eficiencia de numpy.array

[Chema Cortes]

El 8/03/07, Francesc Altet <faltet en carabos.com> escribió:
> El dj 08 de 03 del 2007 a les 19:15 +0100, en/na Chema Cortes va
> escriure:
> > No he visto cómo hacer estos contenedores heterogéneos. ¿Puedes poner
> > algún ejemplo? (por ejemplo, mezclar float y complex).
>
> Cómo no:
>
> In [38]:dtype=numpy.dtype([('campo flotante', 'float64'), ('campo
> complejo', 'complex128')])

Muchas gracias por lo ejemplos. Encontré, depués, algunos ejemplos más
en la web de numpy.


> > En realidad, sólo se introdujo el "interface" de los slices. A parte
> > de numpy, sólo está implementado en algún módulo que ahora no
> > recuerdo. Pero, por defecto, no se pueden usar como índices otra cosa
> > que números enteros.
>
> Seguro?
>
> In [49]:l = range(10)
> In [50]:l
> Out[50]:[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
> In [51]:l[2:6:3]
> Out[51]:[2, 5]

Bueno, me refería a que no se puede accesar a través de una tupla o
que no permite usar Ellipsis. Creo que ahora se puede resolver
bastante bien mediante compresión de listas, pero no es lo mismo.

(En realidad, a partir del python 2.3 se abandonó el método
__getslice__ frente al uso de objetos slice() que se pasaban al
__getitem__ directamente).


> El libro de NumPy ya está a la venta desde hace más de un año!
>
> http://www.tramy.us/guidetoscipy.html

Estaba esperando su liberación allá por el 2010 :-P
Lo ví algo caro para ser en formato electrónico; pero, ya que lo
recomiendas con tanto ahínco, lo acabo de encargar.