Filtrado de matrices en NumPy

El filtrado de matrices en NumPy es una operación esencial para seleccionar y manipular elementos específicos en una matriz. Aquí tienes una lección detallada sobre cómo realizar el filtrado de matrices en NumPy:

Creando una Matriz de Filtros en NumPy

Asegúrate de que NumPy esté instalado y comienza importando la biblioteca.

import numpy as np

Después crea una Matriz NumPy:

# Creamos una matriz de ejemplo
matriz = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
])

Acceso y Filtros Básicos de matrices en NumPy

Acceso por Índices: Para acceder a elementos específicos de la matriz, utiliza índices. Por ejemplo, para obtener el elemento en la primera fila y segunda columna:

elemento = matriz[0, 1]  # Valor: 2

Filtrado por Condición: Puedes filtrar elementos basados en una condición. Por ejemplo, para obtener todos los elementos mayores que 5:

filtro = matriz > 5
resultados = matriz[filtro]  # Resultado: array([6, 7, 8, 9])

Crear Filtros Directamente desde la Matriz

Filtro de Índice: Puedes usar un arreglo de índices para seleccionar elementos específicos de la matriz. Por ejemplo, para seleccionar la primera y la última fila:

indices = np.array([0, -1])
filas_seleccionadas = matriz[indices, :]  # Resultado: array([[1, 2, 3], [7, 8, 9]])

Filtrado por Valor: Puedes filtrar elementos directamente usando valores en lugar de índices. Por ejemplo, para seleccionar elementos 2 y 5:

valores = np.array([2, 5])
elementos_seleccionados = matriz['[:, matriz[1, :] == valores[:, np.newaxis]]']
# Resultado: array([[2],
#                   [5]])

Filtros de Múltiples Condiciones

Filtrado con Múltiples Condiciones: Puedes combinar condiciones utilizando operadores lógicos (AND y OR) y paréntesis. Por ejemplo, para seleccionar elementos mayores que 2 y menores que 8:

filtro = (matriz > 2) & (matriz < 8)
resultados = matriz[filtro]  # Resultado: array([3, 4, 5, 6, 7])

Filtrado con np.where(): np.where() es útil para crear filtros basados en condiciones. Por ejemplo, para obtener elementos mayores o iguales a 5 y reemplazar los menores que 5 con 0:

import numpy as np

# Filtrar valores mayores o iguales a 5
filtro = np.where(matriz >= 5, matriz, 0)

Filtrado con np.select(): np.select() te permite aplicar múltiples condiciones y asignar valores diferentes a cada condición. Por ejemplo, para asignar 1 a elementos mayores o iguales a 5 y 0 a los demás:

condiciones = [matriz >= 5]
valores = [1]
resultado = np.select(condiciones, valores, default=0)

El filtrado de matrices es esencial en la manipulación de datos con NumPy y es una habilidad fundamental en la programación científica y de datos en Python. Experimenta con diferentes ejemplos y condiciones para desarrollar una comprensión sólida de cómo funcionan los filtros de matrices en NumPy.

Matrices de Clasificación NumPy