpy tambien podemos con matrices**
-np.zeros(3,2)
Esto crea una matrices de 3 filas ,2 columnas y las rellena con ceros
así también hay un una pero para unos:
-np.ones(3,2)
#¿Que es Numpy?
Numpy es una librería para manejar matrices y vectores en python para aquellos que degustan de las matemáticas y programación.Para instalarla es tan simple como teclear:
pip install numpy **
Ejemplo de uso:
1.- Crear arreglo con ** arange
-import numpy as np
-x=np.arange(0,10,0.1)
Esto crea un arreglo de 101 datos que van desde cero hasta 10 con un paso de 0.1
2.- Elevar a la potencia "N" elementos de un arreglo:
-y=np.power(x,2)
La linea anterior eleva al cuadrado los elementos del vector x.
Así también podriamos hacer con seno, coseno,tangente ,etc.Sus respectivas funciones en numpy son
np.sin(x)
np.cos(x)
np.tan(x)
** Pero no solo de vectores vive numpy tambien podemos con matrices**
-np.zeros(3,2)
Esto crea una matrices de 3 filas ,2 columnas y las rellena con ceros
así también hay un una pero para unos:
-np.ones(3,2)
#¿Que es Numpy?
Numpy es una librería para manejar matrices y vectores en python para aquellos que degustan de las matemáticas y programación.Para instalarla es tan simple como teclear:
pip install numpy **
Ejemplo de uso:
1.- Crear arreglo con ** arange
-import numpy as np
-x=np.arange(0,10,0.1)
Esto crea un arreglo de 101 datos que van desde cero hasta 10 con un paso de 0.1
2.- Elevar a la potencia "N" elementos de un arreglo:
-y=np.power(x,2)
La linea anterior eleva al cuadrado los elementos del vector x.
Así también podriamos hacer con seno, coseno,tangente ,etc.Sus respectivas funciones en numpy son
np.sin(x)
np.cos(x)
np.tan(x)
** Pero no solo de vectores vive numpy tambien podemos con matrices**
-np.zeros(3,2)
Esto crea una matrices de 3 filas ,2 columnas y las rellena con ceros
así también hay un una pero para unos:
-np.ones(3,2)