numpy Tutorial
Empezando con numpy

Observaciones

Versiones

Instalación en Mac

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

pip install numpy  

Instalación mediante 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 la misma Conda.
2. Comando adicional para Miniconda, escriba el comando conda install numpy

Instalación en Windows

En general, la instalación a través de pypi (el índice de paquete predeterminado usado por pip) generalmente falla en las computadoras con Windows. La forma más fácil de instalar en Windows es mediante el uso de 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 un 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 Winpython que agrupa a la mayoría de los paquetes y proporciona un entorno limitado para trabajar. De manera similar, la distrubución de Anaconda Python viene preinstalada con muchos y otros paquetes comunes.

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

1. Descarga e instala conda .
2. Abra un terminal de Windows.
3. Escribe el comando conda install numpy

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 los paquetes en una distribución de Linux generalmente se instalan.

Algunas distribuciones de Linux tienen diferentes paquetes NumPy para Python 2.xy Python 3.x. En Ubuntu y Debian, instale numpy en el 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 gestor 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 necesite instalar muchas dependencias, que son necesarias para compilar numpy desde la fuente (incluidos los paquetes de desarrollo, compiladores, fortran, etc.).

Además de instalar numpy en el 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, crea y activa un virtualenv para Python 2 o Python 3 y luego usa 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

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 para numpy. Suponga que "np" significa "numpy" en los ejemplos de código.

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

Cuaderno temporal de Jupyter alojado por Rackspace

Los portátiles Jupyter son un entorno de desarrollo interactivo y basado en navegador. Fueron desarrollados originalmente para ejecutar la computación python y, como tal, juegan muy bien con numpy. Para probar el numpy en una computadora portátil Jupyter sin instalar completamente ninguno de los sistemas locales, Rackspace proporciona computadoras portátiles temporales gratuitas en tmpnb.org .

Nota: 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. visita tmpnb.org
2. seleccione Welcome to Python.ipynb o
3. Nuevo >> Python 2 o
4. Nuevo >> Python 3