¿Qué es?

En este tutorial, vamos a aprender qué es NumPy, lo vamos a instalar y probar en Ubuntu 18.04.
NumPy es una biblioteca software para Python que ofrece funciones matemáticas de alto nivel para trabajar con vectores y matrices de una forma eficiente. La página oficial de NumPy se encuentra en:
¿Cómo lo instalo en Linux?
En primer lugar, vamos a actualizar nuestro sistema a las últimas versiones, escribiendo, desde el terminal:
sudo apt-get update
A continuación, si no lo tenemos ya, necesitamos tener Python instalado. Probamos, desde la terminal, a escribir:
python --version
Si nos devuelve un número de versión (en mi caso, 2.7.15+) significa que ya lo tenemos instalado y funcionando. Si no, ejecutamos:
sudo apt-get install python2.7
También podríamos trabajar con la versión de Python 3.
Necesitaremos instalar el paquete pip, con el que instalaremos el resto de paquetes Python:
sudo apt-get install python-pip
A continuación, instalamos NumPy:
sudo pip install numpy
Con esto, ya tenemos NumPy listo para usar en nuestra máquina.
¿Por dónde empiezo?
En primer lugar, crearemos un archivo en Python (en mi caso, hi-numpy.py). La primera línea que necesitamos escribir para usar NumPy es:
import numpy as np
A partir de aquí, podremos usar todas las funciones de NumPy con np.
Ahora, vamos a definir dos vectores para trabajar con ellos, V1 y V2:
v1 = np.array([1, 2, 3]) print("V1", v1) v2 = np.array([4, 5, 6]) print("V2", v2)
Una vez definidos, vamos a probar a hacer un par de operaciones básicas con ellos. Primero, una suma:
v3 = v1 + v2 print("V1 + V2", v3)
Y después, una multiplicación:
v4 = v1 * v2print("V1 * V2", v4)
Éste es el código final:
# Python import numpy as np print("Hi NumPy") v1 = np.array([1, 2, 3]) print("V1", v1) v2 = np.array([4, 5, 6]) print("V2", v2) v3 = v1 + v2 print("V1 + V2", v3) v4 = v1 * v2 print("V1 * V2", v4)
Ejecutamos el código desde el terminal escribiendo:
python hi-numpy.py
Y vemos que el resultado es:
Hi NumPy ('V1', array([1, 2, 3])) ('V2', array([4, 5, 6])) ('V1 + V2', array([5, 7, 9])) ('V1 * V2', array([ 4, 10, 18]))
Podéis probar a cambiar valores y operaciones y ver qué resultados os salen.
El código lo tengo compartido en mi cuenta de GitHub:
https://github.com/diegorys/ml-py-examples/blob/master/hi/hi-numpy.py
Finalizado este tutorial básico, ya somos capaces de instalar y utilizar NumPy. En próximos tutoriales veremos cómo poder usarlo junto con Tensorflow para Machine Learning.