Aprende NumPy: Fundamentos para Análisis de Datos y Cálculos Matriciales

Trabajar con Big Data hoy en día es muy importante para medir los avances en cualquier negocio, pero sí que es cierto que llevar este trabajo a mano puede tomarte muchísimo tiempo.

Por suerte, vivimos en una era tecnológica en la que cuentas con herramientas digitales que te facilitarán la vida, incluso en lo que respecta al análisis de datos.

Diversos programas han salido en los últimos años con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos, almacenarlos, organizarlos y sacar todas las cuentas necesarias.

Si buscas uno de este tipo, NumPy es el preferido de muchos en la actualidad. ¿Nunca habías escuchado sobre él? No te preocupes, hemos preparado para ti toda la información que necesitas conocer.

Antes de entrar en materia…

Si eres muy novato en todo este tema, existen algunos términos que debes conocer primero antes de pasar a explicar a profundidad qué es NumPy.

En principio, esta es una biblioteca de Python utilizada para realizar cálculos científicos y su nombre no es más que la abreviatura de Numerical Python.

Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados hoy en día y, si bien también puede ser empleado para el desarrollo de programas y aplicaciones web, es mucho más utilizado en el ámbito del Machine Learning y la Ciencia de Datos.

Es gracias a esto que NumPy es de gran ayuda para realizar análisis de datos continuos y también para los cálculos matriciales, pero estos últimos ¿qué son?

Se trata de un cálculo matemático centrado en la recolección de las derivadas parciales de una función según sus variables.

Asimismo, NumPy se centra en el trabajo con arrays (arreglos) multidimensionales, los cuales son una estructura de datos de un mismo tipo que se presenta organizado en cuadrículas con distintas dimensiones.

Los arrays son la forma en la que NumPy se encarga de almacenar los datos y son mucho más rápidos que las listas comunes. Además, su estructura también permite trabajar con métodos integrados durante los análisis.

Ahora sí, ¿Qué es NumPy?

Tras conocer algunos de los términos básicos que se te presentarán al trabajar con esta biblioteca, es momento de explicar a fondo de qué se trata

Numpy es una novedosa biblioteca de Python de código abierto empleada por los desarrolladores web ingenieros científicos para trabajar con operaciones matemáticas y realizar análisis de datos.

La misma cuenta con una gran variedad de herramientas para trabajar con arrays multidimensionales y ejecutar operaciones matemáticas avanzadas en cuestión de tan solo segundos.

Gracias a esto NumPy puede ser utilizada por diversos profesionales, tanto por programadores, como por ingenieros, quienes pueden sacar provecho de sus funciones en el Data Science.

Además, trabaja también como un espacio de almacenamiento capaz de contener datos de todos tipos que luego podrán ser medidos desde el mismo programa.

¿Para qué se utiliza NumPy?

Es por su modo de trabajar que Numpy se presenta como una excelente opción para manejar datos con velocidad y ofrecer resultados inmediatos según lo que se busque calcular.

Python hoy en día cuenta con diversas bibliotecas gratuitas para los profesionales tecnológicos, pero Numpy es una de las más utilizadas y esto tiene un motivo de ser.

Esta librería cuenta con diversas técnicas de Data Science que automatizan los procesos a la hora de realizar mediciones y cálculos con el Big Data.

Por ejemplo, gracias a sus matrices con gran tamaño y los cuadros con los cuales trabaja, la biblioteca es capaz de extraer información valiosa en pocos segundos, así como realizar funciones matemáticas diversas con mucha eficiencia.

¿Cuál es el modo de funcionamiento de NumPy?

NumPy tiene un modo de funcionamiento bastante específico, ya que el principal elemento utilizado dentro de la plataforma son los denominados Arrays.

Cuando se utiliza esta librería para trabajos de Big Data, es posible transformar todos los datos numéricos en arrays, o en forma de cuatros, para poder trabajar con ellos en funciones multidimensionales y también en operaciones de reordenación.

Es por medio de esta transformación de datos que se vuelve posible extraer información valiosa para los análisis y organizarlos de un modo más sencillo de entender.

Si tuvieras que hacer este tipo de trabajo a mano, tendrías que invertir muchas horas de tu tiempo y dominar algunas funciones matemáticas complejas.

En cambio, al trabajar de la mano de NumPy, todos estos procedimientos podrán verse automatizados y generar un impacto positivo en tu eficiencia laboral.

Asimismo, también se trabaja con ndarray, los cuales son una estructura de datos presentada en cuadro homogéneos donde todos los elementos son del mismo tipo.

Por si todo esto fuera poco, NumPy puede ser integrado a otros programas o bibliotecas de programación para desarrollar aún más algunas funciones. Ya que, los arrays con los cuales trabaja, funcionan como una excelente organización para realizar la entrada y salida de datos.

¿Qué necesitas saber para trabajar con NumPy?

Si eres novato en todo este tema, antes de comenzar a trabajar con esta librería, tendrás que conocer cuáles son los términos que necesitas dominar antes de comenzar a trabajar con ella y algunos de los más importantes son:

Tener conocimientos sobre Python

En primer lugar, resulta fundamental que tengas un buen dominio de Python, ya que es el lenguaje de programación sobre el cual se encuentra fundamentado.

Se trata de uno de los lenguajes de programación más utilizados en la actualidad y, gracias a ello, dentro de la red encontrarás un sinfín de información sobre él.

Por lo tanto, será sencillo para ti encontrar tutoriales sobre cómo iniciarte en su uso. Asimismo, es un lenguaje con una sintaxis concisa, lo que asegura un aprendizaje mucho más rápido para todos los que quieran trabajar con él.

Conocer sobre análisis de datos

En vista de que es una librería utilizada para este tipo de ámbito, resulta importante que sepas cómo se maneja todo el sector del Big Data, Data Scientist o Data Analyst.

Para sacarle el mayor provecho posible a una librería como esta, resulta fundamental tener este tipo de conocimientos básicos y aprender cómo debe ser la gestión de los datos según cada análisis a realizar.

Conocimientos matemáticos básicos

Si bien será este programa el encargado de ejecutar todas las operaciones matemáticas complejas, resulta importante que tengas información básica sobre algunas operaciones matemáticas o, como mínimo, sobre sus funcionalidades.

Este no es un conocimiento excluyente al comenzar a trabajar con NumPy, ya que podrás iniciar incluso si no sabes mucho sobre esto.

Sin embargo, sí que es cierto que este tipo de información te podrá ayudar a comprender mucho mejor cómo darle los comandos correctos al programa para que se encargue de todos los cálculos.

¿Cómo instalar NumPy?

Si te llama la atención las distintas funcionalidades de esta librería gratuita fundamentada en Pythom, de seguro justo ahora te preguntas, ¿cómo puedo instalarla?

A esta pregunta, hay diversas respuestas, ya que hay varias formas de hacerlo y sus variaciones dependerán del método utilizado. Para que tengas en claro esto, te hablaremos sobre sus tres formas de instalación:

Por medio de pip

Pip es un instalador de paquetes de Python desde el cual se pueden descargar las diversas bibliotecas que posee este lenguaje de programación.

Para instalar NumPy a través del mismo, tendrás que buscar en internet el sitio web oficial de pip. Una vez allí, te dirigirás a la sección en donde se encuentra NumPy.

En ese momento, te aparecerá en pantalla el comando de instalación. Por lo tanto, todo lo que debes hacer es copiarlo, abrir tu ventana de comandos y pegarlo allí. De esa manera, el proceso de descarga e instalación se completa automáticamente.  

Por medio de Anaconda

Otra gran opción es descargar en primer lugar el programa de distribución de lenguajes de programación conocido como Anaconda Python. Al instalarlo, se instalará de forma automática NumPy.

Para hacerlo, tan solo deberás acceder al sitio web oficial de Anaconda Python y descargar la versión más reciente según tu sistema operativo. Una vez que se instale, podrás verificar que también se encuentra la biblioteca de NumPy.

Por medio de conda install

Ahora bien, si ya tenías descargado Anaconda y, en sus versiones anteriores, no se encontraba incluida NumPy, existe otra forma de hacerlo.

En este caso, la mejor opción es descargar esta librería desde el repositorio de Anaconda. Para ello, deberás volver a entrar a la web de Anaconda y acceder a la sección de NumPy.

Cuando estés allí, deberás presionar la opción de conda install y copiar el comando que te aparecerá.

A partir de aquí, el proceso es igual que en el primer paso: deberás pegar el comando en la ventana de comandos de tu sistema operativo. Al hacerlo, Anaconda se encargará del proceso de descarga e instalación de NumPy por sí solo.

¿Cómo verificar si la instalación ha sido exitosa?

Todas las opciones de descarga e instalación de NumPy son confiables y en la mayoría de los casos se descargará el programa sin problemas.

No obstante, nunca está de más verificar que se ha instalado bien y que funciona sin errores.

Para hacer este proceso de comprobación, deberás abrir tu ventana de comandos y escribir allí “python”. Luego, presionarás Enter y se debe abrir el programa de intérprete interactivo.

Cuando haya cargado, deberás escribir “import numpy” y volver a presionar Enter. Tras utilizar este comando, debe cargar la librería de NumPy y podrás verificar que no presenten errores.

Ventajas de Numpy

¿Aún tienes dudas sobre si es buena idea o no trabajar con NumPy? Eso es porque todavía no nos hemos detenido a hablarte sobre sus increíbles ventajas.

Gracias a sus increíbles funcionalidades y su estructura de trabajo, utilizar esta librería de Python te brindará beneficios como los siguientes:

Tiene un excelente rendimiento

Su eficiencia es un punto a favor que hay que destacar desde el primer lugar. Es una biblioteca con un muy buen rendimiento a la hora de realizar cualquier tipo de operación.

La velocidad con la que atiende los comandos te ayudará a ganar mucho tiempo de trabajo al utilizarla como tu biblioteca principal. Además, gracias a su trabajo por medio de arrays, el programa ocupa menos espacio de almacenamiento y resulta más liviano que otras librerías.

Es una librería de código abierto

Por supuesto, el hecho de que sea de código abierto y gratuito, es otra ventaja espectacular. No tendrás que pagar ni un centavo para descargarla o utilizarla.

Asimismo, una vez que ya la tengas instalada en tu ordenador, no tendrás que pagar tampoco para disfrutar de cada una de sus poderosas herramientas.

Resulta sencilla de entender y utilizar

Para comenzar a trabajar con NumPy, no tendrás que esperar demasiado tiempo. Si cuentas con los conocimientos básicos sobre Python y el análisis de datos, podrás entender con facilidad todas las funciones disponibles.

Su sintaxis es bastante sencilla y gracias a ello resulta muy fácil trabajar con NumPy, incluso si buscas darles solución a operaciones matemáticas complicadas.

Es compatible con otras bibliotecas

Siempre y cuando sea una biblioteca de Python, NumPy se podrá enlazar con facilidad a ella para permitirte disfrutar de sus funciones en conjunto con otras herramientas relevantes, para agilizar mucho más tu trabajo.

Ejemplo de librerías compatibles con NumPy pueden ser Matplotlib o SciP, con las cuales tus análisis de datos podrán ser mucho más completos.

En resumen

La biblioteca de NumPy te resultará de gran ayuda siempre que necesites realizar análisis de datos para tu negocio. Podrás dejar en sus manos cualquier operación y recibir resultados eficientes en todo momento.

Esta es una herramienta ideal para cualquier persona que pertenezca al ámbito tecnológico, tanto para los profesionales en el área con un negocio ya instaurado, como para los novatos o incluso para los estudiantes.

Al trabajar con NumPy, podrás tener una mejora relación de aprendizaje en todo lo que tiene que ver con la computación numérica. Entonces, ¿qué esperas para comenzar a utilizarlo?

Además, si te interesa aprender más sobre estos temas tecnológicos y empresariales, en nuestro blog encontrarás muchos otros artículos interesantes relacionados con esta temática.