lunes, 6 de mayo de 2019

Numpy en Python

Numpy in python.md
Hi! A terminar lo que empecé. Hace algunos años empecé este tutorial y vaya que ahora tenemos python 3.7.3. Por varias circunstancias lo deje inconcluso, sin que cada cierto tiempo tenga el deseo de terminarlo. Y hoy, por fin estas leyendo la entrada 1/3 :) . Como parte de esta primera entrada, estaremos viendo que es numpy, como instalarlo, algunos ejemplos y porque es muy importante (¡Spoiler Alert! : Ciencia de Datos!).

¿Qué es Numpy?

Resumiendo lo que podemos encontrar en el sitio oficial de Numpy , wikipedia, blogs, etc. Numpy es el paquete más básico pero poderoso para la computación científica y la manipulación de datos en Python. Nos permite trabajar con matrices y matrices multidimensionales.

La mayoría de las otras bibliotecas que se usan en el análisis de datos con Python, como scikit-learn , SciPy y Pandas usan algunas de las características de NumPy :o

Como empezar

Para comenzar a utilizar en nuestros proyectos numpy es necesario importar, así como aquellos tiempos en los que estábamos aprendiendo a utilizar la librería random.
La forma más simple de importar
import numpy
La forma más usada, y la que utilizaremos en los ejercicios
import numpy as np
Las dos sentencias hacen lo mismo, la diferencia es que la última se le añade un “alias” para escribir menos. Por ejemplo, si usamos la primera opción tendrás que escribir numpy como prefijo a todas las propiedades
a=numpy.array([i for i in range(6)]
Verdad que es mucho mejor así:
a=np.array([i for i in range(6)]

Sintaxis Básicas

Para entender el poder de esta librería, nos vamos a valer de nuestras aliadas Listas, que te había explicado que eran como cajitas que contenían información, bueno pues los arreglos (vectores) son listas de una o más dimensiones donde sus elementos son del mismo tipo (usualmente numérico). Si bien, en la entrada de listas usamos listas dentro de listas, en realidad eso era un arreglo de dos dimensiones. Y los arreglos de dos dimensiones lo llamamos Matrices

Arreglo de una dimensión
a=np.array([10,20,30])
Arreglo de dos dimensiones (matrices)
b=np.array([[10,20,30],[40,50,60]])
Como en las matemáticas, una matriz debe tener el mismo número de columnas.
Como los arreglos son listas, es lógico que comienzan a contarse desde el índice 0
a[0]=10
b[0][0]=10

Como instalar

Para comenzar a utilizar esta interesante librería tenemos varios caminos, en esta ocasión te mostraré dos formas:

Pycharm

Para instalar desde nuestro IDE, basta con ejecutar los siguientes pasos:
Al dar click en (+) se abrirá una ventana donde podemos instalar librerías, es allí donde seleccionaremos numpy



Cuando acabe la instalación Pycharm nos mostrará el siguiente mensaje, la librería se está instalando…

Consola (Pip - install numpy)

Si quieres echarle mano a la consola negra, esta opción es para ti. Los pasos son igual de sencillos.
  1. Abrimos la consola cmd (símbolo del sistema)
  2. Digitamos pip install numpy e inmeditamante nos cargará una barra de instalación
Y para el lector del futuro, actualizamos la versión con tan solo:
python -m pip install --upgrade pip

¡A practicar!

1.- crear una matriz 3x3 con con números aleatorios
a = np.arange(0, 9).reshape(3, 3) 
2.- arreglo con números aleatorios del 1 al 9 de dos en dos
x = np.arange(1, 10, 2)
3.- suma del arreglo x
suma = np.sum(x) 
4.- matriz identidad de 3x3
y = np.identity(3)
5.- matriz a la potencia 3
z =  3**x 
6.- convierto dos array en una matriz 2x2
f = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) 
7.- Ejercicios pythondiario

Recomendaciones

Numpy es una librería inmesa, se ha utilizado juntamente con Scipy en proyectos muy importantes de Maching Learning. Por ello, dejo a los expertos que planteen estos 100 ejercicios, con estadística y todo.
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viernes, 1 de marzo de 2019

Métodos File en Python: Creación y manipulación de archivos de texto

Hola amigos de Internet. Mi nombre es Luis y les doy la bienvenida a Mi Diario Python.
En el articulo de hoy veremos los métodos file de Python para crear y manejar archivos de texto.
Sin más preámbulos, comencemos.

Abriendo archivos

Comencemos por lo más básico. Abrir un archivo.
Para ello utilizaremos el objeto open(). El cual podemos utilizar de la siguiente manera.
>>> archivo = open("Nombre del archivo.txt")
Solo llamamos al objeto open() y le pasamos como argumento la ruta del archivo.
También podemos llamar al objeto en contexto.
>>> with open("Nombre del archivo.txt") as f:
...  
El objeto open() toma otro valor como argumento. este valor seria el modo de apertura del archivo.
Los modos de apertura son los siguientes:
  • Modo de sólo lectura (r): Como lo dice el nombre, el modo r abre los archivos para solo leerlos. Por lo que no nos dejara modificarlo.
>>> modo_lectura = open("Nombre del archivo.txt", "r")
  • Modo de sólo escritura (w): El modo w solo nos permitirá escribir en el archivo. De no existir, el archivo se creara.
>>> modo_escritura = open("Nombre del archivo.txt", "w")
  • Modo sólo escritura posicionándose al final del archivo (a): Este modo de apertura, crea el archivo si no existe. Pero en caso de que si exista, el contenido se agregara al final del archivo.
>>> escritura_al_final = open("Nombre del archivo.txt", "a")

Método read()

El método read() devuelve el contenido del archivo.
Veamos un ejemplo. Tengo un archivo llamado La Informática.txt en el cual tengo un pequeño texto sobre la informática.
>>> with open("La Informática.txt", "r") as archivo:
...     print(archivo.read())
...
La Informática nace bajo la idea de ayudar al hombre en aquellos cálculos rutinarios,
 donde frecuentemente existe una repetición de tareas.
Desde cálculos aritméticos (suma, resta, multiplicación, división), hasta el minado y
 procesamiento de grandes cantidades de datos.
Existen diversos conceptos de Informática. Pero nos quedaremos con el siguiente:

Las Ciencias de la Computación o Informática, como se le llama en
algunos países hispanoamericanos, es la disciplina que busca
establecer una base científica para diversos temas, como el diseño de
computadoras, la programación de computadoras, el proceso de
información, la elaboración de algoritmos para resolver problemas y el
proceso algorítmico en sí.
Al método read() podemos agregarle un argumento. El número de caracteres que queremos leer. Como pueden ver el contenido es algo largo. Supongamos que queremos leer solo los primeros 100 caracteres del archivo (incluyendo espacios):
>>> with open("La Informática.txt", "r") as archivo:
...     print(archivo.read(100))
...
La Informática nace bajo la idea de ayudar al hombre en aquellos cálculos rutinarios,
 donde frecuent

Método readline()

El método readline() realiza la lectura una linea a la vez.
Veamos un ejemplo:
>>> with open("La Informática.txt", "r") as archivo:
...     print(archivo.readline())
...     print(archivo.readline())
...     print(archivo.readline())
...
La Informática nace bajo la idea de ayudar al hombre en aquellos cálculos rutinarios,
 donde frecuentemente existe una repetición de tareas.

Desde cálculos aritméticos (suma, resta, multiplicación, división), hasta el minado y
 procesamiento de grandes cantidades de datos.

Existen diversos conceptos de Informática. Pero nos quedaremos con el siguiente:
Como pueden observar, cada vez que llamaos al método, me devuelve una linea del archivo.

Métodos readlines()

El método readlines() devuelve una lista con todas las lineas del archivo. Veamos un ejemplo:
>>> with open("La Informática.txt", "r") as archivo:
...     print(archivo.readlines())
...
['La Informática nace bajo la idea de ayudar al hombre en aquellos cálculos rutinario
s, donde frecuentemente existe una repetición de tareas. \n', 'Desde cálculos aritmét
icos (suma, resta, multiplicación, división), hasta el minado y procesamiento de gran
des cantidades de datos.\n', 'Existen diversos conceptos de Informática. Pero nos que
daremos con el siguiente:\n', '\n', 'Las Ciencias de la Computación o Informática, co
mo se le llama en\n', 'algunos países hispanoamericanos, es la disciplina que busca\n
', 'establecer una base científica para diversos temas, como el diseño de\n', 'comput
adoras, la programación de computadoras, el proceso de\n', 'información, la elaboraci
ón de algoritmos para resolver problemas y el\n', 'proceso algorítmico en sí.']
Como pueden observar, las lineas se separan con \n, lo que significa un salto de linea.
Muy bien, ya sabemos leer. Es hora de aprender a escribir.

Método write()

El método write() (como habrás adivinado) nos permite escribir en un archivo.
Veamos un ejemplo:
>>> with open("Mi Diario Python.txt", "w") as archivo:
...     archivo.write("Mi Diario Python, el mejor blog sobre programación con Python.")
...
62
El archivo Mi Diario Python.txt se creara automáticamente con el texto que he escrito en el.

Método writelines([lines])

El método writelines() hace lo contrario de readlines(). En vez de esperar una lista de lineas. Nosotros creamos esa lista con lineas para luego escribirlas en el archivo.
Veamos un ejemplo:
>>> caracteristicas = ["-Ejercicios de Porgramación", "-Tutoriales", "-Libros", "-Videos", "-Y mucho más"]
>>> with open("Mi Diario Python.txt", "w") as archivo:
...     archivo.writelines(caracteristicas)
...
Ahora te invito a probar tus conocimientos y leer estos archivos creados desde el interprete de Python.
¿Alguna duda? ¿Alguna sugerencia? Déjanos tu comentario y con mucho gusto te responderemos.
Sin más nada que decir. Mi nombre es Luis, y fue un placer compartir mis conocimientos con todos ustedes :D.
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domingo, 24 de febrero de 2019

5 minutos o menos: array - Arreglos eficientes de valores numéricos

“5 minutos o menos”, es una sección del blog, en la cual te enseño algo sobre Python, y que no duraras mucho en leer.
Hola amigos de Internet. Mi nombre es Luis y les doy la bienvenida a Mi Diario Python.
En el presente articulo vamos a aprender a utilizar el módulo Array para crear Arreglos eficientes de valores numéricos.
Sin más preámbulos ,comencemos.

Módulo Array

El módulo array define un tipo de objeto que puede representar de manera compacta una matriz de valores básicos: caracteres, números enteros, números de punto flotante. Las matrices son tipos de secuencia y se comportan de manera muy parecida a las listas, excepto que el tipo de objetos almacenados en ellas está restringido. El tipo se especifica en el momento de la creación del objeto utilizando un código de tipo , que es un solo carácter.
Los códigos que se utilizan para especificar el tipo de array son los siguientes:

My first array

Para crear nuestro primer array, utilizaremos el objeto array de array.
Al objeto array le pasamos como argumento el código del tipo, y, opcional, un valor de inicio.
>>> import array
>>> arr = array.array('b', b'A')
>>> print(arr)
array('b', [65])
En el código anterior, lo que hago es crear un array de tipo ‘b’ (caracter) que contiene como valor inicial b’A’, lo que significa que le estamos dando el valor en binario.
El resultado es el objeto array con el código del tipo, y una lista que tienen un elemento. Este elemento es el código ASCII del carácter. Recordemos que todos los caracteres están representados por su respectivo código ASCII.

Métodos y Datos

array.typecode

Este elemento de dato devuelve el código de tipo del array.
>>> arr.typecode
'b'

array.append(x)

Este método inserta un nuevo dato al final del array.
>>> arr.append(97)
array('b', [65, 97])

array.insert(i, x)

El método insert, inserta el nuevo elemento x en la posición i.
>>> arr.insert(45, 1)
array('b', [65, 45, 97])

array.reverse()

El método reverse invierte el orden de los elementos.
>>> arr.reverse()
array('b', [97, 45, 65])

array.remove(x)

El método remove() elimina el valor x de la matriz.
>>> arr.remove(45)
array('b', [97, 65])
¿Alguna duda? ¿Alguna sugerencia? No olvides dejar tu comentario.
Sin más nada que decir. Mi nombre es Luis y fue un placer compartir mis conocimientos con todos ustedes :D.
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