Lección 8 del curso NumPy para Ciencia de Datos y Machine Learning.
En la lección anterior vimos cómo los operadores de arreglos nos permiten realizar algunas operaciones aritméticas y lógicas básicas en NumPy.
Y como lo mencionamos en una de las lecciones anteriores, un arreglo de NumPy es un objeto tipo «ndarray» en Python. Y por ser un objeto tiene asociado unos métodos que permiten ejecutar diferentes operaciones sobre dicho arreglo.
Así que en esta lección veremos los métodos disponibles en los arreglos y que usualmente encontraremos en diferentes proyectos de Machine Learning y Ciencia de Datos:
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Bien, con los métodos vistos en esta lección ya podemos realizar un procesamiento aún más avanzado sobre diferentes tipos de arreglos de NumPy, lo que dependerá en últimas de las características del proyecto de Ciencia de Datos o Machine Learning que estemos llevando a cabo.
Aunque siendo rigurosos, «expand_dims» no es como tal un método sino una función dentro de la librería NumPy. Estos tipos de funciones se conocen como funciones universales (o ufunc) y permiten realizar un procesamiento aún más avanzado de arreglos en NumPy. Estas funciones serán precisamente el tema de la próxima lección.
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