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Ordenar matrices en NumPy

np.sort() devuelve una copia ordenada; np.argsort() devuelve los índices que ordenarían el array.

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.

En esta lección de Ordenar matrices en NumPy combinamos explicación clara y código ejecutable. El objetivo es que entiendas el concepto y puedas reutilizarlo en tus propios scripts de Python.

Prueba a cambiar los valores del ejemplo y observa la salida en consola. Experimentar es la forma más eficaz de fijar el concepto.

Errores frecuentes: olvidar la indentación en bloques if, for o def; confundir = con ==; no importar un módulo antes de usarlo.

En esta lección verás concepto de Python de forma clara, con explicación paso a paso y ejemplos que puedes ejecutar en el editor de Python de The Data Schools.

Idea clave

Antes del código, fíjate en el objetivo: dominar <strong>Ordenar matrices en NumPy</strong> te permitirá escribir programas más claros y mantenibles.

Lee el ejemplo completo, ejecútalo y luego modifica un valor para ver qué cambia en la salida. Esa experimentación es la forma más rápida de aprender.

np.sort

Ordena elementos a lo largo de un eje.

    import numpy as np
arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5])
print(np.sort(arr))

  

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

  

Errores frecuentes

Olvidar la indentación correcta en bloques if, for o def.

Confundir = (asignación) con == (comparación).

No importar un módulo antes de usarlo (por ejemplo, olvidar import math).

Resumen

<ul class="list-container"><li>Has practicado Ordenar matrices en NumPy con código ejecutable.