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Numpy: Unión y Separación de Arrays (arreglos) para Procesar Datos con Python

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Jul 1, 2021
10:51

Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2021, 1° de Julio). Numpy: Unión y Separación de Arrays (arreglos) para Procesar Datos con Python [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]. 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** En este video se explica cómo unir y separar arreglos multidimensionales de Numpy. En particular, se explican y ejemplifican las rutinas Stack, Concatenate y Split. El ejemplo está basado en la altura y peso de personas. Índice del Video: 0:00 Introducción a la Unión y Separación de Arrays 0:44 Explicación del contexto del Ejemplo 1:15 Apilar arrays con Stack 6:23 Separar arrays con Split ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. 📊 Los datos no mienten: La caída del cabello se frena con mantenimiento predictivo, no correctivo. El nuevo shampoo sólido anticaída de la co-fundadora de Código Máquina es el upgrade de alto rendimiento que tu hardware biológico necesita. 🧪💻🧬 👉 Consigue el tuyo y estabiliza el sistema: https://bit.ly/Sinhaki El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code #programación #python #numpy

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