Realiza Operaciones Matemáticas con NumPy de Python

NumPy es un biblioteca esencial y ampliamente usada en el campo de la ciencia de datos que brinda una funcionalidad eficiente para la manipulación y análisis de datos. Desde su lanzamiento inicial, varios proyectos han empleado esta biblioteca pues permite a los programadores realizar operaciones combinadas a través de herramientas como generadores de números aleatorios, rutinas de álgebra linear, transformadas de Fourier, manejo de matrices, entre otros.

Esta biblioteca es accesible y práctica para programadores de diferentes niveles de experiencia y conocimiento, lo que facilita la adopción y transición para aquellos que aún no están familiarizados con este lenguaje. En términos amplios, los principales usos de NumPy son:

• Operaciones matemáticas: NumPy ofrece funciones matemáticas comprensibles, convirtiéndola en una herramienta útil para operaciones como integración numérica, diferenciación, regresión polinomial, entre otras.
• Procesamiento de imágenes: NumPy ofrece una amplia gama de operaciones con imágenes, incluyendo manipulación simple de imágenes como recortar, cambiar el tamaño, rotar y voltear, así como la implementación de filtros, conversión a formato binario, conversión de espacio de color y más.
• Aprendizaje automático: En el diseño de algoritmos de ML (Machine Learning, aprendizaje automático), se utilizan frecuentemente matrices para realizar operaciones matemáticas complejas como multiplicación, división, inversión, descomposición, análisis de Fourier, determinación de gradientes y cálculo infinitesimal. En este contexto, las matrices se emplean comúnmente para almacenar datos y parámetros, ya que son adecuadas para manejar de forma eficiente grandes cantidades de datos numéricos.

Que hace que NumPy sea única en comparación con MATLAB

NumPy y MATLAB son herramientas destacadas para el cálculo numérico y la manipulación de datos, ambas ofrecen funciones para trabajar con matrices de datos. Usan sintaxis y convenciones similares para operar con matrices, lo que facilita a los usuarios cambiar entre ellas. Sin embargo, a pesar de las similitudes, NumPy tiene ventajas adicionales.

Por ejemplo, numpy.resize(a, new_shape) permite a desarrolladores cambiar el tamaño de una matriz durante un runtime (fase en que un código está siendo ejecutado). Puedes cambiar el tamaño de una matriz a una nueva mientras conservas los datos existentes.

NumPy brinda varias ventajas sobre MATLAB, como ser de código abierto, soportar una amplia gama de tipos de datos, contar con una fuerte comunidad de desarrolladores, usuarios y contribuidores. Por otro lado, GNU Octave es una versión de código abierto de MATLAB pero con pocas funcionalidades.

Además, dado que está construído sobre Python, NumPy se ejecuta sobre diferentes entornos (CONDA, navegador web), sistemas operativos (Windows, linux, macOS) y arquitecturas de CPU. NumPy puede trabajar junto con muchas otras bibliotecas que son actualizadas y mejoradas constantemente.

En resumen, NumPy es una poderosa biblioteca de Python para cálculo numérico que brinda una interfaz similar a otros software numéricos como IDL, MATLAB, Yorick, pero también tiene la capacidad de trabajar con matrices de datos homogéneos, lo que lo convierte en una herramienta esencial para científicos e ingenieros de datos.

Proyectos que se construyen sobre NumPY

Los objetos ndarray de NumPy ofrecen una API avanzada para trabajar con datos estructurados en forma de matrices y tiene una estrategia de almacenamiento en RAM. Sin embargo, con el crecimiento de los conjuntos de datos y la aparición de nuevos entornos y arquitecturas, esta API presenta limitaciones, lo que lleva a los desarrolladores a ejecutar proyectos construidos sobre la API de NumPy:

• XArray: el objetivo de este proyecto es mejorar las capacidades de ndarray de NumPy para trabajar con matrices multidimensionales a través de una interfaz más flexible e intuitiva..
• JAX: es una popular biblioteca de código abierto que combina la funcionalidad de Autograd y XLA, bibliotecas diseñadas para la diferenciación de funciones, así como para la compilación y la ejecución de operaciones de Machine Learning (ML) en GPU y TPU.
• Numpy.ma: este módulo brinda una manera eficiente de manejar datos faltantes o no válidos en matrices, al considerarlos como entidades separadas en lugar de reemplazarlos con un valor especifico (por ejemplo,, NAN). Numpy.ma también permite realizar cálculos y análisis de datos más precisos.
• Astropy.units: esta biblioteca forma parte de Astropy, un proyecto compuesto de módulos diseñados para la astronomía y la astrofísica. Además, astropy.units brinda una manera fácil de agregar unidades a los números, realizar operaciones matemáticas con ellos y garantizar que las unidades sean consistentes a lo largo de los cálculos.
• SciPy: esta biblioteca proporciona una amplia gama de funcionalidades para tareas como optimización, interpolación, integración, procesamiento de señales e imágenes. Además, sirve como interfaz para otras bibliotecas como BLAS, LAPACK y ARPACK, así como para Matplotlib y SymPy.
• Scikit Learn: es una biblioteca de uso amplio para proyectos de ML que brinda herramientas de clasificación, regresión, agrupamiento y selección de modelos. También contiene algoritmos para realizar operaciones de logística y regresión lineal, agrupamiento de k-medias, árboles de decisión, bosque aleatorio, aumento de gradiente y más.
• Pandas: es una biblioteca de renombre que se basa en NumPy. Pandas ofrece funciones para lectura y escritura de datos en diversos formatos, el manejo de datos faltantes, gestión de datos de fecha y hora, así como para realizar operaciones de combinación, unión, reorganización, agrupación y filtración de datos.

Método para importar NumPy

El comando import es la forma más común de traer una biblioteca, pero no es la única. Los desarrolladores también usan las declaraciones importlib.import_module() y built-in __import__(). Para importar la biblioteca NumPy, solo tienes que digitar

import numpy as np

Nota: Debes instalar esta biblioteca cuando uses Jupyter Notebook. Otros IDE comúnmente no lo requieren. Para instalarlo en Jupyter Notebook, ejecuta el siguiente comando en tu PC.

!pip install numpy

Lista de Python versus matrices NumPy

Una lista en Python es una estructura de datos de propósito general que admite diferentes tipos de datos. Por otro lado, una matriz en NumPy es una estructura diseñada para realizar operaciones numéricas de manera más eficiente.

my_list=[1,2,3,4]
print(my_list)
#R. [1, 2, 3, 4]

my_array=np.array([1,2,3,4])
print(my_array)
#R. [1 2 3 4]

Observa que las matrices no usan la coma (,) para separar los valores, mientras que las listas si lo hacen.

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Resumen

NumPy es una biblioteca que admite matrices enormes y multidimensionales, así como funciones matemáticas avanzadas para operar con ellas. Además, debido a que Python es un lenguaje interpretado, NumPy brinda una funcionalidad similar a MATLAB. Esto permite a los usuarios construir programas rápidos siempre que las operaciones se realicen en matrices en lugar de escalares.