In [11]:

    

import numpy as np # Importar el modulo numpy con el alias np


    

In [12]:

    

a = np.linspace(0,10,20) # Crear un arreglo en el rango de 0 a 10 con 20 posiciones o valores
b = np.linspace(0,100, 20)


    

In [19]:

    

a


    

    
Out[19]:





array([   0.        ,    5.26315789,   10.52631579,   15.78947368,
         21.05263158,   26.31578947,   31.57894737,   36.84210526,
         42.10526316,   47.36842105,   52.63157895,   57.89473684,
         63.15789474,   68.42105263,   73.68421053,   78.94736842,
         84.21052632,   89.47368421,   94.73684211,  100.        ])

In [20]:

    

b


    

    
Out[20]:





array([   0.        ,    5.26315789,   10.52631579,   15.78947368,
         21.05263158,   26.31578947,   31.57894737,   36.84210526,
         42.10526316,   47.36842105,   52.63157895,   57.89473684,
         63.15789474,   68.42105263,   73.68421053,   78.94736842,
         84.21052632,   89.47368421,   94.73684211,  100.        ])

In [21]:

    

np.save('arreglo_a',a)
# Salvar el arreglo a con el nombre 'arreglo' en sistema de archivos.


    

In [22]:

    

!ls arreglo*
# Muestra el arreglo en el sistema de archivo


    

    




arreglo_a.npy  arreglo.npz

In [24]:

    

!cat arreglo_a.npy
# Mostrara un binario


    

    




�NUMPY
F{'descr': '<f8', 'fortran_order': False, 'shape': (20,), }           
�!@(�����"@$@

In [25]:

    

np.savez('arreglo',a,b)
#Salvar ambos arreglos a y b


    

In [26]:

    

!ls -lah arre*


    

    




-rw-rw-r-- 1 datascience datascience 240 abr 14 19:07 arreglo_a.npy
-rw-rw-r-- 1 datascience datascience 690 abr 14 19:08 arreglo.npz

In [27]:

    

!cat arreglo.npz


    

    




PK��J�ñ��	arr_0.npy�NUMPY
F{'descr': '<f8', 'fortran_order': False, 'shape': (20,), }           
�!@(�����"@$@PK��J��_��	arr_1.npy�NUMPY
F{'descr': '<f8', 'fortran_order': False, 'shape': (20,), }           
U@�5��P^V@��k(�W@Y@PK
��J�ñ��	��arr_0.npyPK
��J��_��	��
arr_1.npyPKn.

In [28]:

    

!pwd


    

    




/home/datascience/Documents/DataPortfolio/PythonBasics/Numpy

In [33]:

    

afichero = np.loadtxt('fichero.txt',delimiter=',') 
#carga desde un archivo de texto, separado por coma


    

In [35]:

    

np.savetxt('otrofichero.txt',afichero,delimiter=';')
#salvar el arreglo afichero con otro delimitador