GUIA PRACTICA; NUMPY
NumPy es una biblioteca de Python especializada en el manejo de arreglos o matrices multidimensionales
y en la ejecución de operaciones matemáticas y estadísticas de alto rendimiento sobre ellos.
NumPy se usa principalmente en: Álgebra lineal, Estadística y probabilidad, Procesamiento de señales e
imágenes. Inteligencia artificial y machine Learning, Simulaciones científicas e ingeniería, Análisis de datos
y procesamiento numérico.
Instalar Numpy:
En el cmd ingresar “pip install numpy” y presionar Enter
Para llamar la librería :
Ingresar: import numpy as np en la primera línea de código
1. Arreglo de Unidimensional 1D
Código en Python:
Resultado:
1234
2. Arreglos 2D
Código en Python:
Resultado:
3.
4. Valores automáticos
np.zeros((2, 3))
np.ones((3, 3))
np.eye(3)
np.arange(0, 10, 2)
np.linspace(0, 1, 5)
# Matriz de ceros
# Matriz de unos
# Matriz identidad
# [0 2 4 6 8]
# 5 valores entre 0 y 1
5. Operaciones aritméticas
Código en Python:
Resultado:
6. Funciones estadísticas
Código en Python:
Resultado:
7. Redimensionamiento de arreglos
Resultado:
Tamaño y forma
a.shape
a.size
a.ndim
# (filas, columnas)
# Total de elementos
# Número de dimensiones
Ejemplo:
Código en Python:
Resultado:
Ejercicio 01: calcula el promedio por curso y por estudiante



np.array(...): crea una matriz NumPy.
np.mean(..., axis=0): calcula el promedio por columnas (cursos).
np.mean(..., axis=1): calcula el promedio por filas (estudiantes).
Código en Python
Resultados
Ejercicio 01: análisis estadístico de calificaciones de los alumnos del I ciclo.
Función
np.mean()
np.median()
np.std()
Significado
Promedio aritmético
Valor central (50%)
Dispersión de los datos (σ)
Función
Significado
np.var()
Varianza (σ²)
np.min() / np.max() Mínimo y máximo del arreglo
np.percentile(a, p) Valor por debajo del cual cae el p%
Código en Python:
Resultados: