1.8 - Introducción a Numpy para Deep Learning
Lección 8 de la sección “Introducción al Deep Learning” del curso Fundamentos de Deep Learning con Python.
Tabla de contenido
Introducción
En la lección anterior vimos una introducción a Python para Deep Learning, y vimos los elementos esenciales de programación (como las listas, las funciones y los diccionarios).
En esta lección veremos los elementos básicos de una primera librería que permitirá a Python convertirse en un simple lenguaje de programación en una herramienta que nos permitirá hacer cálculos complejos sobre vectores y matrices. Hablaremos de Numpy.
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Vectores en Numpy
Un vector es un arreglo unidimensional de cantidades numéricas. En un vector fila tendremos las cantidades numéricas ubicadas una debajo de la otra:
vector_fila = np.arange(0,20)
print(vector_fila)
type(vector_fila)
El vector fila que acabamos de crear es un objeto tipo numpy.ndarray(es decir: ¡es un arreglo de Numpy!) y esto nos permite acceder a varias propiedades del objeto (como su tamaño o el tipo de datos que almacena, por ejemplo):
print(vector_fila.shape)
print(type(vector_fila))
print(vector_fila.dtype)
Además de estas propiedades, también podemos acceder a funciones que permiten realizar operaciones sobre dicho vector:
print(vector_fila.mean())
print(vector_fila.max())
Por ejemplo, usando una de esas funciones podemos convertir el vector fila en un vector columna (es decir un vector cuyos elementos están ubicados uno al lado del otro):
vector_columna = vector_fila.reshape(20,1)
print(vector_columna)
print(vector_columna.shape)
Matrices
Si los vectores eran arreglos unidimensionales de datos, las matrices son entonces arreglos bidimensionales. Por ejemplo, con el siguiente código podemos crear una matriz de 5 filas x 4 columnas con números aleatorios:
matriz = np.random.randn(5,4)
print(matriz)
Y de nuevo, por ser un objeto de Numpy, podemos acceder a diferentes propiedades de esta matriz:
print(matriz.shape)
print(type(matriz))
print(matriz.dtype)
Así como a diferentes funciones. Por ejemplo, usando la función mean podemos calcular el promedio por filas, por columnas o el promedio de todos los elementos de la matriz:
print(matriz.mean(axis=0))
print(matriz.mean(axis=1))
print(matriz.mean())
O podemos por ejemplo obtener la transpuesta de la matriz:
matriz_T = matriz.T
print(matriz)
print(matriz_T)
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Conclusión
¡Perfecto!, ya tenemos los elementos esenciales de Numpy que nos permiten implementar código en Python para la manipulación de vectores y matrices. A medida que avancemos en el curso veremos usos más avanzados de esta librería.
En la siguiente lección continuaremos hablando de las librerías esenciales de Python, y en particular veremos los elementos esenciales de Matplotlib para Deep Learning