Ejercicios Numpy - solucion.ipynb

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  {
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   "source": [
    "# Ejercicios de NumPy\n",
    "Ahora que hemos aprendido algunos conceptos basicos de la libreria Numpy, vamos a hacer unos cuantos ejercicios, para refrescar ideas y para comprobar que habeis entendido estos conceptos.\n",
    "\n",
    "### 1. Importa la librería Numpy asignandole el nombre *np* u otro que te guste más."
   ]
  },
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    "import numpy as np"
   ]
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    "## Creacion de matrices/vectores (arrays)\n",
    "### 2. Con la funcion *zeros* crea una matriz con 1 fila y 10 columnas, con todos los valores igual a 0."
   ]
  },
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    "np.zeros([1,10])"
   ]
  },
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    "### 3. Con la funcion *ones* crea una matriz con 2 filas y 10 columnas, con todos los valores igual a 1."
   ]
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    "np.ones([2,10])"
   ]
  },
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    "### 4. Crea una matriz con 10 filas y 10 columnas, con todos los valores igual a 3."
   ]
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    "np.ones([10,10])*3"
   ]
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   "source": [
    "### 5. Con la funcion *arange* crea un vector de valores entre 1 y 100\n",
    "Cuidado con el valor final, el valor 100 debe estar incluido en la secuencia."
   ]
  },
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    "np.arange(1,101,1)"
   ]
  },
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   "source": [
    "### 6. Con la funcion *arange* crea un vector de todos los valores **pares** entre 1 y 100. \n",
    "Para ello vas a tener que poner como valor incial 2 y como paso 2."
   ]
  },
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    "np.arange(2,101,2)"
   ]
  },
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    "### 7. Crea una variable que se llame *impar* que contenga un vector con los valores impares entre 1 y 50."
   ]
  },
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    "impar = np.arange(1,50,2)"
   ]
  },
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   "source": [
    "## Modificacion de matrices/vectores (arrays)\n",
    "### 8. Con la funcion *reshape* transforma *impar* en una matriz 5x5 (de 5 filas y 5 columnas) y guardalo como una variable que se llama *matriz_impar*. Muestra la matriz en pantalla para comprobar que lo has hecho bien."
   ]
  },
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   "source": [
    "matriz_impar = np.reshape(impar, [5,5])\n",
    "matriz_impar"
   ]
  },
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   "source": [
    "### 9. De entre los valores que contiene *matriz_impar* extrae solo el valor que se encuentra en la segunda fila y tercera columna \n",
    "(recuerda que en Python la 1a fila/columna es en realidad la fila/columna  0)"
   ]
  },
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   "source": [
    "matriz_impar[1,2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 10. Ahora haz el valor que se encuentra en la segunda fila y tercera columna de *matriz_impar* igual a 0. Muestra la matriz en pantalla para comprobar que lo has hecho bien."
   ]
  },
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   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "matriz_impar[1,2] = 0\n",
    "matriz_impar"
   ]
  },
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   "source": [
    "### 11. Extrae los valores comprendidos entre la primera y la cuarta fila de la ultima columna "
   ]
  },
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   "outputs": [],
   "source": [
    "matriz_impar[0:4,4]"
   ]
  },
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   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 12. Haz los valores que se encuentran entre entre la primera y la cuarta fila y entre la primera y la cuarta columna de *matriz_impar* igual 0. Muestra la matriz en pantalla para comprobar que lo has hecho bien."
   ]
  },
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   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "matriz_impar[0:4,0:4] = 0\n",
    "matriz_impar"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Creacion de matrices/vectores de valores aleatorios\n",
    "### 13. Con la funcion *random.uniform* crea una matriz de 30x1 (30 filas y 1 columnas) con valores aleatorios comprendidos entre 0 y 10. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
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   "source": [
    "np.random.uniform(low=0,high=10, size=[30,1])"
   ]
  },
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   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 14. Con la funcion *random.normal* crea una matriz de 30x1 (30 filas y 1 columna) con valores aleatorios con un valor medio igual a 15 y una desviacion estandar igual 2. "
   ]
  },
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   "outputs": [],
   "source": [
    "np.random.normal(loc = 15, scale = 2, size=[30,1])"
   ]
  },
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   "source": [
    "### 15. Crea una lista de 10 valores y convierte la lista a un array"
   ]
  },
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    "mi_array = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])"
   ]
  },
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   "source": [
    "### 16. Ahora haz que el valor en la posicion 5 sea igual a 0"
   ]
  },
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    "mi_array[5] = 0"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "### 17. Ahora haz que el segundo valor sea igual a 1"
   ]
  },
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   "execution_count": null,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "mi_array[1] = 1"
   ]
  },
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   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "### 18. Transforma este array en una matriz con 2 filas y 5 columnas y guardala con otro nombre diferente"
   ]
  },
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    "mi_matriz = np.reshape(mi_array,[2,5])"
   ]
  },
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   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "### 19. Comprueba que el numero de filas y columnas es 2 y 5 respectivamente"
   ]
  },
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   "source": [
    "mi_matriz.shape"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 20. Crea una matriz de ceros que tenga 2 filas y 5 columnas"
   ]
  },
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   "source": [
    "mi_matriz_ceros = np.zeros([2,5])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 21. Comprueba que valores son iguales entre las dos matrices que acabas de crear"
   ]
  },
  {
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    "mi_matriz == mi_matriz_ceros"
   ]
  },
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    "### 22. Ecuentra la funcion de NumPy que sirve para transponer una matriz y aplicala a una de las dos matrices"
   ]
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    "np.transpose(mi_matriz)"
   ]
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    "### 23. Crear una matriz 3x3 con valores de 0 a 8"
   ]
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    "np.arange(0,9).reshape([3,3])"
   ]
  },
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   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
    "### 24. Crear una matriz de 10x10 con 1's en los bordes y 0 en el interior"
   ]
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   "outputs": [],
   "source": [
    "z = np.ones([10,10])\n",
    "\n",
    "z[1:-1,1:-1] = 0\n",
    "z"
   ]
  },
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   "execution_count": null,
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   "source": [
    "# Una manera alternativa\n",
    "z = np.zeros([10,10])\n",
    "\n",
    "z[:,0] = 1\n",
    "z[:,-1] = 1\n",
    "z[0,:] = 1\n",
    "z[-1,:] = 1\n",
    "z"
   ]
  },
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   "source": []
  }
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   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
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    "name": "ipython",
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   "file_extension": ".py",
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   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.8.5"
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 },
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 "nbformat_minor": 5
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