Comparación NumPy vs SciPy

Numpy y Scipy: Dos bibliotecas esenciales en Python

En el ecosistema de programación de Python, numpy y scipy son dos bibliotecas fundamentales. Aunque ambas se utilizan para tareas matemáticas, existen diferencias fundamentales y áreas de superposición entre ellas. Vamos a ver qué son, cómo se diferencian y algunos casos de uso.

¿Qué es Numpy?

Numpy, abreviatura para «Numerical Python» (Python Numérico), es una biblioteca que te permite trabajar con números. En concreto, Numpy trabaja con grandes arreglos multidimensionales y matrices. Además, proporciona una gran colección de funciones matemáticas de alto nivel para operar en estos arreglos.

Pero, ¿qué son los arreglos multidimensionales? Puedes pensar en ellos como listas de listas o incluso listas de listas de listas. En esencia, es un arreglo unidimensional, que es una simple fila de elementos, como una fila de números. A continuación, tienes un arreglo bidimensional, que se puede visualizar como una tabla con múltiples filas, cada una de las cuales puede contener múltiples elementos. Esta idea se puede llevar aún más lejos, con arreglos tridimensionales, tetradimensionales, y así sucesivamente.

Consideremos una aplicación de la vida real, como la modelización de gráficos en 3D. Un arreglo tridimensional puede representar las coordenadas X, Y, y Z de cada punto en un modelo 3D. También podemos pensar en conjuntos de datos de series temporales, donde uno de los ejes representa el orden cronológico de los datos.

Estos arreglos multidimensionales también se llaman tensores y son fundamentales para muchos cálculos numéricos pesados, como los que se encuentran en campos como la física, las matemáticas y el aprendizaje automático. Con Numpy, puedes realizar operaciones en estos arreglos como si fueran números regulares. Numpy maneja toda la complejidad de manipular estas estructuras de datos.

Pero eso es solo la punta del iceberg de lo que Numpy es capaz de hacer. Con la ayuda de Numpy, puedes realizar operaciones matemáticas básicas como suma, resta y elevar al cuadrado en un elemento. También puedes realizar operaciones estadísticas como calcular la media, la mediana y la desviación estándar de tus datos.

¿Qué es Scipy?

Scipy significa «Scientific Python» (Python Científico) y no es una biblioteca que compite con Numpy, sino que se construye sobre Numpy y amplía sus capacidades. En la práctica, esto significa que Scipy puede hacer todo lo que Numpy puede hacer y más.

Scipy utiliza la estructura de datos de arreglo de Numpy y la mejora al agregar más funcionalidades para tareas de cálculo matemático y científico más complejas.

Por ejemplo, Scipy se centra en la computación científica y ofrece soporte para rutinas como la integración numérica, la interpolación, la optimización, el álgebra lineal y la estadística. Si bien algunas funciones solo se pueden realizar con Scipy, existen capacidades superpuestas con Numpy.

Tomemos como ejemplo la interpolación, que consiste en estimar valores desconocidos que se encuentran entre valores conocidos. Tanto Numpy como Scipy brindan soporte para esto, pero existen diferencias clave.

Con Numpy, podemos utilizar lo que se llama una interpolación lineal simple. Esto implica ajustar una línea recta entre cada par de puntos conocidos y usarla para estimar los valores desconocidos. Es rápido, eficiente y generalmente suficiente para casos de uso simples.

Por otro lado, las capacidades de interpolación de Scipy van mucho más allá de esto. Por ejemplo, con Scipy podemos realizar una interpolación cúbica o, más específicamente, una interpolación spline cúbica. Esto implica ajustar una curva suave a través de los puntos de datos desconocidos, lo que puede proporcionar una estimación más precisa de los valores desconocidos, especialmente cuando los datos tienen una estructura no lineal y compleja.

¿Dónde se utilizan estas bibliotecas?

Si trabajas en el campo de la ciencia de datos y estás explorando un conjunto de datos grande para encontrar patrones e ideas, Numpy te permite realizar rápidamente operaciones como calcular la media o la desviación estándar de tus datos, filtrar valores específicos o transformar y remodelar tus datos. Las capacidades de Numpy también son adecuadas para el procesamiento de imágenes. Las imágenes se pueden representar como arreglos multidimensionales, y con Numpy, puedes manipular estos arreglos para aplicar filtros, transformaciones y otras operaciones de procesamiento de imágenes.

Por otro lado, si tu trabajo requiere funcionalidades matemáticas o científicas más avanzadas y especializadas, es cuando entra en juego Scipy. Por ejemplo, en el campo del procesamiento de señales, Scipy ofrece una variedad de funciones en su módulo de señales para el procesamiento de señales. También puedes utilizar funciones como la transformada rápida de Fourier para convertir señales del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia y así analizar las componentes de frecuencia de las señales.

Si estás diseñando una ala de avión y necesitas encontrar la forma que minimice la resistencia al aire mientras cumple con restricciones como el peso máximo y la resistencia del material, puedes utilizar las rutinas de optimización en Scipy para resolver este problema.

En resumen, tanto Numpy como Scipy son eficientes para tareas de procesamiento numérico y científico. Manejan grandes conjuntos de datos y realizan operaciones complejas mientras minimizan el uso de la memoria y el poder de procesamiento de tu computadora. Por eso son las opciones preferidas para tareas de cálculo numérico.

Resumen de las bibliotecas

Preguntas frecuentes

¿Puedo utilizar Numpy y Scipy juntos en un proyecto?

Sí, puedes utilizar tanto Numpy como Scipy en el mismo proyecto. De hecho, Scipy está construido sobre Numpy y aprovecha sus capacidades.

¿Cuándo debo utilizar Numpy y cuándo debo utilizar Scipy?

Si tus tareas incluyen cálculos numéricos básicos y estadísticas simples, Numpy es suficiente. Pero si necesitas capacidades matemáticas y científicas más avanzadas, como optimización o procesamiento de señales, entonces es mejor utilizar Scipy.

¿Hay recursos adicionales para aprender más sobre Numpy y Scipy?

Sí, hay muchos recursos disponibles para aprender más sobre Numpy y Scipy. Puedes consultar la documentación oficial de cada biblioteca, buscar tutoriales en línea o consultar libros dedicados a la programación en Python.

Espero que hayas encontrado útil esta explicación sobre Numpy y Scipy. Si tienes alguna pregunta, déjala en los comentarios a continuación. ¡No dudes en consultar nuestros otros artículos relacionados con Python y programación! ¡Hasta la próxima!

Mila y César

Hola, somos Mila Jiménez y César Sánchez. Dos apasionados de la ciberseguridad con muchos años de experiencia. Hemos trabajado en muchas empresas del mundo TI y ahora nos apetece compartir nuestro conocimiento con cualquiera que lo necesite.

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