🚀 DÍA 8/30: Broadcasting, el secreto mejor guardado de NumPy.

¿Cómo sumas un solo número a una matriz gigante sin hacer que tu código explote? NumPy "estira" automáticamente el número por detrás.

import numpy as np

matriz = np.zeros((3, 3))

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

# 🤯 Sumamos un array 1D a uno 2D sin bucles

resultado = matriz + vector

📌 GUARDA el post. Este concepto es el núcleo del Machine Learning.

👇 ¿Entiendes lo que hace el código de arriba? Intenta explicarlo en comentarios.

🚀 DÍA 7/30: Sumar listas en Python es un infierno. Hazlo así.

Si intentas multiplicar una lista normal en Python, solo se duplica. Con NumPy, aplicas matemáticas a todos los elementos al instante (Vectorización).

import numpy as np

precios = np.array([10, 20, 30])

# 💸 Aplicar un 21% de IVA a TODOS a la vez

precios_con_iva = precios * 1.21

print(precios_con_iva)

📌 GUARDA el código. Así es como los sistemas de facturación procesan miles de cobros.

👇 ¡Etiqueta a ese amigo que sigue usando bucles for para sumar listas!

🚀 DÍA 6/30: Generando datos falsos en segundos.

¿Necesitas probar tu API en FastAPI pero no tienes datos? Genera datos aleatorios con NumPy para simular bases de datos enormes.

import numpy as np

# 🎲 3 edades aleatorias entre 18 y 65

edades = np.random.randint(18, 65, size=3)

print(edades)

📌 GUARDA este truco para tu entorno de testing.