{"id":166755,"date":"2023-01-18T12:10:36","date_gmt":"2023-01-18T11:10:36","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=166755"},"modified":"2026-02-25T09:42:24","modified_gmt":"2026-02-25T08:42:24","slug":"numpy-la-biblioteca-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/numpy-la-biblioteca-python","title":{"rendered":"NumPy : La biblioteca de Python m\u00e1s utilizada en Data Science"},"content":{"rendered":"\n<p><strong>NumPy es una biblioteca de Python muy popular que se utiliza principalmente para realizar c\u00e1lculos matem\u00e1ticos y cient\u00edficos. Ofrece muchas funciones y herramientas que pueden ser \u00fatiles para proyectos de Data Science. Familiarizarse con NumPy es un paso esencial en un proyecto de formaci\u00f3n en Data Science. Descubre todo lo que necesitas saber para dominar NumPy.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-que-es-numpy\">\u00bfQu\u00e9 es NumPy?<\/h2>\n\n\n\n<p>El t\u00e9rmino <strong><a href=\"\/\">NumPy<\/a><\/strong> es en realidad <b>la abreviatura de \u00abNumerical Python\u00bb.<\/b> Es una biblioteca de c\u00f3digo abierto en lenguaje Python. Se utiliza para la programaci\u00f3n cient\u00edfica en Python, y, en particular, para la programaci\u00f3n en Data Science, la ingenier\u00eda, las matem\u00e1ticas o la ciencia.<\/p>\n\n\n\n<p>La <strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\">Data Science<\/a><\/strong> se basa en c\u00e1lculos cient\u00edficos muy complejos. Para realizar estos c\u00e1lculos, <b>los Data Scientists necesitan herramientas potentes<\/b>. Esta biblioteca es <b>muy \u00fatil para realizar operaciones matem\u00e1ticas<\/b> y estad\u00edsticas en Python. Funciona muy bien para multiplicar matrices o cuadros multidimensionales. La integraci\u00f3n con C\/C++ y Fortran es muy sencilla.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-funciona-numpy\">\u00bfC\u00f3mo funciona NumPy?<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Learn NUMPY in 5 minutes - BEST Python Library!\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/xECXZ3tyONo?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p>Esta plataforma incluye <b>objetos multidimensionales en \u00abarrays\u00bb<\/b> y un paquete que reagrupe herramientas de integraci\u00f3n para la implementaci\u00f3n en Python. En t\u00e9rminos sencillos, NumPy es una mezcla de C y Python que se utiliza como alternativa a la programaci\u00f3n tradicional en MATLAB. Los datos, presentados en forma de n\u00fameros, se tratan como arrays (cuadros) para las <b>funciones multidimensionales<\/b> y las operaciones de reordenaci\u00f3n. Se trata de una herramienta muy utilizada en el campo de la Data Science.<\/p>\n\n\n\n<p>Entre las m\u00faltiples bibliotecas de Python, NumPy es una de las m\u00e1s utilizadas. Esto se debe a que muchas t\u00e9cnicas de Data Science requieren <b>cuadros y matrices de gran tama\u00f1o<\/b> y c\u00e1lculos complejos para extraer informaci\u00f3n valiosa de los datos. NumPy simplifica este proceso con funciones matem\u00e1ticas diversas y variadas. Aunque es b\u00e1sica, es <b>una de las bibliotecas de Python m\u00e1s importantes<\/b> para el c\u00e1lculo cient\u00edfico. Adem\u00e1s, otras bibliotecas dependen en gran medida de los arrays NumPy que utilizan como inputs y outputs (entrada y salida de datos). Por ejemplo, TensorFlow y Scikit aprenden a utilizar arrays NumPy para calcular multiplicaciones de matrices.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, NumPy tambi\u00e9n proporciona funciones que permiten a los desarrolladores realizar <b>funciones matem\u00e1ticas y estad\u00edsticas<\/b> b\u00e1sicas o avanzadas en arrays y matrices multidimensionales con pocas l\u00edneas de c\u00f3digo. La <b>estructura de datos \u00abndarray\u00bb <\/b>o \u00abn-dimensional array\u00bb es la funcionalidad principal de NumPy. Estos cuadros tienen la particularidad de ser homog\u00e9neos, por lo que todos los elementos deben ser del mismo tipo.<\/p>\n\n\n\n<p>Por lo general, los arrays de NumPy son <b>m\u00e1s r\u00e1pidos que las listas de Python<\/b>. Sin embargo, dado que solo es posible almacenar datos del mismo tipo en cada columna, las listas de Python son m\u00e1s flexibles. Para utilizar NumPy primero hay que <b>importar la biblioteca<\/b>, que se utiliza m\u00e1s a menudo bajo <b>su alias \u00abnp\u00bb<\/b>, que facilita su uso.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-analyst\">Empezar a utilizar NumPy<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Aqu\u00ed podemos ver un ejemplo de un cuadro (arrays). Los corchetes se utilizan para delimitar las listas de elementos del cuadro, como puede verse aqu\u00ed, donde primero tenemos [0,1,2,3], que representa nuestra primera dimensi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Tambi\u00e9n es posible crear un cuadro utilizando la <b>funci\u00f3n np.array()<\/b> de Numpy.<\/p>\n\n\n\n<p>A partir de nuestra <b>lista L<\/b> que hemos creado podemos transformarla en <b>un array NumPy<\/b>. No olvidemos que los arrays de NumPy solo pueden tomar un tipo de datos a la vez, a diferencia de las listas que pueden mezclar valores num\u00e9ricos y caracteres.<\/p>\n\n\n\n<p>Esta vez nuestro cuadro es <b>multidimensional<\/b>, lo que significa que estar\u00e1 compuesto por varias listas delimitadas por comas. Utilizando el atributo shape de nuestra matriz, vemos que tenemos una <b>matriz de 4\u00d74<\/b>. Los cuadros son comparables a matrices (2d), y un cuadro unidimensional a un vector (1d). Tambi\u00e9n es posible hacer listas de matrices (3d), este formato se utiliza sobre todo para el procesamiento de im\u00e1genes, siendo la tercera dimensi\u00f3n el color (<b>RGB<\/b> por Red, Green, Blue).<\/p>\n\n\n\n<p>El atributo Dot de las matrices NumPy se puede utilizar para hacer una multiplicaci\u00f3n de matrices, sin embargo, el operador @ es la forma recomendada por NumPy para hacer esto a pesar de que el atributo Dot da el mismo resultado. Por lo general, los arrays de NumPy son m\u00e1s r\u00e1pidos que las listas de Python. Sin embargo, dado que solo es posible almacenar datos del mismo tipo en cada columna, las listas de Python son m\u00e1s flexibles. Aqu\u00ed podemos ver que NumPy es aproximadamente 35 veces m\u00e1s r\u00e1pido de media que las listas de Python para las operaciones de suma.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"anade-aqui-tu-texto-de-cabecera\">A&ntilde;ade aqu&iacute; tu texto de cabecera<\/h2>\n\n\n\n<p>Para hacer un resumen de NumPy, estas son sus principales caracter\u00edsticas. Es una combinaci\u00f3n de C y Python, basada en cuadros de datos multidimensionales y homog\u00e9neos: <b>Ndarrays<\/b> (ndimensional arrays).<\/p>\n\n\n\n<p>Al igual que en <b>MATLAB<\/b>, el tipo de base es un cuadro multidimensional, lo que permite acelerar la velocidad de c\u00e1lculo sobre las matrices. Aunque hay diferencias en la sintaxis, el comportamiento de <b>NumPy<\/b> y <b>MATLAB<\/b> es similar. Junto con otras bibliotecas de Python, principalmente <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/scikit-learn-decubre-la-biblioteca-python\">Scikit-Learn<\/a>, NumPy permite que Python sea el lenguaje preferido en Data Science.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>NumPy es uno de los paquetes m\u00e1s utilizados<\/strong> para el c\u00e1lculo cient\u00edfico en Python. Proporciona un objeto de cuadro multidimensional, y variaciones como m\u00e1scaras y matrices que pueden utilizarse para <strong>diversas operaciones matem\u00e1ticas<\/strong>. Esta herramienta es <strong>compatible<\/strong> con muchos otros paquetes populares de Python, incluidos\u00a0<a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/pandas-python\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pandas<\/a>\u00a0y <strong>Matplotlib<\/strong>. Su popularidad se debe a que es m\u00e1s r\u00e1pido que los cuadros tradicionales de Python, gracias al c\u00f3digo C precompilado y optimizado.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, los cuadros y las operaciones est\u00e1n vectorizadas, lo que significa que no hay bucles expl\u00edcitos ni indexaci\u00f3n en el c\u00f3digo. Esto hace que el c\u00f3digo sea m\u00e1s legible y similar a la notaci\u00f3n matem\u00e1tica est\u00e1ndar. NumPy se puede utilizar para crear una matriz identidad utilizando la <b>funci\u00f3n NumPy Identity<\/b>. Esta herramienta permite crear cuadros de cualquier tipo.<\/p>\n\n\n\n<p>Dentro de un array NumPy, el <b>primer eje es el eje 0<\/b>. Es posible a\u00f1adir elementos a los cuadros, permitiendo ensamblar vectores y matrices. NumPy admite una gran variedad de tipos de datos y permite realizar todo tipo de c\u00e1lculos num\u00e9ricos. Adem\u00e1s, es posible <b>convertir un array NumPy en una lista de cadenas<\/b>, una lista de tuplas o una lista de listas. A la inversa, las listas pueden convertirse en array, matriz, ndarray, cadena o <b>CSV<\/b>.<\/p>\n\n\n\n<p>Por lo general, NumPy permite realizar <b>f\u00e1cilmente<\/b> muchas operaciones matem\u00e1ticas utilizadas en c\u00e1lculo cient\u00edfico, como la multiplicaci\u00f3n vector-vector, matriz-matriz o matriz-vector. Este paquete tambi\u00e9n permite realizar operaciones sobre vectores y matrices, como sumas, restas, multiplicaciones o divisiones por un n\u00famero. Tambi\u00e9n puede realizar comparaciones, aplicar funciones a vectores y matrices, o incluso efectuar operaciones de reducci\u00f3n y estad\u00edsticas.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"cuales-son-las-ventajas-de-numpy\">&iquest;Cu&aacute;les son las ventajas de NumPy?<\/h2>\n\n\n\n<p>NumPy es muy \u00fatil para <b>realizar c\u00e1lculos l\u00f3gicos y matem\u00e1ticos<\/b> sobre cuadros y matrices. Puede realizar estas operaciones de manera mucho m\u00e1s r\u00e1pida y eficaz que las listas de Python. Los arrays de NumPy tienen algunas ventajas sobre las listas tradicionales de Python. <b>En primer lugar, utilizan menos memoria<\/b> y espacio de almacenamiento, que es su principal punto fuerte.<\/p>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, NumPy ofrece <b>un mejor rendimiento en t\u00e9rminos de velocidad<\/b> de ejecuci\u00f3n. Sin embargo, es m\u00e1s f\u00e1cil y c\u00f3modo de usar. Adem\u00e1s, es una <b>herramienta de c\u00f3digo abierto, que puede utilizarse de forma totalmente gratuita<\/b>. Est\u00e1 basada en Python, que es un lenguaje de programaci\u00f3n extremadamente popular con muchas bibliotecas de gran calidad para cualquier tarea. Por \u00faltimo, es muy f\u00e1cil conectar el c\u00f3digo C existente al int\u00e9rprete de Python.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"que-formacion-se-necesita-para-aprender-a-utilizar-numpy\">&iquest;Qu&eacute; formaci&oacute;n se necesita para aprender a utilizar NumPy?<\/h2>\n\n\n\n<p>En la actualidad Python es el lenguaje de programaci\u00f3n m\u00e1s popular en el \u00e1mbito inform\u00e1tico. <b>Dominar este lenguaje <\/b>ofrece muchas oportunidades profesionales en todo el mundo. Este lenguaje de programaci\u00f3n de alto nivel tiene muchas ventajas, <b>principalmente su sintaxis concisa<\/b>. Es una de las mejores herramientas para la creaci\u00f3n de scripts din\u00e1micos, el desarrollo web, el desarrollo de aplicaciones y la Data Science.<\/p>\n\n\n\n<p>En este contexto tan propicio, aprender a manejar Python y NumPy puede abrirte muchas puertas. Para adquirir estas competencias, puedes optar por <strong><a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/nuestros-cursos-de-data\">los cursos de Liora<\/a><\/strong>. De hecho, NumPy es el tema principal del m\u00f3dulo de Programaci\u00f3n de <b>nuestros cursos de Data Analyst y Data Scientist<\/b>. Tambi\u00e9n forma parte de nuestro curso de Data Management, en el m\u00f3dulo Introducci\u00f3n a Python. Estas tres formaciones permiten adentrarse en la profesi\u00f3n de Data Science.<\/p>\n\n\n\n<p>Todos nuestros cursos pueden realizarse <b>como Formaci\u00f3n Continua o como BootCamp<\/b>. Adoptan un enfoque innovador de \u00abblended learning\u00bb que combina la ense\u00f1anza presencial y a distancia. Nuestros cursos son bonificables con FUNDAE. Al final del curso, los alumnos reciben un diploma certificado por la Universidad de La Sorbona.<\/p>\n\n\n\n<p>Entre nuestros antiguos alumnos, <b>el 93&nbsp;% encontr\u00f3 trabajo inmediatamente<\/b> despu\u00e9s del curso. \u00a1No pierdas m\u00e1s tiempo y aprende a utilizar Python y NumPy a trav\u00e9s de nuestros diferentes cursos de Data Science!<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex is-content-justification-center\" style=\"margin-top:var(--wp--preset--spacing--columns);margin-bottom:var(--wp--preset--spacing--columns)\">\n<div class=\"wp-block-button\"><a class=\"wp-block-button__link wp-element-button\" href=\"https:\/\/liora.io\/es\/formacion-data-analyst\">Empezar a utilizar NumPy<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>Ahora ya sabes todo lo que hay que saber sobre NumPy. Descubre <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/python-un-zoom-en-el-lenguaje-mas-popular\">nuestro dosier completo sobre el lenguaje Python<\/a>, y nuestra introducci\u00f3n a la <a href=\"https:\/\/liora.io\/es\/data-science-definicion-problematica-y-casos-de-uso\">Data Science<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 es NumPy?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"NumPy (Numerical Python) es una biblioteca open-source para programaci\u00f3n cient\u00edfica en Python, esencial en Data Science, ingenier\u00eda, matem\u00e1ticas y ciencia. Permite multiplicar matrices y cuadros multidimensionales, con integraci\u00f3n sencilla a C\/C++ y Fortran.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo funciona NumPy?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"NumPy incluye objetos multidimensionales en 'arrays' (ndarray) homog\u00e9neos (todos elementos del mismo tipo). Es una mezcla de C y Python, alternativa a MATLAB. Otras bibliotecas (TensorFlow, Scikit-learn) dependen de arrays NumPy. Los arrays son m\u00e1s r\u00e1pidos que listas Python (~35x m\u00e1s r\u00e1pido para sumas), pero menos flexibles. Permite multiplicaci\u00f3n de matrices con operador @ o atributo Dot.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"A\u00f1ade aqu\u00ed tu texto de cabecera\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Caracter\u00edsticas principales: combinaci\u00f3n de C y Python, basada en ndarrays multidimensionales\/homog\u00e9neos, velocidad de c\u00e1lculo similar a MATLAB, compatible con Scikit-Learn, Pandas, Matplotlib. C\u00f3digo precompilado y optimizado, operaciones vectorizadas (sin bucles expl\u00edcitos). Permite crear matrices identidad, a\u00f1adir elementos, ensamblar vectores\/matrices. Admite m\u00faltiples tipos de datos, conversiones a listas\/tuplas\/CSV, operaciones matem\u00e1ticas (multiplicaciones vectoriales, sumas, restas, comparaciones, funciones, reducciones estad\u00edsticas).\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfCu\u00e1les son las ventajas de NumPy?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Ventajas: c\u00e1lculos l\u00f3gicos\/matem\u00e1ticos m\u00e1s r\u00e1pidos y eficaces que listas Python, menor uso de memoria\/almacenamiento, mejor rendimiento ejecuci\u00f3n, f\u00e1cil y c\u00f3modo de usar, open source (gratuito), basado en Python (popular con muchas bibliotecas), f\u00e1cil conexi\u00f3n de c\u00f3digo C existente.\"\n      }\n    },\n    {\n      \"@type\": \"Question\",\n      \"name\": \"\u00bfQu\u00e9 formaci\u00f3n se necesita para aprender a utilizar NumPy?\",\n      \"acceptedAnswer\": {\n        \"@type\": \"Answer\",\n        \"text\": \"Liora ofrece cursos Data Analyst, Data Scientist y Data Management con m\u00f3dulos de Programaci\u00f3n\/Introducci\u00f3n a Python cubriendo NumPy. 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