🚀 DÍA 3/30: El mapa de tus datos.

Antes de operar con millones de registros, necesitas saber qué forma tienen. ¿Es una línea, una tabla o un cubo?

import numpy as np

tabla = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

print(tabla.ndim)  # 2 (Dimensiones: filas y columnas)
print(tabla.shape) # (3, 2) -> 3 filas, 2 columnas

📌 GUARDA esto: shape será el comando que más uses para depurar errores en Machine Learning. 👇 ¿Cuántas dimensiones tiene una imagen a color? ¡Déjalo en los comentarios! 

🚀 DÍA 2/30: Nadie escribe matrices a mano.

Si necesitas inicializar datos o crear secuencias largas para pruebas, NumPy lo hace por ti en una sola línea.

import numpy as np

# 🧊 Crear una matriz de 5x5 llena de ceros matriz_vacia = np.zeros((5, 5)) # 🔢 Contar del 0 al 99 al instante

numeros = np.arange(100)

📌 GUARDA el código para tu próximo proyecto de bases de datos. 👇 Comenta "DATOS" y te envío por DM el enlace a mi canal de YouTube con tutoriales completos de backend.

🚀 DÍA 1/30: Dominando NumPy.

¿Por qué Python lidera en Datos y la IA? Por su capacidad de manejar millones de números en milisegundos.

Olvida las listas tradicionales. El corazón del rendimiento en Python es el array de NumPy.

import numpy as np

# 📦 Lista normal vs Array de NumPy
lista = [1, 2, 3, 4, 5]
array_np = np.array(lista)

print(type(array_np)) # <class 'numpy.ndarray'>

📌 GUARDA este post porque hoy empieza tu camino hacia el análisis de datos avanzado. 👇 RETO: ¿Qué significa la "nd" en ndarray? (Pista: tiene que ver con dimensiones). Te leo en comentarios.