La librería NumPy es una librería fundamental en el análisis de datos y es la base sobre la que se fundamentan otras muchas -incluyendo la mayoría de las librerías de alto nivel usadas en Data Science-. Ofrece la estructura multidimensional ndarray (llamada frecuentemente array, simplemente), herramientas para su gestión, funciones matemáticas de diversa naturaleza en torno al array, funciones de alto nivel de álgebra lineal y herramientas para la generación de números pseudo-aleatorios.
Su primera versión (en 1995) se llamó Numeric, y no fue hasta 2006 cuando recibió el nombre con el que la conocemos ahora (NumPy, de "Numeric Python")
La documentación oficial está disponible en el sitio web de NumPy.
Esta librería se importa habitualmente con el alias np:
import numpy as np
Podemos comprobar la versión que tenemos instalada con la siguiente instrucción:
print(np.__version__)
Lógicamente, para hacer uso de cualquier función ofrecida por la librería NumPy, ésta deberá ser importada usando la anterior instrucción. En los ejemplos mostrados a lo largo de este tutorial no se muestra dicha instrucción, pero es siempre la primera que se ejecuta en el cuaderno Jupyter:
Aun cuando NumPy no ofrece demasiada funcionalidad de alto nivel, entender cómo funcionan los arrays resulta clave para poder usar otras librerías como Pandas de forma más efectiva.
