Vectores y matrices en NumPy

Pedro Jorge De Los Santos

NumPy es una librería muy útil y un estándar en Python para el manejo de matrices y/o arreglos que contienen datos de tipo numérico. La mayoría del ecosistema científico de Python está basado en los arreglos de NumPy para el manejo de datos.

Normalmente se acostumbra importar el módulo NumPy utilizando el alias np:

>>> import numpy as np

Se puede crear un arreglo de NumPy a partir de una lista ordinaria de Python, utilizando la función np.array.

>>> lista=[-1,0,2,5,8]
>>> A=np.array(lista)
>>> A
array([-1,  0,  2,  5,  8])

La función np.array crea un objeto de la clase numpy.ndarray,

>>> type(A)
<type 'numpy.ndarray'>

Si se requiere crear una matriz debe pasarse como argumento de entrada una lista de listas, donde cada sublista representa una fila de la matriz, por ejemplo para definir la matriz M siguiente:

$$ M = \left(\begin{matrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \\ 7 & 8 & 9 \\ \end{matrix}\right) $$
utilizando una lista de listas,

>>> M=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> M
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

Se puede determinar la forma (número de filas y columnas) de una matriz o arreglo utilizando la propiedad shape de la clase numpy.ndarray.

>>> A.shape
(5L,)
>>> M.shape
(3L, 3L)

En entradas posteriores veremos cómo realizar operaciones matriciales con matrices vectores.

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