NumPy
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Bibliotecas esenciales de Python: Introducción a NumPy y Pandas
En la programación de Python, NumPy y Pandas destacan como dos de las bibliotecas más poderosas para computación numérica y manipulación de datos. NumPy: La Fundación de la Computación Numérica NumPy (Numerical Python) proporciona soporte para matrices multidimensionales y una amplia gama de funciones matemáticas, lo que lo hace esencial para la computación científica. NumPy es el paquete más fundamental para la computación numérica en Python. Una de las razones por las que NumPy es tan importante para cálculos numéricos…
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Maximizar el potencial de los LLMs: Uso de bases de datos vectoriales
Los LLMs realizan el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para representar el significado del texto como un vector. Esta representación de las palabras del texto es una incrustación. El Límite de Tokens: El Mayor Problema en el Apretón de Manos de los LLMs Actualmente, uno de los mayores problemas con el apretón de manos de los LLMs es el límite de tokens. Cuando se lanzó GPT-3, el límite para la solicitud y la salida combinadas era de 2,048 tokens. Con…
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Corrige AttributeError: ‘NoneType’ objeto no tiene atributo ‘Shape’
NumPy es una herramienta popular para realizar cálculos numéricos que involucran matrices, arreglos y funciones matemáticas. El atributo shape de un arreglo NumPy devuelve una tupla que muestra las dimensiones del arreglo. Y cuando se trata de remodelar y manipular arreglos NumPy, este atributo es crucial. A continuación, se muestra cómo funciona el atributo shape: Python import numpy as np arr = np.array([[5, 1], [16, 33]]) print(arr.shape) Salida: Python (2, 2) El atributo shape también es importante en…
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Transposición de matrices de NumPy – Transposición de una matriz en Python
La traspuesta de una matriz se obtiene moviendo los datos de las filas a las columnas y los datos de las columnas a las filas. Si tenemos un array de forma (X, Y), entonces la traspuesta del array tendrá la forma (Y, X). Transponer Matriz NumPy() El módulo numpy de Python se utiliza principalmente para trabajar con arrays en Python. Podemos usar la función transpose() para obtener la traspuesta de un array. import numpy as np arr1 = np.array([[1, 2,…
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Cómo usar el método numpy.where() de Python
En Python, podemos usar la función numpy.where() para seleccionar elementos de un array de numpy, basándonos en una condición. No solo eso, sino que también podemos realizar algunas operaciones en esos elementos si se cumple la condición. ¡Veamos cómo podemos usar esta función, utilizando algunos ejemplos ilustrativos! Sintaxis de Python numpy.where() Esta función acepta un array similar a numpy (por ejemplo, un array de NumPy de enteros/booleanos). Devuelve un nuevo array de numpy, después de filtrar basado en una condición,…
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Norma de un Tensor Unidimensional en Bibliotecas de Python
El cálculo de la norma de vectores es fundamental tanto en inteligencia artificial como en computación cuántica para tareas como escalado de características, regularización, métricas de distancia, criterios de convergencia, representación de estados cuánticos, garantía de la unitaridad de operaciones, corrección de errores y diseño de algoritmos y circuitos cuánticos. Aprenderás cómo calcular la Euclidiana (norma/distancia), también conocida como la norma L2, de un tensor unidimensional (1D) en Python utilizando bibliotecas como NumPy, SciPy, Scikit-Learn, TensorFlow, y PyTorch. Comprende la…
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Cómo Implementar la Similitud del Coseno en Python
La similitud del coseno tiene varias aplicaciones en el mundo real, y al utilizar vectores de incrustación, podemos comparar significados del mundo real de manera programática. Python es uno de los lenguajes más populares para la ciencia de datos, y ofrece diversas bibliotecas para calcular la similitud del coseno con facilidad. En este artículo, discutiremos cómo puedes implementar la similitud del coseno en Python con la ayuda de las bibliotecas Scikit-Learn y NumPy. ¿Qué es la Similitud del Coseno? Similitud…
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numpy.sum() en Python
La función sum() de numpy de Python se utiliza para obtener la suma de los elementos de una matriz sobre un eje dado. Sintaxis de la función sum() de Python numpy La sintaxis del método sum() de Python NumPy es: sum(array, axis, dtype, out, keepdims, initial) Los elementos de la matriz se utilizan para calcular la suma. Si no se proporciona el eje, se devuelve la suma de todos los elementos. Si el eje es una tupla de enteros, se…
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numpy.append() en Python
La función append() de NumPy de Python se utiliza para fusionar dos matrices. Esta función devuelve una nueva matriz y la matriz original permanece sin cambios. Sintaxis de append() de NumPy La sintaxis de la función es: numpy.append(arr, values, axis=None) El arr puede ser un objeto similar a una matriz o una matriz NumPy. Los valores se agregan a una copia de esta matriz. Los valores son objetos similares a matrices y se agregan al final de los elementos de…