¿Sabes c贸mo calcula ChatGPT la relaci贸n entre las palabras? Multiplicando matrices (Producto Punto). Con NumPy, lo haces en una l铆nea.
import numpy as np
pesos = np.array([0.5, 0.8])
inputs = np.array([10, 20])
# 馃 Multiplicaci贸n de matrices (Dot Product)
resultado = np.dot(pesos, inputs)
print("Activaci贸n Neuronal:", resultado)
馃搶 GUARDA la base de la IA. Esto es lo que ocurre millones de veces por segundo en una tarjeta gr谩fica.
¿Solo quieres los primeros 3 registros de una base de datos gigante? Usa "Slicing" (Rebanado).
import numpy as nphistorial = np.array([10, 20, 30, 40, 50])# 馃敧 Cortar desde el inicio hasta el 铆ndice 3 (sin incluir)top_tres = historial[0:3]print(top_tres) # [10, 20, 30]
¿Por qu茅 Python lidera en Datos y la IA? Por su capacidad de manejar millones de n煤meros en milisegundos.
Olvida las listas tradicionales. El coraz贸n del rendimiento en Python es el array de NumPy.
import numpy as np
# 馃摝 Lista normal vs Array de NumPy
lista = [1, 2, 3, 4, 5]
array_np = np.array(lista)
print(type(array_np)) # <class 'numpy.ndarray'>
馃搶 GUARDA este post porque hoy empieza tu camino hacia el an谩lisis de datos avanzado.
馃憞 RETO: ¿Qu茅 significa la "nd" en ndarray? (Pista: tiene que ver con dimensiones). Te leo en comentarios.
→ Leer un CSV de 500.000 filas
→ Filtrar por 3 condicionesYa sabemos construir la estructura y ponerle escudos a nuestras APIs. Ahora es el momento de darle inteligencia real.
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