Lección 4 del curso NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning.
Como vimos en la lección anterior cuando hablamos de la creación de arreglos en NumPy, un arreglo (sin importar sus dimensiones) es en últimas un tipo de dato «ndarray» en Python. ¡Es decir que un arreglo es un objeto!
Y por ser un objeto tendrá una serie de atributos. Así que en esta lección veremos los principales atributos de un arreglo de NumPy:
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Bien ya conocemos los atributos básicos de un arreglo de NumPy que resultarán muy útiles más adelante cuando estemos desarrollando proyectos en Ciencia de Datos y Machine Learning.
En próximas lecciones, cuando hablemos de los cálculos que podemos realizar sobre arreglos nos enfocaremos en los diferentes métodos disponibles para realizar operaciones sobre un arreglo de NumPy.
En la próxima lección veremos entonces diferentes funciones para la creación de arreglos disponibles en NumPy, que nos brindan opciones adicionales a la creación manual de arreglos que hemos visto hasta el momento.
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