Python: operaciones básicas en matrices multidimensionales ndarray (1)

Los arrays son más simples porque permiten realizar operaciones por lotes sin utilizar bucles for, una característica también conocida como vectorización. Cualquier operación aritmética entre dos matrices del mismo tamaño debe realizarse elemento por elemento.

El resultado de la comparación entre matrices del mismo tamaño es una matriz booleana.

Todas las operaciones anteriores se realizan entre matrices de la misma escala; para operaciones entre matrices de diferentes escalas, se utiliza la función de transmisión.

Indización: el proceso de obtener elementos en una posición específica en una matriz;

Corte: el proceso de obtener un subconjunto de elementos de una matriz.

new_a = a.astype(new_type)

El método astype() debe crear una nueva matriz (una copia de los datos originales) incluso si los dos tipos son idénticos.

ls = a.tolist()

Transponer es una forma especial de reorganización de datos que devuelve una vista de los datos subyacentes sin copiar nada.

Los arrays tienen un método de transposición y una propiedad T especial.

Para matrices de latitudes más altas, el método de transposición acepta una tupla que contiene el número de eje para transponer el eje.

El método swapaxes de ndarray reorganiza los datos aceptando un par de números de eje como argumentos y alineando los ejes.

El método swapaxes devuelve una vista de los datos pero no los copia.

Referencia:

"Python para análisis de datos: procesamiento de datos con Pandas, Numpy e IPython".