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Aritmética simple en NumPy

La Aritmética simple en NumPy permite realizar operaciones matemáticas básicas en matrices y arrays de NumPy. A continuación, se presenta una lección detallada de cómo realizar operaciones de suma, sustracción, multiplicación, división, fuerza, resto, cociente y módulo, así como el cálculo de valores absolutos en NumPy.

Esta lección introduce una librería o módulo usado en ciencia de datos con Python. Instálalo con pip en local; en el editor de The Data Schools muchas ya vienen precargadas.

Importa, ejecuta el ejemplo mínimo y solo después pasa a casos más complejos.

Nota: Asegúrate de tener NumPy instalado en tu entorno de Python. Puedes instalarlo usando pip install numpy si aún no lo tienes.

Crear Arrays en NumPy

Para realizar operaciones aritméticas, necesitas crear arrays NumPy . Aquí hay algunos ejemplos de cómo crear arrays:

    import numpy as np

# Crear arrays NumPy
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(b)
  

Suma en NumPy

Puedes sumar dos arrays NumPy elemento por elemento utilizando el operador + :

    print(sum_result)
  

El resultado será:

    [5 7 9]

Sustracción en NumPy

La sustracción funciona de manera similar, utilizando el operador – :

    print(subtraction_result)
  

El resultado será:

    [-3 -3 -3]

Multiplicación en NumPy

La multiplicación se realiza elemento por elemento con el operador * :

    import numpy as np

# Crear arrays NumPy
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

multiplication_result = a * b
print(multiplication_result)
  

El resultado será:

    [4 10 18]

División en NumPy

La división se realiza elemento por elemento con el operador / :

    import numpy as np

# Crear arrays NumPy
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

division_result = a / b
print(division_result)
  

El resultado será:

    [0.25 0.4 0.5]

Potencia en NumPy

Para calcular la potencia de un array NumPy , puedes usar ** :

    print(power_result)
  

El resultado será:

    [1 4 9]

Resto en NumPy

Puedes calcular el r esto (módulo) de la división entre dos arrays NumPy con el operador % :

    print(mod_result)
  

Resultado:

    [3 1 7]

Cociente y Módulo en NumPy

Si deseas obtener tanto el cociente como el módulo de la división , puedes usar la función divmod() :

    print("Módulo:", remainder)
  

El resultado será:

    Cociente: [1 3 1]
Módulo: [3 1 7]

Valores Absolutos en NumPy

Para calcular los valores absolutos de un array NumPy , utiliza la función abs() o el método np.absolute() :

    import numpy as np

# Crear arrays NumPy
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(b)
  

Resultado:

    import numpy as np

# Crear arrays NumPy
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(b)

Estas son algunas de las operaciones aritméticas más comunes que puedes realizar en NumPy . NumPy es una herramienta poderosa para trabajar con datos numéricos y matrices en Python, y estas operaciones son fundamentales en análisis de datos y programación científica.

Practica Aritmética simple en NumPy en el editor

Pon en práctica lo aprendido con nuestro editor Python interactivo. Cada ejercicio incluye el código de partida y un botón para abrirlo en una nueva pestaña, donde puedes modificarlo y ejecutarlo.

    import numpy as np

# Crear arrays NumPy
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
print(b)
  

    import numpy as np

# Crear arrays NumPy
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

multiplication_result = a * b
print(multiplication_result)
  

    print(sum_result)
  

    import numpy as np

# Crear arrays NumPy
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

division_result = a / b
print(division_result)
  

    import numpy as np

a = np.array([9, 6, 3])
b = np.array([3, 2, 1])
print(a / b)
  

    import numpy as np
arr = np.array([10, 20, 30])
print(arr)
print(arr * 3)