El laberinto de Falken

La librería NumPy traslada la potencia de entornos como Matlab u Octave al lenguaje de programación Python. Acometer un proyecto de Machine Learning o IA requiere un manejo intensivo y eficaz de cálculo matricial, y NumPy pone a nuestra disposición toda esa potencia. La libraría dispone de un montón de herramientas y capacidades que no es posible acometer en un artículo como este, sin embargo, me dispongo a contaros lo más importante en cuanto al manejo de matrices con NumPy. Empecemos por un ejemplo sencillo: vamos a crear una matriz. import numpy as np matrix1 = np.matrix([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) print (matrix) [[1 2 3 4] [5 6 7 8]] La primera línea importa la librería para poder usarla en el programa y seguidamente se crea una matriz de dimensión 2x4. Alternativamente, podemos usar una sintaxis al estilo de Matlab. matrix1 = np.matrix('1 2 3 4; 5 6 7 8') Existen otras tres funciones que nos facilitan la creación de matrices: zeros() crea una matriz inicializada...