TUTORIAL DE NUMPY
Universidad Nacional de
Colombia
M a t e r i a l d e ap o y o e l a b o r a d o c o m o a p o y o a
la materia
Métodos Numéricos
D i e g o C a m i l o P e ñ a Ra m í r e z ( d o c e n t e )

Twitter: @nervencid
1
CONTENIDO
INTRODUCCIÓN
●
NUMPY
●
ARREGLOS
●
CREACIÓN DE ARREGLOS
●
ARREGLOS (Recorrido)
●
ARREGLOS (Operaciones básicas)
●
ARREGLOS (Operaciones básicas: producto
punto)
●

2
CONTENIDO
ARREGLOS (Operaciones básicas: producto
punto)
●
ARREGLOS (Operaciones básicas: producto
interno)
●
ARREGLOS (Operaciones básicas: producto
externo)
●
ARREGLOS (Operaciones avanzadas)
●
ARREGLOS (Operaciones con Archivos)
●

3
CONTENIDO
MATRICES
●
CREACIÓN DE MATRICES
●
MATRICES (Operaciones básicas: Producto
cruz)
●
MATRICES (Operaciones básicas:
Determinantes)
●
POLINOMIOS
●

4
INTRODUCCIÓN
Como hemos podido darnos cuenta Python es una
herramienta muy completa y autónoma; ya que nos permite
hacer varias actividades sin depender de librerías externas o
software de terceros. Sin embargo para aplicaciones más
especializadas como lo son por ejemplo: análisis matemáticos,
hacer gráficas de funciones o resolver ecuaciones, debemos
acudir a librerías externas de terceros.
A continuación haremos una breve introducción a estas
librerías que al igual que Python son de código abierto y nos
dan prestación que no podemos lograr en otros lenguajes
programación.

5
NUMPY
NumPy es una extensión de Python,
que le agrega mayor soporte
para vectores y matrices, constituyendo
una biblioteca de funciones
matemáticas de alto nivel para operar
con esos vectores o matrices. El
ancestro de NumPy, Numeric, fue
creado originalmente por Jim
Hugunincon algunas contribuciones de
otros desarrolladores. En 2005, Travis
Oliphant creó NumPy incorporando
características de Numarray en NumPy
con algunas modificaciones. NumPy
es open source.[1]
6
ARREGLOS

NumPy permite crear arreglos en Python, estos arreglos son
objetos llamados 'ndarray' los cuales son una colección de 'items'
del MISMO TIPO. [1]
Cada 'item' dentro de un arreglo es homogéneo y toma la MISMA
cantidad de memoria [1]

7
ARREGLOS

Imagen extraída de [2]
8
CREACIÓN DE ARREGLOS

9
CREACIÓN DE ARREGLOS

1
0
CREACIÓN DE ARREGLOS

1
1
CREACIÓN DE ARREGLOS

1
2
CREACIÓN DE ARREGLOS

1
3
ARREGLOS (Recorrido)

1
4
ARREGLOS (Recorrido)

1
5
ARREGLOS (Recorrido)

1
6
ARREGLOS (Operaciones
básicas)

1
7
ARREGLOS (Operaciones
básicas)

1
8
ARREGLOS (Operaciones
básicas: producto punto)

1
9
ARREGLOS (Operaciones
básicas: Producto Interno)
El producto interno se define como el producto fila
por columna cuyo resultado es un escalar es
análogo al producto punto, a continuación un
ejemplo con su respectivo codigo:

2
0
ARREGLOS (Operaciones
básicas: Producto Interno)

2
1
ARREGLOS (Operaciones
básicas: Producto Externo)
El producto externo se define como el producto de
cada elemento de una fila de un vector X (1xn) por
los elementos de una columna de un vector Y (mx1)
cuyo irán formando vectores fila, los cuales al final
darán como resultado una matriz Z (mxn), por
ejemplo:

2
2
ARREGLOS (Operaciones
básicas: Producto Externo)

2
3
ARREGLOS (Operaciones
avanzadas)

2
4
ARREGLOS (Operaciones
avanzadas)

2
5
ARREGLOS (Operaciones
avanzadas)

2
6
ARREGLOS (Operaciones
avanzadas)

2
7
ARREGLOS (Operaciones con
Archivos)

2
8
ARREGLOS (Operaciones con
Archivos)

2
9
MATRICES
Las matrices pueden ser declaradas en Numpy como arreglos de
varas filas o multo-dimensionales.
También podemos utilizar la librería 'matrix' la cual posee los
mismos métodos de la librería 'array', lo cual nos permite hacer las
mismas operaciones que hacemos con los arreglos.

3
0
CREACIÓN DE MATRICES

3
1
CREACIÓN DE MATRICES

3
2
CREACIÓN DE MATRICES

3
3
CREACIÓN DE MATRICES

3
4
CREACIÓN DE MATRICES

3
5
MATRICES (Operaciones
básicas: Producto cruz)

3
6
MATRICES (Operaciones
básicas: Determinantes)

3
7
POLINOMIOS
Los polinomios son expresiones matemáticas compuestas
principalmente de un conjunto finito de coeficientes
constantes conocidos acompañados de variables,
relacionados principalmente por medio de las operaciones
de suma, resta, multiplicacion, división o potencia, por
ejemplo:

3
8
POLINOMIOS
Trabajaremos con el polinomio:

3
9
POLINOMIOS

4
0
POLINOMIOS

4
1
BIBLIOGARFIA
[1] http://es.wikipedia.org/wiki/NumPy
[2] http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/

4
2
SOBRE EL AUTOR Y EL CONTENIDO
A menos que se informe de otra manera esta obra está bajo una licencia de
Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 2.5
Colombia.

Diego Camilo Peña Ramírez
Bogotá, Colombia
Abril de 2013
Twitter: @nervencid
4
3

Tutorial de numpy