🔢 NumPy Cheatsheet Completo 🔢

NumPy es la librería esencial para la computación científica en Python. Ofrece un objeto de matriz multidimensional (ndarray) y funciones para operar con estas matrices de forma eficiente.

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1. 🌟 Conceptos Clave

• ndarray (N-dimensional Array): El objeto principal de NumPy. Es una cuadrícula de valores del mismo tipo, indexada por una tupla de enteros no negativos. Puede ser 0-dimensional (escalar), 1-dimensional (vector), 2-dimensional (matriz), o de dimensiones superiores.
• Vectorización: La capacidad de aplicar operaciones a un array completo de una sola vez, sin necesidad de bucles explícitos en Python. Esto se traduce en un código más conciso y mucho más rápido (escrito en C).
• Broadcasting: Un mecanismo que permite a NumPy realizar operaciones en arrays de diferentes formas (shapes).
• Tipos de Datos (dtypes): NumPy permite especificar el tipo de datos de los elementos de un array (ej. int32, float64, bool).

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2. 🛠️ Configuración Inicial

1. Instalación:

   pip install numpy
   # o
   conda install numpy # Si usas Anaconda

2. Importación:

   import numpy as np # La convención estándar

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3. 🚀 Creación de Arrays (ndarrays)

3.1. Desde Listas de Python

import numpy as np

arr1d = np.array([1, 2, 3])                 # Array 1D
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])   # Array 2D (Matriz)
arr3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) # Array 3D

3.2. Arrays con Valores Iniciales Específicos

• np.zeros(shape, dtype): Array lleno de ceros.

  zeros_1d = np.zeros(5)               # [0., 0., 0., 0., 0.]
  zeros_2d = np.zeros((2, 3))          # [[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]

• np.ones(shape, dtype): Array lleno de unos.

  ones_2d = np.ones((2, 2))            # [[1., 1.], [1., 1.]]

• np.full(shape, fill_value, dtype): Array lleno de un valor específico.

  full_array = np.full((2, 2), 7)      # [[7, 7], [7, 7]]

• np.empty(shape, dtype): Array con valores arbitrarios (depende de la memoria). Útil cuando el array se llenará inmediatamente.

  empty_array = np.empty((2, 3))       # Contenido aleatorio

• np.identity(n, dtype): Matriz identidad (cuadrada, diagonal de unos, el resto ceros).

  identity_matrix = np.identity(3)     # [[1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.]]

• np.eye(N, M=None, k=0, dtype): Matriz con unos en una diagonal específica.

  diag_ones = np.eye(3, 4, k=1)        # Matriz 3x4, unos en la diagonal 1 (arriba de la principal)

3.3. Arrays con Rangos de Valores

• np.arange(start, stop, step, dtype): Similar a range() de Python, pero devuelve un ndarray.

  range_array = np.arange(0, 10, 2)    # [0, 2, 4, 6, 8]

• np.linspace(start, stop, num, endpoint=True, retstep=False, dtype): Valores espaciados uniformemente en un intervalo.

  linear_space = np.linspace(0, 1, 5)  # [0., 0.25, 0.5, 0.75, 1.]

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4. ℹ️ Atributos del Array

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr.ndim)   # 2 (Número de dimensiones)
print(arr.shape)  # (2, 3) (Tupla de dimensiones: filas, columnas)
print(arr.size)   # 6 (Número total de elementos)
print(arr.dtype)  # int64 (Tipo de datos de los elementos)
print(arr.itemsize) # 8 (Tamaño en bytes de cada elemento)

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5. 🔎 Indexación y Slicing

5.1. Indexación Básica (Acceso por Posición)

• Similar a las listas de Python.
• Para arrays 2D, se usa [fila, columna].

arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
print(arr[0])     # 10
print(arr[-1])    # 50

arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr2d[0, 0])  # 1 (fila 0, columna 0)
print(arr2d[1, 2])  # 6 (fila 1, columna 2)

5.2. Slicing (Rebanado)

• [start:end:step]

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(arr[2:7])      # [2, 3, 4, 5, 6]
print(arr[:5])       # [0, 1, 2, 3, 4]
print(arr[7:])       # [7, 8, 9]
print(arr[::2])      # [0, 2, 4, 6, 8] (cada 2 elementos)
print(arr[::-1])     # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0] (invertido)

arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(arr2d[:, 1])   # [2, 5, 8] (todas las filas, columna 1)
print(arr2d[0:2, :]) # [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] (filas 0 y 1, todas las columnas)
print(arr2d[::, ::-1]) # Todas las filas, columnas invertidas

5.3. Indexación Booleana

• Selecciona elementos basados en una condición booleana.

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
mask = (arr > 3) # [False, False, False, True, True, True]
print(arr[mask]) # [4, 5, 6]
print(arr[arr % 2 == 0]) # [2, 4, 6] (solo los pares)

5.4. Indexación “Fancy”

• Selecciona elementos usando un array de índices.

arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
indices = [0, 2, 4]
print(arr[indices]) # [10, 30, 50]

arr2d = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
rows = np.array([0, 2])
cols = np.array([1, 0])
print(arr2d[rows, cols]) # [2, 5] (selecciona (0,1) y (2,0))

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6. ➕ Operaciones con Arrays

6.1. Operaciones Aritméticas Elemento a Elemento

• Suman, restan, multiplican, etc. arrays con la misma forma, o un array con un escalar (broadcasting).

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

print(a + b)     # [5, 7, 9]
print(a * 2)     # [2, 4, 6]
print(a / b)     # [0.25, 0.4, 0.5]
print(a ** 2)    # [1, 4, 9]

6.2. Funciones Universales (ufuncs)

• Funciones que operan elemento a elemento en arrays (ej. np.sqrt, np.exp, np.log, np.sin).

arr = np.array([1, 4, 9])
print(np.sqrt(arr))  # [1., 2., 3.]
print(np.exp(arr))   # [2.718..., 54.598..., 8103.08...]

6.3. Agregaciones (Funciones Reductoras)

• Calculan un único valor a partir de los elementos de un array.
• Pueden operar sobre todo el array o a lo largo de un eje (axis).

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(np.sum(arr))       # 21 (suma de todos los elementos)
print(arr.sum())         # 21 (método del array)
print(arr.sum(axis=0))   # [5, 7, 9] (suma por columnas)
print(arr.sum(axis=1))   # [6, 15] (suma por filas)

print(np.min(arr))       # 1
print(np.max(arr))       # 6
print(np.mean(arr))      # 3.5 (promedio)
print(np.std(arr))       # Desviación estándar
print(np.argmin(arr))    # 0 (índice del mínimo global, aplanado)
print(np.argmax(arr, axis=1)) # [2, 2] (índice del máximo por fila)

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7. 📏 Reshaping y Reorganización

• reshape(shape): Cambia la forma del array sin cambiar sus datos.

  arr = np.arange(9) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
  reshaped = arr.reshape((3, 3)) # [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]

  • Puedes usar -1 para que NumPy infiera una dimensión.

    reshaped_auto = arr.reshape(3, -1) # [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]] (3 filas, 3 columnas auto)

• ravel() / flatten(): Devuelven una copia aplanada (1D) del array. flatten() siempre devuelve una copia, ravel() puede devolver una vista.

  print(reshaped.ravel()) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

• T (Transpuesta): Intercambia filas y columnas.

  matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
  print(matrix.T) # [[1, 3], [2, 4]]
  ```*   **`np.newaxis`**: Añade una nueva dimensión al array.
  ```python
  arr = np.array([1, 2, 3])
  row_vector = arr[np.newaxis, :]  # [[1, 2, 3]] (1 fila, 3 columnas)
  col_vector = arr[:, np.newaxis]  # [[1], [2], [3]] (3 filas, 1 columna)

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8. 📊 Combinación y División de Arrays

8.1. Combinación (Concatenación)

• np.concatenate((arr1, arr2), axis): Une arrays a lo largo de un eje existente.

  a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
  b = np.array([[5, 6], [7, 8]])
  print(np.concatenate((a, b), axis=0)) # Unión vertical
  # [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]
  print(np.concatenate((a, b), axis=1)) # Unión horizontal
  # [[1, 2, 5, 6], [3, 4, 7, 8]]

• np.vstack((arr1, arr2)): Apila arrays verticalmente (por filas).

  print(np.vstack((a, b))) # Igual que concatenate(axis=0)

• np.hstack((arr1, arr2)): Apila arrays horizontalmente (por columnas).

  print(np.hstack((a, b))) # Igual que concatenate(axis=1)

8.2. División

• np.split(arr, indices_or_sections, axis): Divide un array en múltiples sub-arrays.

  arr = np.arange(9)
  split_arr = np.split(arr, 3) # Divide en 3 partes iguales
  # [array([0, 1, 2]), array([3, 4, 5]), array([6, 7, 8])]
  
  arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
  split_rows = np.split(arr2d, [1, 2], axis=0) # Divide por filas después de índice 1 y 2
  # [array([[1, 2, 3]]), array([[4, 5, 6]]), array([[7, 8, 9]])]

• np.vsplit(arr, indices_or_sections): Divide verticalmente.
• np.hsplit(arr, indices_or_sections): Divide horizontalmente.

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9. 📐 Álgebra Lineal

NumPy tiene un submódulo linalg para operaciones de álgebra lineal.

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# Producto punto de matrices (multiplicación matricial)
print(a @ b)         # Python 3.5+
print(np.dot(a, b))  # Equivalente
# [[19, 22], [43, 50]]

# Inversa de una matriz
print(np.linalg.inv(a))
# [[-2., 1.], [1.5, -0.5]]

# Determinante de una matriz
print(np.linalg.det(a)) # -2.0

# Valores propios y vectores propios
eigenvalues, eigenvectors = np.linalg.eig(a)
print("Valores propios:", eigenvalues)
print("Vectores propios:", eigenvectors)

# Producto cruz (solo para 3D)
v1 = np.array([1, 2, 3])
v2 = np.array([4, 5, 6])
print(np.cross(v1, v2)) # [-3, 6, -3]

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10. 🎲 Generación de Números Aleatorios

El submódulo np.random es para esto.

# Semilla para reproducibilidad
np.random.seed(42)

# Números flotantes uniformemente distribuidos entre 0.0 y 1.0
print(np.random.rand(3))        # [0.374..., 0.950..., 0.731...] (1D)
print(np.random.rand(2, 2))     # [[..., ...], [..., ...]] (2D)

# Números flotantes de una distribución normal estándar (media 0, varianza 1)
print(np.random.randn(3))       # [0.496..., -0.119..., 0.671...]

# Enteros aleatorios en un rango [low, high)
print(np.random.randint(low=0, high=10, size=5)) # 5 enteros entre 0 y 9

# Selección aleatoria de elementos de un array
elements = [1, 2, 3, 4, 5]
print(np.random.choice(elements, size=3, replace=False)) # 3 elementos únicos

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11. 💾 Entrada/Salida (File I/O)

11.1. Guardar y Cargar Arrays Binarios (.npy, .npz)

• np.save(filename, arr): Guarda un solo array en formato binario NumPy (.npy).
• np.load(filename): Carga un array desde un archivo .npy.
• np.savez(filename, arr1=arr1, arr2=arr2): Guarda múltiples arrays en un archivo comprimido (.npz).
• np.load(filename)['arr1']: Carga un array específico de un archivo .npz.

my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
np.save('my_array.npy', my_array)
loaded_array = np.load('my_array.npy')
print(loaded_array)

# Borrar archivos (para cleanup si es un script)
# import os
# os.remove('my_array.npy')

11.2. Guardar y Cargar desde Archivos de Texto (.txt, .csv)

• np.savetxt(filename, arr, fmt='%.18e', delimiter=' '): Guarda un array en un archivo de texto (CSV por defecto).
  • fmt: Formato de escritura (ej. '%d' para enteros, '%.2f' para flotantes con 2 decimales).
  • delimiter: Separador de columnas.
• np.loadtxt(filename, dtype=float, delimiter=None): Carga datos desde un archivo de texto.

data = np.array([[1.1, 2.2], [3.3, 4.4]])
np.savetxt('data.csv', data, delimiter=',', fmt='%.1f')
loaded_data = np.loadtxt('data.csv', delimiter=',')
print(loaded_data)

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12. 💡 Buenas Prácticas y Consejos

• Vectorización: Siempre que sea posible, utiliza operaciones vectorizadas de NumPy en lugar de bucles de Python para un rendimiento superior.
• Dimensiones (Shape): Entender las dimensiones de tus arrays (.shape) es crucial para operaciones de broadcasting, concatenación y otras manipulaciones.
• In-place vs. Copy: Muchas operaciones de NumPy devuelven una nueva copia del array. Otras (como arr += 1) modifican el array in-place. Tenlo en cuenta para evitar efectos secundarios no deseados.
• dtype: Especificar el dtype adecuado puede ahorrar memoria y mejorar el rendimiento, especialmente con arrays grandes.
• Broadcasting: Comprender cómo funciona el broadcasting te permite escribir código más conciso y eficiente. NumPy “estira” implícitamente arrays más pequeños para que coincidan con la forma de los arrays más grandes.
• Documentación: La documentación oficial de NumPy es excelente y es tu mejor recurso para funciones y detalles específicos.

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Este cheatsheet te proporciona una referencia completa y concisa de NumPy, cubriendo sus conceptos esenciales, la creación y manipulación de arrays, operaciones clave de álgebra lineal y generación de números aleatorios. Es una herramienta fundamental para cualquier trabajo con datos numéricos en Python.