Introducción a NumPy
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En un mundo lleno de datos, trabajar con matrices y arreglos es sumamente importante. Ahí es donde NumPy resulta útil. Gracias a su gran velocidad y a una interfaz relativamente fácil de usar, se ha convertido en la biblioteca de Python más utilizada para trabajar con arreglos.
Ahora analicemos la velocidad de NumPy y de dónde proviene. A pesar de ser una biblioteca de Python, está escrita principalmente en C, un lenguaje de bajo nivel que permite realizar cálculos rápidos.
Otro factor que contribuye a la velocidad de NumPy es la vectorización. En esencia, la vectorización consiste en transformar un algoritmo que opera sobre un solo valor a la vez para que opere sobre un conjunto de valores (vector) simultáneamente, lo cual se realiza internamente a nivel de CPU.
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Para utilizar NumPy, primero se debe importar; por lo tanto, importa numpy usando el alias np.
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