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⚫ Vamos a ver en qué consiste un paquete: un
directorio que contiene varios ficheros con nuestro
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uno de esos ficheros se llame _init_.py.
⚫ Podemos cargar un fichero (llamado modulo) que
esté dentro de nuestro paquete, si escribimos:
import package.module.
Context managers
⚫ Como ya sabemos guardar nuestro código en
paquetes, podemos especificar que el bloque de
código se ejecuta bajo la supervisión de un context
manager, usamos la palabra clave reservada with
⚫ El ejemplo clásico es leer o escribir en un fichero:
Veamos ahora las librerías, una de las
principales es: Numpy
⚫ NumPy es la librería de computación científica más
popular en Python. Entre sus principales
características, citamos:
⚫ Optimización para trabajar con matrices, como
Matlab
⚫ Posibilidad de integrar código existente en C/C++
o Fortran
Diferencia de Numpy con las listas
de Python
⚫ Mientras que en una lista normal de Python, todos
los elementos conservan su tipo; NumPy ha
convertido todos al tipo inferido más probable:
string:
Algunas funciones de Numpy
⚫ Una de las más usadas es la creación de un array
mediante un rango:
⚫ O la de números aleatorios:
Numpy se utiliza también en
álgebra lineal
⚫ Mediante dot podemos hacer multiplicación de
matrices
⚫ Otro ejemplo es calcular la inversa:
Numpy y analogía con Matlab
⚫ Se pueden almacenar datasets en arrays de Numpy,
igual que hacemos con Matlab.
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Vectorizando funciones
⚫ Vectorizando nuestros algoritmos podemos llegar a
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Python paquetes y librerías Numpy

  • 2. Paquetes ⚫ Vamos a ver en qué consiste un paquete: un directorio que contiene varios ficheros con nuestro código, se considera un paquete, siempre y cuando uno de esos ficheros se llame _init_.py. ⚫ Podemos cargar un fichero (llamado modulo) que esté dentro de nuestro paquete, si escribimos: import package.module.
  • 3. Context managers ⚫ Como ya sabemos guardar nuestro código en paquetes, podemos especificar que el bloque de código se ejecuta bajo la supervisión de un context manager, usamos la palabra clave reservada with ⚫ El ejemplo clásico es leer o escribir en un fichero:
  • 4. Veamos ahora las librerías, una de las principales es: Numpy ⚫ NumPy es la librería de computación científica más popular en Python. Entre sus principales características, citamos: ⚫ Optimización para trabajar con matrices, como Matlab ⚫ Posibilidad de integrar código existente en C/C++ o Fortran
  • 5. Diferencia de Numpy con las listas de Python ⚫ Mientras que en una lista normal de Python, todos los elementos conservan su tipo; NumPy ha convertido todos al tipo inferido más probable: string:
  • 6. Algunas funciones de Numpy ⚫ Una de las más usadas es la creación de un array mediante un rango: ⚫ O la de números aleatorios:
  • 7. Numpy se utiliza también en álgebra lineal ⚫ Mediante dot podemos hacer multiplicación de matrices ⚫ Otro ejemplo es calcular la inversa:
  • 8. Numpy y analogía con Matlab ⚫ Se pueden almacenar datasets en arrays de Numpy, igual que hacemos con Matlab.
  • 9. Graficando los resultados ⚫ Usaremos Numpy y Matplotlib para conseguirlo:
  • 10. Vectorizando funciones ⚫ Vectorizando nuestros algoritmos podemos llegar a conseguir grandes mejoras de rendimiento:
  • 11. Librerías más utilizadas ⚫ Hemos visto Numpy, pero Python tiene muchas más librerías, entre las que cabe destacar: ⚫ Pandas ⚫ Scipy ⚫ MatPlotLib ⚫ Scikit-Learn ⚫ TensorFlow ⚫ Keras, etc…