Your SlideShare is downloading. ×
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Tutorial de numpy
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Tutorial de numpy

4,199

Published on

Este es un breve tutorial en español a la librería de extensión de Python: Numpy para análisis numerico.

Este es un breve tutorial en español a la librería de extensión de Python: Numpy para análisis numerico.

Published in: Self Improvement
0 Comments
5 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

No Downloads
Views
Total Views
4,199
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
134
Comments
0
Likes
5
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. TUTORIAL DE NUMPY Universidad Nacional de Colombia M a t e r i a l d e ap o y o e l a b o r a d o c o m o a p o y o a la materia Métodos Numéricos D i e g o C a m i l o P e ñ a Ra m í r e z ( d o c e n t e ) Twitter: @nervencid 1
  • 2. CONTENIDO INTRODUCCIÓN ● NUMPY ● ARREGLOS ● CREACIÓN DE ARREGLOS ● ARREGLOS (Recorrido) ● ARREGLOS (Operaciones básicas) ● ARREGLOS (Operaciones básicas: producto punto) ● 2
  • 3. CONTENIDO ARREGLOS (Operaciones básicas: producto punto) ● ARREGLOS (Operaciones básicas: producto interno) ● ARREGLOS (Operaciones básicas: producto externo) ● ARREGLOS (Operaciones avanzadas) ● ARREGLOS (Operaciones con Archivos) ● 3
  • 4. CONTENIDO MATRICES ● CREACIÓN DE MATRICES ● MATRICES (Operaciones básicas: Producto cruz) ● MATRICES (Operaciones básicas: Determinantes) ● POLINOMIOS ● 4
  • 5. INTRODUCCIÓN Como hemos podido darnos cuenta Python es una herramienta muy completa y autónoma; ya que nos permite hacer varias actividades sin depender de librerías externas o software de terceros. Sin embargo para aplicaciones más especializadas como lo son por ejemplo: análisis matemáticos, hacer gráficas de funciones o resolver ecuaciones, debemos acudir a librerías externas de terceros. A continuación haremos una breve introducción a estas librerías que al igual que Python son de código abierto y nos dan prestación que no podemos lograr en otros lenguajes programación. 5
  • 6. NUMPY NumPy es una extensión de Python, que le agrega mayor soporte para vectores y matrices, constituyendo una biblioteca de funciones matemáticas de alto nivel para operar con esos vectores o matrices. El ancestro de NumPy, Numeric, fue creado originalmente por Jim Hugunincon algunas contribuciones de otros desarrolladores. En 2005, Travis Oliphant creó NumPy incorporando características de Numarray en NumPy con algunas modificaciones. NumPy es open source.[1] 6
  • 7. ARREGLOS NumPy permite crear arreglos en Python, estos arreglos son objetos llamados 'ndarray' los cuales son una colección de 'items' del MISMO TIPO. [1] Cada 'item' dentro de un arreglo es homogéneo y toma la MISMA cantidad de memoria [1] 7
  • 8. ARREGLOS Imagen extraída de [2] 8
  • 9. CREACIÓN DE ARREGLOS 9
  • 10. CREACIÓN DE ARREGLOS 1 0
  • 11. CREACIÓN DE ARREGLOS 1 1
  • 12. CREACIÓN DE ARREGLOS 1 2
  • 13. CREACIÓN DE ARREGLOS 1 3
  • 14. ARREGLOS (Recorrido) 1 4
  • 15. ARREGLOS (Recorrido) 1 5
  • 16. ARREGLOS (Recorrido) 1 6
  • 17. ARREGLOS (Operaciones básicas) 1 7
  • 18. ARREGLOS (Operaciones básicas) 1 8
  • 19. ARREGLOS (Operaciones básicas: producto punto) 1 9
  • 20. ARREGLOS (Operaciones básicas: Producto Interno) El producto interno se define como el producto fila por columna cuyo resultado es un escalar es análogo al producto punto, a continuación un ejemplo con su respectivo codigo: 2 0
  • 21. ARREGLOS (Operaciones básicas: Producto Interno) 2 1
  • 22. ARREGLOS (Operaciones básicas: Producto Externo) El producto externo se define como el producto de cada elemento de una fila de un vector X (1xn) por los elementos de una columna de un vector Y (mx1) cuyo irán formando vectores fila, los cuales al final darán como resultado una matriz Z (mxn), por ejemplo: 2 2
  • 23. ARREGLOS (Operaciones básicas: Producto Externo) 2 3
  • 24. ARREGLOS (Operaciones avanzadas) 2 4
  • 25. ARREGLOS (Operaciones avanzadas) 2 5
  • 26. ARREGLOS (Operaciones avanzadas) 2 6
  • 27. ARREGLOS (Operaciones avanzadas) 2 7
  • 28. ARREGLOS (Operaciones con Archivos) 2 8
  • 29. ARREGLOS (Operaciones con Archivos) 2 9
  • 30. MATRICES Las matrices pueden ser declaradas en Numpy como arreglos de varas filas o multo-dimensionales. También podemos utilizar la librería 'matrix' la cual posee los mismos métodos de la librería 'array', lo cual nos permite hacer las mismas operaciones que hacemos con los arreglos. 3 0
  • 31. CREACIÓN DE MATRICES 3 1
  • 32. CREACIÓN DE MATRICES 3 2
  • 33. CREACIÓN DE MATRICES 3 3
  • 34. CREACIÓN DE MATRICES 3 4
  • 35. CREACIÓN DE MATRICES 3 5
  • 36. MATRICES (Operaciones básicas: Producto cruz) 3 6
  • 37. MATRICES (Operaciones básicas: Determinantes) 3 7
  • 38. POLINOMIOS Los polinomios son expresiones matemáticas compuestas principalmente de un conjunto finito de coeficientes constantes conocidos acompañados de variables, relacionados principalmente por medio de las operaciones de suma, resta, multiplicacion, división o potencia, por ejemplo: 3 8
  • 39. POLINOMIOS Trabajaremos con el polinomio: 3 9
  • 40. POLINOMIOS 4 0
  • 41. POLINOMIOS 4 1
  • 42. BIBLIOGARFIA [1] http://es.wikipedia.org/wiki/NumPy [2] http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/ 4 2
  • 43. SOBRE EL AUTOR Y EL CONTENIDO A menos que se informe de otra manera esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia. Diego Camilo Peña Ramírez Bogotá, Colombia Abril de 2013 Twitter: @nervencid 4 3

×