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Diferencias o restas en NumPy con ufuncs

Realizar diferencias o restas en NumPy con ufuncs es una tarea común y sencilla. A continuación, te proporcionaré una lección detallada sobre cómo hacer diferencias o restas 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.

Crear arreglos en NumPy

Para realizar diferencias o restas, primero debes crear arreglos NumPy. Puedes crearlos a partir de listas de Python o utilizando las funciones proporcionadas por NumPy, como numpy.array() .

Por ejemplo, vamos a crear dos arreglos NumPy:

    arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
      arr2 = np.array([5, 4, 3, 2, 1])
print(arr2)
  

Restar arreglos en NumPy

Una vez que tengas los arreglos NumPy, puedes realizar la resta simplemente restando uno del otro. NumPy realizará la operación elemento por elemento.

    import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

result = arr1 - arr2
print(result)
  

En este caso, result contendrá [1, -2, 0, 2, 4] , que son las diferencias entre los elementos correspondientes de arr1 y arr2 .

Operaciones con arreglos multidimensionales

Si estás trabajando con arreglos multidimensionales, la operación de resta también es aplicable. NumPy realizará la resta elemento por elemento en todas las dimensiones.

Por ejemplo, si tienes dos matrices:

    matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
      matrix2 = np.array([[2, 1], [4, 3]])
print(matrix2)
  

Puedes restarlas de la siguiente manera:

    import numpy as np

matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

result_matrix = matrix1 - matrix2
print(result_matrix)
  

result_matrix contendrá:

    import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr)
print(arr * 2)
  

Diferencias o restas con escalares

También puedes realizar diferencias o restas con escalares. En este caso, NumPy aplicará la operación al escalar y a cada elemento del arreglo.

Por ejemplo, para restar un escalar de un arreglo:

    import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
scalar = 2
result = arr - scalar
print(result)
  

result contendrá [ -1, 0, 1, 2, 3] .

En resumen, NumPy hace que realizar diferencias o restas en arreglos sea simple y eficiente. Puedes realizar operaciones elemento por elemento o en arreglos multidimensionales, lo que facilita la manipulación de datos numéricos en Python.

Practica Diferencias o restas en NumPy con ufuncs 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.

    arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr2 = np.array([5, 4, 3, 2, 1])
print(arr2)
  

    matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[2, 1], [4, 3]])
print(matrix2)
  

    arr2 = np.array([5, 4, 3, 2, 1])
print(arr2)
  

    import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr)
print(arr * 2)