Numpy Operations

Daniel Morales
By Daniel Morales - Screencast # 28
May 16, 2020


Operaciones con Arrays
  • Generalmente los Numpy arrays son más eficientes que las listas
  • Una de las razones es que te permiten hacer operaciones con los elementos. (element-wise)
  • Una operación con un elemento (element-wise) te permite correr rápidamente una operación como una suma, en cada elemento de un array.
  • Comparemos cómo añadir un número a cada valor en una Lista versus a un NumPy array
  • Como podemos ver, podemos usar un ciclo for o un list comprenhension si es una Lista. 
  • Con un array, solo sumamos 3 a el array. Lo mismo para restar, multiplicar o dividir
  • Como vimos, las operaciones sobre cada elemento mas comunes son sumar, restar, multiplicar, modulos y exponenciales.
  • Los arrays también pueden ser sumados o restados con otros arrays de NumPy
  • Cuando sumamos o restamos arrays de NumPy, cada elemento será sumado/restado de su elemento match. 
Ejercicio:

  • Empecemos sumando los tres arrays juntos y guardandolos en una variable llamada total_grade. Para el tercero use el test_3_fixed
  • Ahora divida total_grade por el número de tests tomados para encontrar el promedio de cada estudiante y guárdelo en una variable llamada final_grade
  • Imprima el resultado de final_grade

Que pasa si es otro Length?
  • Que pasa cuando aplicamos una operación entre dos arrays de una dimensión (1-D) con diferentes largos?
  • Tendremos un mensaje de error, específicamente un ValueError
  • La ejecución trata de emparejar desde el primero hasta el último elemento
  • Cuando un elemento no encuentra pareja, tendremos una error de emparejamiento

“Numpy Operations”
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