eficiencia de numpy.array

[Jesus Cea]

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Francesc Altet wrote:
> La razón pasa por que el uso de rebanados extendidos (aunque yo prefiero
> llamarles rebanados multidimensionales) es de difícil interpretación en
> el caso de listas de listas con diferentes longitudes.

Sí, pero yo lo veo útil para cosas como hacer un "unzip()", para generar
una lista con el primer subelemento de cada elemento de una lista, por
ejemplo.

Ahora tengo que usar "map" o "list comprehensions" (por cierto, ¿cómo lo
llamamos en castellano?").


 Por ejemplo,
> consideremos:
> 
> l = [[1,2],
>      [4],
>      [5,6,7]]
> 
> Si hacemos uso de esta interpretación del rebanado extendido,
> tendriamos:
> 
> 1. l[:,0] --> [1,4,5]  (primera columna)
> 2. l[:,1] --> [2,6]    (segunda columna)
> 3. l[:,2] --> [7]      (tercera columna)
> 
> como se ve, el caso 2 y 3 son bastante problemáticos de interpretar, ya
> que no sabemos de qué filas provienen los elementos resultantes, cosa
> que le resta mucha utilidad a este tipo de rebanados.
> 
> Naturalmente, este problema no existe en listas de listas regulares
> (i.e. que todas las pertenecientes a un mismo nivel de anidamiento
> tienen la misma longitud). Es por eso que este tipo de rebanado sí que
> se haya implementado en NumPy, y que de hecho sea una de las
> características yo diria que fundamentales del paquete.
> 
> Saludos,
> 
> 
> 
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