Arrays

np.array()

matrices

np.array([
[],
[]
])

metodos arrays

matriz.shape -> dimensiones
matriz.dtype -> tipo de dato que almacena
matriz.astype(tipo_Dato) -> asignamos nuevo tipo dato

arreglos de zeros y unos

# una sola matriz
np.zeros((filas, columnas))
np.ones((filas, colimnas))
#varias matrices
np.zeros((cantidad, filasm columnas))
np.ones((cantidad, filasm columnas))

aleatorios

np.random.randint(low, high, size=() )

Rangos

np.arange(inicio, fin, salto)
np.linspace(inicio, fin, cantidad)

Operaciones

matriz_a @ matriz_b -> multiplicacion
matriz_a - matriz_b
matriz_a // matriz_b 
matriz_a + matriz_b ->

metodos utiles

arreglo_matriz.flatten() -> un solo array con todos los elemento

# estadisticas

arreglo.sum() -> suma de todos los elementos
arreglo.min() -> minimo de todos los elementos
arreglo.max() -> maximo del arreglo
arreglo.cumsum() -> suma cconmutativa
arreglo.mean() -> promedio
arreglo.std() -> desviacion estandar

np.where(condicion)  # nos devuelve un arreglo nuevo con los datos que cumplan la ocnidciones los demas seran nulos