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Numpy Cheatsheet para operaciones con vectores

Antes de pasar a las operaciones importemos Numpy.

import numpy as np

SUMA Y RESTA DE VECTORES

La suma y resta entre vectores se hace a través de los operadores + y -.

vector1 = np.array([1,2,3,4,5])

vector2 = np.array([6,7,8,9,10])

suma = vector1 + vector2

resta = vector1 - vector2

PRODUCTO ESCALAR

Multiplicar un vector por un escalar se consigue con el operador *.

vector = np.array([1,2,3,4,5])
escalar = 5producto = escalar * vector

MULTIPLICACIÓN ENTRE VECTORES

De igual forma la multiplicación entre vectores se consigue con el operador *.

vector1 = np.array([1,2,3,4,5])

vector2 = np.array([6,7,8,9,10])

producto = vector1 * vector2

PRODUCTO INTERNO Y PRODUCTO PUNTO

El producto interno se obtiene con el método inner() de numpy.
El producto punto se obtiene con el método dot() de numpy.

vector1 = np.array([1,2,3,4,5])

vector2 = np.array([6,7,8,9,10])

p_interno = np.inner(vector1, vector2)

p_punto = np.dot(vector1, vector2)

NORMA DE UN VECTOR

vector = np.array([1,2,3,4,5])

norma = np.linalg.norm(vector)

DISTANCIA ENTRE VECTORES

La distancia entre dos vectores es igual a la norma de la diferencia de los vectores.

vector1 = np.array([1,2,3,4,5])

vector2 = np.array([6,7,8,9,10])

distancia = np.linalg.norm(vector1 - vector2)

MEDIA Y DESVIACIÓN ESTÁNDAR DE UN VECTOR

La media se obtiene con el método mean() de numpy.
La desviación estándar se obtiene con el método std() de numpy.

vector = np.array([1,2,3,4,5])

media = np.mean(vector)

desv_est = np.std(vector)

MATRIZ DE CORRELACIÓN

Si tienes un vector de vectores puedes obtener una matriz de correlación con el método corrcoef de numpy.

vector = np.array([
		[0.77395605, 0.43887844, 0.85859792],
		[0.69736803, 0.09417735, 0.97562235],
       	[0.7611397 , 0.78606431, 0.12811363]
	])

matriz_corr = np.corrcoef(vector)

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