Tarea 6 de ejercicios de python, Ejercicios de Computación aplicada

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1. Explicar para que se usa la librería NumPy, ejemplificar dos 2 casos.

La librería numpy se puede usar para trabajar mejor con vectores o matrices

2. Investigar como instalar NumPy

3. Instalar NumPy

4. Utilizando NumPy

◦ Crear una matriz de ceros

◦ Crear una matriz de unos

◦ Mostar 2 ejemplo utilizando arange() y shape()

◦ Mostrar un ejemplo de operaciones con matrices (Sumar y Restar). Uno por

operación

◦ Presentar 2 ejemplos de acceso a filas y columnas.

import numpy as np d=( 3 , 3 ) m=np.zeros(d) print(m) n=np.ones(d) print(n) a=np.arange( 6 ) print(a) b=np.shape(a) print(b) m1=np.array([[ 1 , 2 , 3 ],[ 4 , 5 , 6 ],[ 7 , 8 , 9 ]]) m2=np.array([[ 9 , 8 , 7 ],[ 6 , 5 , 4 ],[ 3 , 2 , 1 ]]) suma= m1+m resta=m1-m print("matriz 1:",m1) print("matriz 2:",m2) print("La suma de ambos:",suma) print("La resta entre ambos:",resta) print("Vector de elementos de la fila 1") print(m1[ 1 ,:]) print("Vector de elementos de la columna 0") print(m1[:, 0 ])

5. Crear un módulo propio e importar como módulo en otro programa para

poder utilizar las

funciones definidas en el (ver

http://docs.python.org.ar/tutorial/3/modules.html)

Ejercicios

6. Utilizando la librería numpy, realizar una función que reciba como parámetro

dos matrices y

retorne la multiplicación entre ellas. Ej: multiplica_matrices(parametro1,

parametro2)

import numpy as np a=np.array([[ 1 , 2 , 3 ],[ 4 , 5 , 6 ],[ 7 , 8 , 9 ]]) b=np.array([[ 3 , 4 , 5 ],[ 7 , 6 , 9 ],[ 9 , 6 , 4 ]]) multiplicacion=np.dot(a,b) print("Matriz 1:",a ) print("Matriz 2:",b ) print(multiplicacion)

7. Escriba una función utilizando NumPy para calcular el valor absoluto por

elementos. Ejemplo:

valor_absoluto([-13.2, 162.5, .20]) y retorne [13 , 162.5, 0.2]

import numpy as np def valor_absoluto(a): a=np.absolute(a) return a a=np.array([ 1 ,- 2 ,- 34 , 5 , 0 ,- 4 ]) print("El arreglo es: ",a) print("El valor absoluto es:",valor_absoluto(a))

8. Escriba un programa NumPy para crear una matriz de 3X4 e iterar sobre él.

Investigar sobre

nditer.

import numpy as np filas= 3 columnas= 4 val=list(map(int,input("Introduce 12 valores separados por un espacio"). split())) matriz=np.array(val).reshape(filas,columnas) print("La matriz creada es: ", matriz) for x in np.nditer(matriz): print(x, end=' ')