Matrices (3)

Para poder trabajar con arreglos es necesario importar pylab y numpy (aunque importando pylab se importa también numpy).
Podemos convertir una lista en un arreglo, solo agregando al principio np.array
A lo largo de los códigos se ve claramente lo que se puede hacer con los arreglos, hasta copiarlos y que se modifique tanto el original como la copia.

FORMA 1
#se necesita pylab para poder utilizar np.array
from pylab import *
a= np.array([1,2,3,4])
print(a+1)

#array ([1,2,3,4])
print(2**a)
#array([2,4,8,16])

• Ejecución:

FORMA 2
#diferentes cosas que se pueden hacer con arreglos
from pylab import *

lista=[1,2,3,4,5]
print(type(lista))
a=np.array(lista)
print(type(a))

#----------------
#pyhton lindo no?
a=[1,2,3]
b=a[:] #copia el arreglo
print("b original",b)
b[0]=100
print("b modificada",b) #se modifican el original y copia
print(a), print()
#_________________
a=np.array([1,2,3])
b=a[:]
print("b original",b)
b[0]=100
print("b modificada",b)
print(a), print()
#______como se resuelve

a=np.array([1,2,3])
b=a[:].copy() #fuerzo la copia, no se modifica el original
print("antes",b)
b[0]=100
print("despues",b)
print("valor de a",a)
plt.plot(a)
plt.show()

• Ejecución:

FORMA 3
#Con for se puede ir llenando una matriz o arreglo
from pylab import *
a=np.array([[1,1,1],
[1,1,1],
[1,1,1]])

print("Arreglo ",a)

for i in range(len(a)):
for j in range(len(a)):
print(a[i][j], end="")
print()

print()
for ren in a:
for col in ren:
print(col, end="")
print()

#arreglo sin numpy

• Ejecución: