libreria numpy

estos programas muestran el uso de funciones contenidad en la libreria numpy
programa 1:
import numpy as np
#solamente tener la librerias de np que son de arreglo
a=np.append ([1,2,3],[[4,5,6],[7,8,9]])
print ("primero",a)

#cuando se especifica el eje valores
b=np.append([[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9]],axis=0)
print(b)
#matrices
print(b.ndim)
#forma
print(b.shape)

#auto llenado
print()
a=np.arange(10)#0.....n-1 (!)
print ("primer autollenado",a)

b=np.arange(1,9,2)#inicio, final (excluido),paso
print ("llenado por eleccion",b)


c=np.linspace(0,1,6) #inicio,final,numero de puntos
print ("llenado de puntos",c)

d=np.linspace(0,1,5, endpoint=False)#omite el ultimo punto y por default se encuentra en true
print ("aun no se ",d)

#opciones
a=np.ones((3,3))#es el shape o forma de la matriz
print (a)
#llena de unos

b=np.zeros((2,2))
print (b)

#llena de ceros
c=np.eye(3)
print (c)
#diagonal principal llena con 1 y la forma es de 3


d=np.diag(np.array([1,2,3,4]))
print (d)
#llena la diagonal principal con los valores dados determinados

a=np.random.rand(4)
print (a)
#arreglo con dimensiones de cuatro


b=np.random.randn(4)
print(b)

d=np.array([1+2j,3+4j,5+6*1j])
print (d.dtype)
#
e=np.array([True,False,False,True])
print (e.dtype)
#
f=np.array(['bonjour','hello','hallo',])
print (f.dtype)

a=np.diag(np.arange(3))
print(a)
a[2,1]=10#tercera fila, segunda columna
print (a)
a=np.arange(10)
#
a=np.arange(12).reshape(3,4)
print(a)
#i=np.array([[0,1],[1,2]])
#a[i,2]#lo mismo es a[i,2*np.ones((2,2),dtype=int)]
#print (i)
#array([[2,6],
#        [6,10]])

programa 2:
import numpy as np
from numpy import matrix
b=np.array([[0,1,2],[3,4,5]])
print (b)
print(b.ndim)
print (b.shape)
print (len(b))


c= np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print (c)
print(c.ndim)
print (c.shape)
print (len(c))
print ()

d=np.array([[[1],[2]],[[3],[4]]])
print (d)
print (d.ndim) #dimension de la matriz numero de corchetes que engloban los datos "es la forma de la matriz o como queremos que se imprima "
print (d.shape)#tamaño de la matris por ejemplo 3x3 etc
print (len(d))#el len es la longitud que es el numero de sublistas que hay en el arrreglo


print ('sumas',' ','multiplicacion')
a= np.array([1,2,3,4])
print (a)
a=a+1
print (a)
a=a*3
print (a)

x1=np.array([[[1,2,3],[3,4,5]],[6,7,8]])
y1=np.array((1,2,3))
print ('de x',x1.ndim)
print ('de y',y1.ndim)


print ('operadores')
a=np.array([1,1,0,0],dtype=bool)#lo convierte a booleano solo con 1 y 0
b=np.array([1,0,1,0],dtype=bool)

print (a|b)
print (a&b)
print (a ^b)

x= np.array ([1,2,3,4])
print (x.sum())#suma todo el arreglo


#
print ('suma renglon y columna')
x =np.array([[1,1],[2,2]])
print (x)
#por columna
print (x.sum(axis=0))#axis 0 se refiere a columnas y axis 1 a renglones
#por renglon
print (x.sum(axis=1))


print ('mulriplicacion')
a=matrix([[1,3,-5],[3,4,2],[-5,2,0]])#se usa por que se importo el matrix si no no se podria usar
print (a)
b=matrix([[1],[5],[3]])
print (b)
a=a*b
print (a)#tambien suma divide etc


#estadistico
#desviacion media
x=np.array([8,4,6,2,10,11])
print (x.mean())
#desviacion estandar
print (x.std())
print (np.median(x))
print (x.min())
print (x.max())
#indice del maximo
print (np.argmax(x))
#algebra lineal basica
print ('transpuestas')
b= matrix([[1],[5],[3]])
print (b.T) #calculmos l transpuesta de "b"
print (b.H) #calculamos la hermitica (transpuesta)
c=a.I       #calculamos la inversa de "b"
print (c)
print (a*c) #multiplicamos las matrices a y c