Creación de Matrices en NumPy

Las matrices son estructuras de datos fundamentales en NumPy, una biblioteca de Python utilizada para el procesamiento numérico. En este tutorial, exploraremos cómo crear matrices en NumPy y comprenderemos sus diferentes dimensiones y propiedades.

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Crear un objeto NumPy ndarray

En NumPy, las matrices se representan mediante el objeto ndarray (matriz n-dimensional). Podemos crear una matriz NumPy de varias maneras. Aquí hay un ejemplo:

# Importar la biblioteca NumPy
import numpy as np

# Crear una matriz 1-D
matriz_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(matriz_1d)

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Dimensiones en Matrices

Las matrices en NumPy pueden tener diferentes dimensiones. Las dimensiones se refieren al número de índices requeridos para acceder a un elemento en la matriz.

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Matrices 0-D (Escalares)

Una matriz 0-D es esencialmente un escalar. Aquí hay un ejemplo:

# Matrices 0-D (Escalares)
escalar = np.array(42)
print(escalar)

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Matrices 1-D (Vectores)

Las matrices 1-D se llaman vectores. Aquí hay un ejemplo:

# Matrices 1-D (Vectores)
vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(vector)

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Matrices 2-D (Matrices Bidimensionales)

Las matrices 2-D son matrices bidimensionales. Aquí hay un ejemplo:

# Matrices 2-D (Matrices bidimensionales)
matriz_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(matriz_2d)

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Matrices 3-D

Las matrices 3-D tienen tres dimensiones. Aquí hay un ejemplo:

# Matrices 3-D
matriz_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])
print(matriz_3d)

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Verificar el número de dimensiones

Puedes verificar el número de dimensiones de una matriz usando la propiedad shape. Aquí hay un ejemplo:

# Verificar el número de dimensiones
matriz = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
dimensiones = matriz.shape
print(dimensiones)

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Matrices de Dimensiones Superiores

NumPy admite matrices de dimensiones superiores. Aquí hay un ejemplo de una matriz 4-D:

# Matrices de dimensiones superiores
matriz_4d = np.array([[[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]], [[[[9, 10], [11, 12]], [[13, 14], [15, 16]]]])
print(matriz_4d)

¡Estos son los fundamentos de la creación de matrices en NumPy y su comprensión en diferentes dimensiones! NumPy es una herramienta poderosa para el cálculo numérico en Python y ofrece una amplia variedad de operaciones y funciones para trabajar con matrices de manera eficiente.

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