Introducción al análisis de datos en Python con Numpy

Funciones universales

En esta lección vamos a ver algunas de las funciones universales de la clase array de Numpy. Se llaman universales porque sirven para aplicar funciones matemáticas comunes a los elementos del array.

Podemos encontrar operaciones matemáticas, trigonométricas, flotantes, comparativas y de cambios de bits.

En este enlace a la documentación oficial encontraréis el listado completo con ejemplos de uso.

Por ahora vamos a practicar algunas de las más comunes.

Matemáticas

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import numpy as np

# Declaramos un par de arrays de prueba
arr_1 = np.arange(1,6)
arr_2 = np.array([-3,7,3,13,0])

# Suma
np.add(arr_1, arr_2)

# Resta
np.subtract(arr_2, arr_1)

# Raiz cuadrada
np.sqrt(arr_1)

# Potencia
np.power(arr_1, 2)

# Signo
np.sign(arr_1)

Trigonométricas

# Seno
np.sin(arr_1)

# Tangente
np.tan(arr_1)

# Grados a radianes
np.deg2rad(arr_1)

Comparativas

# Máximo
np.maximum(arr_1, arr_2)

# Igual
np.equal(arr_1, arr_2)

# Mayor
np.greater(arr_1, arr_2)

Flotantes

# Declaramos un tercer array de prueba
arr_3 = np.array([3.14, 2.57, -6.4, 0.47, 5.5])

# Valor absoluto
np.fabs(arr_3)

# Techo (redondeo entero siempre al alza)
np.ceil(arr_3)

# Suelo (redondeo entero siempre a la baja)
np.floor(arr_3)