Empezando con numpy

Importación básica

Importe el módulo numpy para usar cualquier parte de él.

import numpy as np

La mayoría de los ejemplos usarán np como abreviatura de numpy. Suponga que “np” significa “numpy” en ejemplos de código.

x = np.array([1,2,3,4])

Instalación en Linux

NumPy está disponible en los repositorios predeterminados de las distribuciones de Linux más populares y se puede instalar de la misma manera que se suelen instalar los paquetes en una distribución de Linux.

Algunas distribuciones de Linux tienen diferentes paquetes NumPy para Python 2.x y Python 3.x. En Ubuntu y Debian, instale numpy a nivel del sistema usando el administrador de paquetes APT:

sudo apt-get install python-numpy  
sudo apt-get install python3-numpy

Para otras distribuciones, use sus administradores de paquetes, como zypper (Suse), yum (Fedora), etc.

numpy también se puede instalar con el administrador de paquetes de Python pip para Python 2 y con pip3 para Python 3:

pip install numpy  # install numpy for Python 2
pip3 install numpy  # install numpy for Python 3

pip está disponible en los repositorios predeterminados de las distribuciones de Linux más populares y se puede instalar para Python 2 y Python 3 usando:

sudo apt-get install python-pip  # pip for Python 2
sudo apt-get install python3-pip  # pip for Python 3

Después de la instalación, use pip para Python 2 y pip3 para Python 3 para usar pip para instalar paquetes de Python. Pero tenga en cuenta que es posible que deba instalar muchas dependencias, que son necesarias para compilar numpy desde la fuente (incluidos paquetes de desarrollo, compiladores, fortran, etc.).

Además de instalar numpy a nivel del sistema, también es común (quizás incluso muy recomendable) instalar numpy en entornos virtuales utilizando paquetes populares de Python como virtualenv. En Ubuntu, virtualenv se puede instalar usando:

sudo apt-get install virtualenv

Luego, cree y active un virtualenv para Python 2 o Python 3 y luego use pip para instalar numpy:

virtualenv venv  # create virtualenv named venv for Python 2
virtualenv venv -p python3  # create virtualenv named venv for Python 3
source venv/bin/activate  # activate virtualenv named venv
pip install numpy  # use pip for Python 2 and Python 3; do not use pip3 for Python3

Instalación en Windows

La instalación de Numpy a través de pypi (el índice de paquete predeterminado utilizado por pip) generalmente falla en las computadoras con Windows. La forma más fácil de instalar en Windows es usando archivos binarios precompilados.

Una fuente de ruedas precompiladas de muchos paquetes es el sitio de Christopher Gohkle. Elija una versión de acuerdo con su versión y sistema de Python. Un ejemplo para Python 3.5 en un sistema de 64 bits:

  1. Descargue numpy-1.11.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl desde aquí
  2. Abra una terminal de Windows (cmd o powershell)
  3. Escriba el comando pip install C:\path_to_download\numpy-1.11.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl

Si no quiere perder el tiempo con paquetes individuales, puede usar la [distribución de Winpython] (https://winpython.github.io/) que agrupa la mayoría de los paquetes y proporciona un entorno limitado para trabajar. Del mismo modo, la distribución de Anaconda Python viene preinstalada con numpy y muchos otros paquetes comunes.

Otra fuente popular es el administrador de paquetes conda, que también es compatible con entornos virtuales.

  1. Descargue e instale conda.
  2. Abra una terminal de Windows.
  3. Escriba el comando conda install numpy

Instalación en Mac

La forma más fácil de configurar NumPy en Mac es con pip

pip install numpy

Instalación usando Conda. Conda disponible para Windows, Mac y Linux

  1. Instale Conda. Hay dos formas de instalar Conda, ya sea con Anaconda (paquete completo, incluye numpy) o Miniconda (solo Conda, Python y los paquetes de los que dependen, sin ningún paquete adicional). Tanto Anaconda como Miniconda instalan el mismo Conda.
  2. Comando adicional para Miniconda, escriba el comando conda install numpy

Cuaderno temporal de Jupyter alojado por Rackspace

Jupyter Notebooks son un entorno de desarrollo interactivo basado en navegador. Fueron desarrollados originalmente para ejecutar python computacional y, como tales, funcionan muy bien con numpy. Para probar numpy en un cuaderno Jupyter sin instalar completamente ninguno de los dos en el sistema local, Rackspace proporciona cuadernos temporales gratuitos en tmpnb.org.

Tenga en cuenta: que este no es un servicio propietario con ningún tipo de ventas adicionales. Jupyter es una tecnología totalmente de código abierto desarrollada por UC Berkeley y Cal Poly San Luis Obispo. Rackspace dona este servicio como parte del proceso de desarrollo.

Para probar numpy en tmpnb.org:

  1. visite tmpnb.org
  2. Seleccione Bienvenido a Python.ipynb o
  3. Nuevo » Python 2 o
  4. Nuevo » Pitón 3
arreglos →