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Arreglos bidimensionales
Los arreglos bidimensionales son tablas de valores. Cada elemento de un arreglo bidimensional está simultáneamente en una fila y en una columna.
En matemáticas, a los arreglos bidimensionales se les llama matrices, y son muy utilizados en problemas de Ingeniería.
En un arreglo bidimensional, cada elemento tiene una posición que se identifica mediante dos índices: elde su fila y el de su columna.
Crear arreglos bidimensionales
Los arreglos bidimensionales también son provistos por NumPy, por lo que debemos comenzar importando las funciones de este módulo:
from numpy import *
Al igual que los arreglos de una dimensión, los arreglos bidimensionales también pueden ser creados usando la función array, pero pasando como argumentos una lista con las filas de lamatriz:
a = array([[5.1, 7.4, 3.2, 9.9],
[1.9, 6.8, 4.1, 2.3],
[2.9, 6.4, 4.3, 1.4]])
Todas las filas deben ser del mismo largo, o si no ocurre un error de valor:
>>> array([[1], [2, 3]])
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
ValueError: setting an array element with a sequence.
Los arreglos tienen un atributo llamado shape, que es una tupla conlos tamaños de cada dimensión. En el ejemplo, a es un arreglo de dos dimensiones que tiene tres filas y cuatro columnas:
>>> a.shape
(3, 4)
Los arreglos también tienen otro atributo llamado size que indica cuántos elementos tiene el arreglo:
>>> a.size
12
Por supuesto, el valor de a.size siempre es el producto de los elementos de a.shape.
Hay que tener cuidado con la función len, ya que noretorna el tamaño del arreglo, sino su cantidad de filas:
>>> len(a)
3
Las funciones zeros y ones también sirven para crear arreglos bidimensionales. En vez de pasarles como argumento un entero, hay que entregarles una tupla con las cantidades de filas y columnas que tendrá la matriz:
>>> zeros((3, 2))
array([[ 0., 0.],
[ 0., 0.],
[ 0., 0.]])

>>> ones((2, 5))
array([[1., 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1., 1.]])
Lo mismo se cumple para muchas otras funciones que crean arreglos; por ejemplom la función random:
>>> from numpy.random import random
>>> random((5, 2))
array([[ 0.80177393, 0.46951148],
[ 0.37728842, 0.72704627],
[ 0.56237317, 0.3491332 ],
[ 0.35710483, 0.44033758],
[ 0.04107107, 0.47408363]])Operaciones con arreglos bidimensionales
Al igual que los arreglos de una dimensión, las operaciones sobre las matrices se aplican término a término:
>>> a = array([[5, 1, 4],
... [0, 3, 2]])
>>> b = array([[2, 3, -1],
... [1, 0, 1]])

>>> a + 2
array([[7, 3, 6],
[2, 5, 4]])

>>> a ** b
array([[25, 1, 0],
[ 0, 1, 2]])
Cuando dos matrices aparecenen una operación, ambas deben tener exactamente la misma forma:
>>> a = array([[5, 1, 4],
... [0, 3, 2]])
>>> b = array([[ 2, 3],
... [-1, 1],
... [ 0, 1]])
>>> a + b
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
ValueError: shape mismatch: objects cannot be broadcast to a single shape
Obtener elementos de un arreglo bidimensional
Paraobtener un elemento de un arreglo, debe indicarse los índices de su fila i y su columna j mediante la sintaxis a[i, j]:
>>> a = array([[ 3.21, 5.33, 4.67, 6.41],
[ 9.54, 0.30, 2.14, 6.57],
[ 5.62, 0.54, 0.71, 2.56],
[ 8.19, 2.12, 6.28, 8.76],
[ 8.72, 1.47, 0.77, 8.78]])
>>> a[1, 2]
2.14

>>> a[4, 3]
8.78

>>> a[-1,-1]
8.78

>>> a[0, -1]
6.41
También se puede obtener secciones rectangulares del arreglo usando el operador de rebanado con los índices:
>>> a[2:3, 1:4]
array([[ 0.54, 0.71, 2.56]])

>>> a[1:4, 0:4]
array([[ 9.54, 0.3 , 2.14, 6.57],
[ 5.62, 0.54, 0.71, 2.56],
[ 8.19, 2.12, 6.28, 8.76]])

>>> a[1:3, 2]
array([ 2.14, 0.71])

>>> a[0:4:2, 3:0:-1]...