Numpy concatenar
Esta página enumera los ejemplos de Python añadidos en la versión 2021 de Origin/OrignPro que se basan en archivos de proyecto de Origin. El archivo de código Python se adjunta al proyecto. Los proyectos también tienen botones para ejecutar el código y para abrir el código en Code Builder para verlo, ejecutarlo y depurarlo.
A continuación se ofrece una breve descripción de cada ejemplo y del código asociado al mismo. Esto le dará una idea general de lo fácil que es trabajar con el nuevo paquete originpro para Python embebido en Origin.
En este ejemplo, el análisis de picos por lotes se realiza importando un archivo de datos cada vez. Se realiza la sustracción de la línea de base y el ajuste de los picos en los datos. Los parámetros de pico se colocan en un gráfico que muestra los datos y los resultados del ajuste. El gráfico se exporta como un archivo de imagen png.
Este ejemplo realiza un análisis de regresión logística de los datos de la hoja de cálculo. Los valores de los parámetros y los intervalos de confianza del 95% del análisis se envían a una nueva hoja de cálculo. Se muestra un mensaje en la ventana de script con información sobre el proceso de optimización.
Numpy añade un elemento a un array
NumPy es una librería/módulo de Python que se utiliza para cálculos científicos en programación Python. En este tutorial, aprenderás a realizar muchas operaciones en arrays NumPy como añadir, eliminar, ordenar y manipular elementos de muchas maneras.
El módulo NumPy proporciona un objeto ndarray que podemos utilizar para realizar operaciones en un array de cualquier dimensión. El ndarray significa matriz N-dimensional donde N es cualquier número. Esto significa que el array de NumPy puede ser de cualquier dimensión.
En NumPy, también podemos utilizar el método insert() para insertar un elemento o columna. La diferencia entre el método insert() y el método append() es que podemos especificar en qué índice queremos añadir un elemento cuando usamos el método insert() pero el método append() añade un valor al final del array.
En este ejemplo, se crea un array NumPy “a” y luego otro array llamado “b”. Luego usamos el método append() y pasamos los dos arrays. Como el array “b” se pasa como segundo argumento, se añade al final del array “a”.
Numpy append
NumPy, abreviatura de Numerical Python, es la biblioteca central para la computación científica en Python. Ha sido diseñada específicamente para realizar operaciones básicas y avanzadas con matrices. Soporta principalmente matrices multidimensionales y vectores para operaciones aritméticas complejas. Estas son algunas cosas que encontrarás en NumPy:
NumPy por sí mismo no proporciona modelado o funcionalidad científica, pero una comprensión de las matrices NumPy y la computación orientada a matrices le ayudará a utilizar herramientas, como pandas, mucho más eficazmente.
Una de las características clave de NumPy es su objeto array N-dimensional ndarray. Un ndarray es un contenedor multidimensional genérico para datos homogéneos; es decir, todos los elementos del array deben ser del mismo tipo. Así, un array es como una rejilla de valores, todos del mismo tipo. Los valores de un array están indexados por una tupla de enteros no negativos.
También podemos generar arrays utilizando el generador de números aleatorios de NumPy. El módulo np.random de Numpy contiene las funciones rand, randn y randint que se pueden utilizar para generar diferentes números aleatorios a partir de diferentes distribuciones.
Numpy matriz vacía
En un problema de regresión múltiple buscamos una función que pueda asignar puntos de datos de entrada a valores de resultado. Cada punto de datos es un vector de características (x1 , x2 , …, xm) compuesto por dos o más valores de datos que capturan varias características de la entrada. Para representar todos los datos de entrada junto con el vector de valores de salida, establecemos una matriz de entrada X y un vector de salida y:
En nuestro siguiente programa de ejemplo utilizaré numpy para construir las matrices y vectores apropiados y resolver para el vector β. Una vez que hayamos resuelto β lo utilizaremos para hacer predicciones para algunos puntos de datos de prueba que inicialmente dejamos fuera de nuestro conjunto de datos de entrada.
El conjunto de datos que utilizaré para este ejemplo es el conjunto de datos del precio de la vivienda en Windsor, que contiene información sobre las ventas de viviendas en la zona de Windsor, Ontario. Las variables de entrada abarcan una serie de factores que pueden influir en el precio de la vivienda, como el tamaño del terreno, el número de dormitorios y la presencia de diversos servicios. El archivo CSV con todos los datos está disponible aquí. He descargado el conjunto de datos de este sitio, que ofrece un gran número de conjuntos de datos sobre una amplia gama de temas.