Más información sobre la lista de matrices Numpy de Python

El siguiente artículo discutirá la matriz NumPy y cómo podemos convertirla en una lista estándar de Python. El módulo NumPy proporciona funciones que nos ayudan a lograr esto.

Una matriz NumPy consta de una cuadrícula de valores de un tipo similar. La indexación en una matriz NumPy se realiza utilizando valores enteros no negativos. La dimensión de una matriz se considera su "rango". La forma de una matriz está determinada por el número de elementos a lo largo de cada dimensión de la matriz.

Sobre el módulo

El módulo Python NumPy nos proporciona paquetes para el procesamiento de arreglos. Nos permite crear "objetos de matriz" de múltiples dimensiones. Varias funciones para manipular estos objetos de matriz también se proporcionan dentro del módulo. Es la biblioteca más fundamental para el cálculo científico en Python.

Acerca de la función

La función nos proporciona una lista de todos los elementos de datos de la matriz NumPy.

Sintaxis – arrayName.tolist()
Parámetros – NINGUNO
Retorno – Una lista anidada que consta de los elementos de la matriz

Cómo convertir una matriz NumPy en una lista de Python

Matriz unidimensional

En este programa, estamos pasando la tolistfunción a una matriz NumPy unidimensional.

import numpy as np
myArray = np.array([3,2,5,9])
print(myArray)
print(type(myArray))
 
#converting to a list
 
arrList = myArray.tolist()
 
print(arrList)
 
# type of arrList
print(type(arrList))

Producción

[3 2 5 9]
<class 'numpy.ndarray'>
[3, 2, 5, 9]
<class 'list'>

Matriz bidimensional

Similar al ejemplo anterior, pasaremos una matriz NumPy bidimensional en esta demostración.

import numpy as np
myArray = np.array([[3,2,5],
                                     [4,4,3],
                                     [9,5,6]])
print(myArray)
print(type(myArray))
 
#converting to a list
 
arrList = myArray.tolist()
 
print(arrList)
 
# type of arrList
print(type(arrList))

Producción

[[3 2 5]
 [4 4 3]
 [9 5 6]]
<class 'numpy.ndarray'>
[[3, 2, 5], [4, 4, 3], [9, 5, 6]]
<class 'list'>

Pasar la función NumPy Array tolist sobre un segundo eje

Veamos cómo podemos dividir una matriz NumPy n-dimensional dentro de un eje interno.

Considere una matriz de forma (3,133,78,78,78,1) dentro de una lista de 150 matrices. Para recuperar una lista basada en un eje interno, pasemos la .swapaxesfunción.

La swapaxes()función nos permite intercambiar dos o más ejes de una matriz en Python.

Entonces deberíamos pasar: np.swapaxes(nameofArray,0,1) y colocar las 150 dimensiones al principio. Además, list()se puede pasar para recuperar la lista completa

Agregar matriz NumPy a una lista

La siguiente demostración nos muestra cómo podemos agregar matrices NumPy a una lista de Python.

import numpy as np
a = np.empty((3), int)
 
listINIT = []
for idx in range(4):    
    for i in range(3):
        a[i] = idx*10 + i
    print("idx =",idx,"; a =",a)
    listINIT.append(a.copy())
 
print("listINIT =",listINIT)

Producción

NumPy tolist vs. Función de lista de Python

lista NumPy	lista de pitones
NumPy tolist proporciona una conversión completa de listas anidadas (listas de listas).	La lista solo puede iterar sobre una matriz de una dimensión.
tolist solo funciona en objetos que implementan dicho método.	Una lista funcionará en cualquier objeto iterable.
La función tolist pertenece a un módulo externo NumPy	La función de lista es una función incorporada y predefinida en Python.

¿Cómo convertir una matriz NumPy 2D en una lista de listas usando tolist?

Veamos cómo podemos convertir una matriz 2D en listas anidadas.

Para este procedimiento, usaremos principalmente la función tolist de matriz Numpy.

import numpy as np
myArray = np.array([[3, 6, 9, 12],
                [56, 63, 12, 77],
                [12, 32, 12, 2]])
print(myArray)
listOfList = myArray.tolist()
print(listOfList)  

Producción

[[ 3  6  9 12]
 [56 63 12 77]
 [12 32 12  2]]
[[3, 6, 9, 12], [56, 63, 12, 77], [12, 32, 12, 2]]

¿Cómo convertir N-Dimensional NumPy Array en una lista de tuplas?

En este programa, veremos cómo podemos convertir múltiples arreglos dimensionales en una Lista de Tuplas.

import numpy as np
myArray = np.array([[[3,12]],
                [[56, 77]]])
 
# Converting to a list of tuples my reshaping myArray
list(map(tuple, myArray.reshape((2, 2))))

Producción

[(3, 12), (56, 77)]

Cómo mostrar matrices sin los corchetes

Podemos mostrar los elementos solos dentro de una matriz excluyendo los corchetes . Veamos cómo se logra eso en matrices de una y dos dimensiones.

Matrices 1D

import numpy as np
myArray = np.array([3,5,6])
print(*myArray, sep=', ')

Producción

3, 5, 6

Matrices 2D

Implementar el mismo programa que la matriz 1D solo eliminará los corchetes más externos. Por lo tanto, echemos un vistazo a un programa diferente.

import numpy as np
myArray = np.array([[3,5,6],
                     [8,2,3],
                     [9, 82, 0]])
print(str(myArray).replace(' [', '').replace('[', '').replace(']', ''))

Producción

 3  5  6
 8  2  3
 9 82  0

Aplanar una lista de matrices NumPy

Usando la numpy.contactenatefunción, podemos concatenar elementos de una lista de entrada en un solo objeto de matriz.

import numpy as np
contactElem = np.concatenate(input_list).ravel()

El resultado final se puede mostrar en un formato de lista como este:

import numpy as np
contactElemList = np.concatenate(input_list).ravel().tolist()

Conversión de matrices multidimensionales en listas de listas

Podemos usar la .tolist()función para convertir matrices NumPy en listas.

Veamos la siguiente demostración:

import numpy as np
myArray = np.array([[3,5,6],
                     [8,2,3],
                     [9, 82, 0]])
listArray = myArray.tolist()
type(listArray)
print(listArray)

Producción

[[3, 5, 6], [8, 2, 3], [9, 82, 0]]

preguntas frecuentes

¿Cuál es la complejidad temporal de tolist?

La complejidad temporal para .tolist()es O(n), donde n es el número de elementos de la lista.

¿Python List es más rápido que NumPy Array?

Las matrices NumPy son más rápidas que las listas de Python. Esto se debe al hecho de que una matriz consta de elementos de tipos similares en ubicaciones de memoria adyacentes. Al mismo tiempo, los elementos de la lista pueden ser de diferentes tipos ubicados en ubicaciones de memoria no adyacentes.

Conclusión

En este artículo, hemos analizado la versatilidad de las matrices NumPy y cómo se diferencian de las listas regulares de Python. Hemos demostrado los casos de uso de la lista de matrices NumPy y varios escenarios en los que la función resulta útil.

Fuente:  https://www.pythonpool.com

#python 

What is GEEK

Buddha Community

Why use Python for Software Development

No programming language is pretty much as diverse as Python. It enables building cutting edge applications effortlessly. Developers are as yet investigating the full capability of end-to-end Python development services in various areas. 

By areas, we mean FinTech, HealthTech, InsureTech, Cybersecurity, and that's just the beginning. These are New Economy areas, and Python has the ability to serve every one of them. The vast majority of them require massive computational abilities. Python's code is dynamic and powerful - equipped for taking care of the heavy traffic and substantial algorithmic capacities. 

Programming advancement is multidimensional today. Endeavor programming requires an intelligent application with AI and ML capacities. Shopper based applications require information examination to convey a superior client experience. Netflix, Trello, and Amazon are genuine instances of such applications. Python assists with building them effortlessly. 

5 Reasons to Utilize Python for Programming Web Apps 

Python can do such numerous things that developers can't discover enough reasons to admire it. Python application development isn't restricted to web and enterprise applications. It is exceptionally adaptable and superb for a wide range of uses.

Robust frameworks 

Python is known for its tools and frameworks. There's a structure for everything. Django is helpful for building web applications, venture applications, logical applications, and mathematical processing. Flask is another web improvement framework with no conditions. 

Web2Py, CherryPy, and Falcon offer incredible capabilities to customize Python development services. A large portion of them are open-source frameworks that allow quick turn of events. 

Simple to read and compose 

Python has an improved sentence structure - one that is like the English language. New engineers for Python can undoubtedly understand where they stand in the development process. The simplicity of composing allows quick application building. 

The motivation behind building Python, as said by its maker Guido Van Rossum, was to empower even beginner engineers to comprehend the programming language. The simple coding likewise permits developers to roll out speedy improvements without getting confused by pointless subtleties. 

Utilized by the best 

Alright - Python isn't simply one more programming language. It should have something, which is the reason the business giants use it. Furthermore, that too for different purposes. Developers at Google use Python to assemble framework organization systems, parallel information pusher, code audit, testing and QA, and substantially more. Netflix utilizes Python web development services for its recommendation algorithm and media player. 

Massive community support 

Python has a steadily developing community that offers enormous help. From amateurs to specialists, there's everybody. There are a lot of instructional exercises, documentation, and guides accessible for Python web development solutions. 

Today, numerous universities start with Python, adding to the quantity of individuals in the community. Frequently, Python designers team up on various tasks and help each other with algorithmic, utilitarian, and application critical thinking. 

Progressive applications 

Python is the greatest supporter of data science, Machine Learning, and Artificial Intelligence at any enterprise software development company. Its utilization cases in cutting edge applications are the most compelling motivation for its prosperity. Python is the second most well known tool after R for data analytics.

The simplicity of getting sorted out, overseeing, and visualizing information through unique libraries makes it ideal for data based applications. TensorFlow for neural networks and OpenCV for computer vision are two of Python's most well known use cases for Machine learning applications.

Summary

Thinking about the advances in programming and innovation, Python is a YES for an assorted scope of utilizations. Game development, web application development services, GUI advancement, ML and AI improvement, Enterprise and customer applications - every one of them uses Python to its full potential. 

The disadvantages of Python web improvement arrangements are regularly disregarded by developers and organizations because of the advantages it gives. They focus on quality over speed and performance over blunders. That is the reason it's a good idea to utilize Python for building the applications of the future.

#python development services #python development company #python app development #python development #python in web development #python software development

Más información sobre la lista de matrices Numpy de Python

El siguiente artículo discutirá la matriz NumPy y cómo podemos convertirla en una lista estándar de Python. El módulo NumPy proporciona funciones que nos ayudan a lograr esto.

Una matriz NumPy consta de una cuadrícula de valores de un tipo similar. La indexación en una matriz NumPy se realiza utilizando valores enteros no negativos. La dimensión de una matriz se considera su "rango". La forma de una matriz está determinada por el número de elementos a lo largo de cada dimensión de la matriz.

Sobre el módulo

El módulo Python NumPy nos proporciona paquetes para el procesamiento de arreglos. Nos permite crear "objetos de matriz" de múltiples dimensiones. Varias funciones para manipular estos objetos de matriz también se proporcionan dentro del módulo. Es la biblioteca más fundamental para el cálculo científico en Python.

Acerca de la función

La función nos proporciona una lista de todos los elementos de datos de la matriz NumPy.

Sintaxis – arrayName.tolist()
Parámetros – NINGUNO
Retorno – Una lista anidada que consta de los elementos de la matriz

Cómo convertir una matriz NumPy en una lista de Python

Matriz unidimensional

En este programa, estamos pasando la tolistfunción a una matriz NumPy unidimensional.

import numpy as np
myArray = np.array([3,2,5,9])
print(myArray)
print(type(myArray))
 
#converting to a list
 
arrList = myArray.tolist()
 
print(arrList)
 
# type of arrList
print(type(arrList))

Producción

[3 2 5 9]
<class 'numpy.ndarray'>
[3, 2, 5, 9]
<class 'list'>

Matriz bidimensional

Similar al ejemplo anterior, pasaremos una matriz NumPy bidimensional en esta demostración.

import numpy as np
myArray = np.array([[3,2,5],
                                     [4,4,3],
                                     [9,5,6]])
print(myArray)
print(type(myArray))
 
#converting to a list
 
arrList = myArray.tolist()
 
print(arrList)
 
# type of arrList
print(type(arrList))

Producción

[[3 2 5]
 [4 4 3]
 [9 5 6]]
<class 'numpy.ndarray'>
[[3, 2, 5], [4, 4, 3], [9, 5, 6]]
<class 'list'>

Pasar la función NumPy Array tolist sobre un segundo eje

Veamos cómo podemos dividir una matriz NumPy n-dimensional dentro de un eje interno.

Considere una matriz de forma (3,133,78,78,78,1) dentro de una lista de 150 matrices. Para recuperar una lista basada en un eje interno, pasemos la .swapaxesfunción.

La swapaxes()función nos permite intercambiar dos o más ejes de una matriz en Python.

Entonces deberíamos pasar: np.swapaxes(nameofArray,0,1) y colocar las 150 dimensiones al principio. Además, list()se puede pasar para recuperar la lista completa

Agregar matriz NumPy a una lista

La siguiente demostración nos muestra cómo podemos agregar matrices NumPy a una lista de Python.

import numpy as np
a = np.empty((3), int)
 
listINIT = []
for idx in range(4):    
    for i in range(3):
        a[i] = idx*10 + i
    print("idx =",idx,"; a =",a)
    listINIT.append(a.copy())
 
print("listINIT =",listINIT)

Producción

NumPy tolist vs. Función de lista de Python

lista NumPy	lista de pitones
NumPy tolist proporciona una conversión completa de listas anidadas (listas de listas).	La lista solo puede iterar sobre una matriz de una dimensión.
tolist solo funciona en objetos que implementan dicho método.	Una lista funcionará en cualquier objeto iterable.
La función tolist pertenece a un módulo externo NumPy	La función de lista es una función incorporada y predefinida en Python.

¿Cómo convertir una matriz NumPy 2D en una lista de listas usando tolist?

Veamos cómo podemos convertir una matriz 2D en listas anidadas.

Para este procedimiento, usaremos principalmente la función tolist de matriz Numpy.

import numpy as np
myArray = np.array([[3, 6, 9, 12],
                [56, 63, 12, 77],
                [12, 32, 12, 2]])
print(myArray)
listOfList = myArray.tolist()
print(listOfList)  

Producción

[[ 3  6  9 12]
 [56 63 12 77]
 [12 32 12  2]]
[[3, 6, 9, 12], [56, 63, 12, 77], [12, 32, 12, 2]]

¿Cómo convertir N-Dimensional NumPy Array en una lista de tuplas?

En este programa, veremos cómo podemos convertir múltiples arreglos dimensionales en una Lista de Tuplas.

import numpy as np
myArray = np.array([[[3,12]],
                [[56, 77]]])
 
# Converting to a list of tuples my reshaping myArray
list(map(tuple, myArray.reshape((2, 2))))

Producción

[(3, 12), (56, 77)]

Cómo mostrar matrices sin los corchetes

Podemos mostrar los elementos solos dentro de una matriz excluyendo los corchetes . Veamos cómo se logra eso en matrices de una y dos dimensiones.

Matrices 1D

import numpy as np
myArray = np.array([3,5,6])
print(*myArray, sep=', ')

Producción

3, 5, 6

Matrices 2D

Implementar el mismo programa que la matriz 1D solo eliminará los corchetes más externos. Por lo tanto, echemos un vistazo a un programa diferente.

import numpy as np
myArray = np.array([[3,5,6],
                     [8,2,3],
                     [9, 82, 0]])
print(str(myArray).replace(' [', '').replace('[', '').replace(']', ''))

Producción

 3  5  6
 8  2  3
 9 82  0

Aplanar una lista de matrices NumPy

Usando la numpy.contactenatefunción, podemos concatenar elementos de una lista de entrada en un solo objeto de matriz.

import numpy as np
contactElem = np.concatenate(input_list).ravel()

El resultado final se puede mostrar en un formato de lista como este:

import numpy as np
contactElemList = np.concatenate(input_list).ravel().tolist()

Conversión de matrices multidimensionales en listas de listas

Podemos usar la .tolist()función para convertir matrices NumPy en listas.

Veamos la siguiente demostración:

import numpy as np
myArray = np.array([[3,5,6],
                     [8,2,3],
                     [9, 82, 0]])
listArray = myArray.tolist()
type(listArray)
print(listArray)

Producción

[[3, 5, 6], [8, 2, 3], [9, 82, 0]]

preguntas frecuentes

¿Cuál es la complejidad temporal de tolist?

La complejidad temporal para .tolist()es O(n), donde n es el número de elementos de la lista.

¿Python List es más rápido que NumPy Array?

Las matrices NumPy son más rápidas que las listas de Python. Esto se debe al hecho de que una matriz consta de elementos de tipos similares en ubicaciones de memoria adyacentes. Al mismo tiempo, los elementos de la lista pueden ser de diferentes tipos ubicados en ubicaciones de memoria no adyacentes.

Conclusión

En este artículo, hemos analizado la versatilidad de las matrices NumPy y cómo se diferencian de las listas regulares de Python. Hemos demostrado los casos de uso de la lista de matrices NumPy y varios escenarios en los que la función resulta útil.

Fuente:  https://www.pythonpool.com

#python 

Python Tricks Every Developer Should Know

Python is awesome, it’s one of the easiest languages with simple and intuitive syntax but wait, have you ever thought that there might ways to write your python code simpler?

In this tutorial, you’re going to learn a variety of Python tricks that you can use to write your Python code in a more readable and efficient way like a pro.

Let’s get started

Swapping value in Python

Instead of creating a temporary variable to hold the value of the one while swapping, you can do this instead

>>> FirstName = "kalebu"
>>> LastName = "Jordan"
>>> FirstName, LastName = LastName, FirstName 
>>> print(FirstName, LastName)
('Jordan', 'kalebu')

#python #python-programming #python3 #python-tutorials #learn-python #python-tips #python-skills #python-development

How to Remove all Duplicate Files on your Drive via Python

Today you’re going to learn how to use Python programming in a way that can ultimately save a lot of space on your drive by removing all the duplicates.

Intro

In many situations you may find yourself having duplicates files on your disk and but when it comes to tracking and checking them manually it can tedious.

Heres a solution

Instead of tracking throughout your disk to see if there is a duplicate, you can automate the process using coding, by writing a program to recursively track through the disk and remove all the found duplicates and that’s what this article is about.

But How do we do it?

If we were to read the whole file and then compare it to the rest of the files recursively through the given directory it will take a very long time, then how do we do it?

The answer is hashing, with hashing can generate a given string of letters and numbers which act as the identity of a given file and if we find any other file with the same identity we gonna delete it.

There’s a variety of hashing algorithms out there such as

• md5
• sha1
• sha224, sha256, sha384 and sha512

#python-programming #python-tutorials #learn-python #python-project #python3 #python #python-skills #python-tips

Python TypeError: Can't Multiply Sequence By Non-int Of Type 'float'

Python throws typeerror: can’t multiply sequence by non-int of type ‘float’ when you try to multiply a string with float value. Although you can multiply a string with int value but except that no other type is supported.

We get this situation when we take input from user and do computation over it. The inputs are always in string type, no matter if a digit is entered, it will be treated as string. It’s your job to typecast it to your required type like in this case, its float.

#python #python error #python list #python numpy #python string #python-short