Matrices en Python y NumPy

Las matrices son una estructura de datos bidimencional donde los elementos se organizan en filas y columnas. Ejemplo de esto: 

Esta matriz es una matriz de 3x4 porque tiene 3 filas y 4 columnas. 

Python no tiene un tipo de dato incorporado para trabajar con matrices, sin embargo podemos tratar la matriz como una lista de listas, por ejemplo:

Puedes conocer las listas más a fondo en la siguiente entrada: Listas en Python

Veamos como trabajar con una lista anidada:

Veamos otro ejemplo, crearemos una matriz a través de un for anidado:

Otro ejemplo, transponer una matriz utilizando for anidado:

El uso de las listas anidadas para trabajar como una matriz funciona para tareas simples, sin embargo, a la hora de trabajar con matrices complejas podremos usar el paquete Numpy.

Numpy Array

NumPy es un paquete científico que admite un poderoso objeto de matriz N-Dimensional. Antes de comenzar a trabajar con NumPy necesitamos instalarlo:

Como instalar NumPy

Como instalar NumPy en Windows:
Terminal: pip install numpy

Como instalar NumPy en Ubuntu & Debian:
Terminal: sudo apt-get install python-numpy

Como instalar NumPy en Fedora:
Terminal: sudo dnf install numpy

Como instalar NumPy en Macports:
Terminal: sudo port install py35-numpy

Como instalar NumPy en Homebrew:
Terminal: pip install numpy

NumPy nos proporciona una matriz de elementos multidimensionales (que en realidad es un objeto), veamos un ejemplo:

Como podemos ver, la clase Matriz de NumPy se llama ndarray.

Como crear un Array en NumPy

Hay varias formas de crear una array en NumPy, veamos un ejemplo con Integers, Floats y números complejos:

Otro ejemplo, Array de ceros y unos: 

Otro ejemplo utilizando arange() y shape()

Operaciones de Matriz con NumPy

Anteriormente estuvimos haciendo operaciones con Matrices creadas a partir de listas de listas. Ahora vamos a realizar operaciones utilizando la librería NumPy:

Ejemplo usando el operador + para sumar dos matrices:

Ejemplo de multiplicación de matrices con NumPy utilizando el método dot():

Otro ejemplo, transponer un a matriz con NumPy utilizando el método transpose():

Como podemos ver, NumPy hace que nuestra tarea sea mucho más fácil.

Acceso a las matrices, filas y columnas

Al igual que las listas, podemos acceder a los elementos de una matriz utilizando el índice. Comencemos con una matriz NumPy unidireccional:

Ahora veamos como podemos acceder a los elementos de una matriz bidireccional (que básicamente una Matriz):

Ejemplo accediendo a las filas de una matriz:

Ejemplo accediendo a las columnas de una matriz: 

Porciones de una Matriz

El corte de una matriz NumPy unidireccional es similar al de una lista. Veamos un ejemplo:

Resumiendo podemos decir que trabajar con NumPy para manipular las matrices en vez de utilizar listas de listas hace que nuestro trabajo sea más sencillo.

Espero que este resumen de Matrices Python y NumPy sea de su agrado.

No olviden dejar sugerencias, dudas o cualquier otro comentario. Saludos

Diego