Matrices en Python

Los arrays son la base de toda la ciencia de datos en Python. Las matrices pueden ser multidimensionales, y todos los elementos de una matriz deben ser del mismo tipo, todos enteros o todos flotantes, por ejemplo.

Ventajas de utilizar una matriz

• Las matrices pueden manejar con eficacia conjuntos de datos muy grandes
• Eficiencia computacional y de memoria
• Cálculos y análisis más rápidos que las listas
• Funcionalidad diversa (muchas funciones en paquetes Python). Con varios paquetes de Python que facilitan la modelización de tendencias, la estadística y la visualización.

Conceptos básicos de una matriz

En Python, puedes crear nuevos tipos de datos, llamados arrays, utilizando el paquete NumPy. Las matrices NumPy están optimizadas para análisis numéricos y contienen un único tipo de datos.

Primero se importa NumPy y luego se utiliza la función array() para crear un array. La función array() toma una lista como entrada.

import numpy
my_array = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4])
print(my_array)

[0, 1, 2, 3, 4]

El tipo de my_array es un numpy.ndarray.

print(type(my_array))

<class 'numpy.ndarray'>

Ejemplos de matrices

Ejemplo de creación de una matriz

En el siguiente ejemplo, convertirás una lista en un array utilizando la función array() de NumPy. Creará una lista a_list compuesta por números enteros. A continuación, utilizando la función array(), conviértelo en un array.

import numpy as np

a_list = [1, 2, 3, 4]
a_list

[1, 2, 3, 4]

an_array = np.array(a_list)
an_array

array([1, 2, 3, 4])

Ejemplo de operación de matriz

En el siguiente ejemplo, añades dos matrices numpy. El resultado es la suma por elementos de ambas matrices.

import numpy as np

array_A = np.array([1, 2, 3])
array_B = np.array([4, 5, 6])

print(array_A + array_B)

[5 7 9]

Ejemplo de indexación de matrices

Puede seleccionar un elemento de índice específico de una matriz utilizando la notación de indexación.

import numpy as np

months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])
print(months_array[3])

Apr

También puede cortar un rango de elementos utilizando la notación de corte especificando un rango de índices.

print(months_array[2:5])

['March', 'Apr', 'May']

Ejemplo interactivo de una lista a una matriz

En el siguiente ejemplo, importará numpy utilizando el alias np. Cree las matrices prices_array y earnings_array a partir de las listas prices y earnings, respectivamente. Por último, imprime ambas matrices.

# IMPORT numpy as np
import numpy as np

# Lists
prices = [170.12, 93.29, 55.28, 145.30, 171.81, 59.50, 100.50]
earnings = [9.2, 5.31, 2.41, 5.91, 15.42, 2.51, 6.79]

# NumPy arrays
prices_array = np.array(prices)
earnings_array = np.array(earnings)

# Print the arrays
print(prices_array)
print(earnings_array)

Cuando ejecutas el código anterior, se obtiene el siguiente resultado:

[170.12  93.29  55.28 145.3  171.81  59.5  100.5 ]
[ 9.2   5.31  2.41  5.91 15.42  2.51  6.79]

Pruébalo tú mismo.

Para obtener más información sobre las matrices NumPy en Python, consulte este vídeo de nuestro curso Introducción a Python para finanzas.

Este contenido ha sido extraído del curso Introducción a Python para Finanzas de DataCamp, impartido por Adina Howe.

Echa un vistazo a nuestro Tutorial Python Numpy Array.