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Matrizes Python

Matrizes Python com exemplos de código. Saiba como criar e imprimir matrizes usando o Python NumPy hoje mesmo!
abr. de 2024  · 3 min leer

As matrizes são a base de toda a ciência de dados em Python. As matrizes podem ser multidimensionais, e todos os elementos de uma matriz precisam ser do mesmo tipo, todos inteiros ou todos flutuantes, por exemplo.

Vantagens de usar uma matriz

  • As matrizes podem lidar com conjuntos de dados muito grandes de forma eficiente
  • Computacionalmente eficiente em termos de memória
  • Cálculos e análises mais rápidos do que as listas
  • Funcionalidade diversificada (muitas funções em pacotes Python). Com vários pacotes Python que facilitam a modelagem de tendências, as estatísticas e a visualização.

Noções básicas de uma matriz

No Python, você pode criar novos tipos de dados, chamados de arrays, usando o pacote NumPy. As matrizes NumPy são otimizadas para análises numéricas e contêm apenas um único tipo de dados.

Primeiro, você importa o NumPy e, em seguida, usa a função array() para criar uma matriz. A função array() recebe uma lista como entrada.

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

O tipo de my_array é um numpy.ndarray.

print(type(my_array))
<class 'numpy.ndarray'>

Exemplos de matrizes

Exemplo de criação de uma matriz

No exemplo abaixo, você converterá uma lista em uma matriz usando a função array() do NumPy. Você criará uma lista a_list composta de números inteiros. Em seguida, usando a função array(), converta-o em uma matriz.

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])

Exemplo de uma operação de matriz

No exemplo abaixo, você adiciona duas matrizes numpy. O resultado é uma soma de elementos de ambas as matrizes.

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]

Exemplo de indexação de matriz

Você pode selecionar um elemento de índice específico de uma matriz usando a notação de indexação.

import numpy as np

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

Você também pode fatiar um intervalo de elementos usando a notação de fatiamento que especifica um intervalo de índices.

print(months_array[2:5])
['March', 'Apr', 'May']

Exemplo interativo de uma lista em uma matriz

No exemplo abaixo, você importará numpy usando o alias np. Crie as matrizes prices_array e earnings_array a partir das listas prices e earnings, respectivamente. Por fim, imprima as duas matrizes.

# 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)

Quando você executa o código acima, ele produz o seguinte 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]

Experimente você mesmo.

Para saber mais sobre matrizes NumPy em Python, assista a este vídeo do nosso curso Introdução ao Python para Finanças.

Este conteúdo foi extraído do curso Introdução ao Python para Finanças da DataCamp, ministrado por Adina Howe.

Confira nosso Tutorial de matriz Python Numpy.

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