NumPy np.choose()

NumPy es una librería para Python, muy utilizada en el análisis de datos y cálculo científico en general. Una de las funciones más interesantes que ofrece NumPy es np.choose(), que nos permite seleccionar elementos de un array basándose en un índice o una matriz de índices. En este artículo, vamos a profundizar en el uso de esta función y ver algunos ejemplos prácticos.

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Sintaxis
Ejemplos prácticos
Conclusión
Preguntas frecuentes

Sintaxis

La sintaxis básica de np.choose() es la siguiente:

```python
np.choose(a, choices, out=None, mode='raise')
```

Donde:

- a: corresponde al índice o array de índices.
- choices: es una secuencia de arrays o valores escalares, donde cada uno de ellos representa una opción. Debe haber al menos una opción, y todas deben ser del mismo tamaño.
- out: opcionalmente, podemos especificar el array de salida para almacenar el resultado. Si no se especifica, se devolverá un nuevo array.
- mode: indica el comportamiento para los valores de a fuera de rango. Puede tomar uno de los siguientes valores:

- 'raise': el valor fuera de rango genera un IndexError.
- 'wrap': el índice se mapea al rango válido mediante congruencia módulo.
- 'clip': el índice se fija al valor más cercano dentro del rango válido.

Ejemplos prácticos

Selección de opciones

Supongamos que queremos seleccionar elementos en base a un índice:

```python
>>> import numpy as np
>>> opciones = [10, 20, 30, 40, 50]
>>> indices = [0, 2, 4]
>>> np.choose(indices, opciones)
array([10, 30, 50])
```

Estamos seleccionando los elementos 0, 2 y 4 del array de opciones, y obtenemos [10, 30, 50].

Matrices de índices

También es posible especificar una matriz de índices:

```python
>>> matriz_indices = [[0, 1], [2, 3]]
>>> np.choose(matriz_indices, opciones)
array([[10, 20],
[30, 40]])
```

El resultado es una matriz de tamaño igual al de la matriz de índices. En este caso, estamos seleccionando los elementos [0,1] y [2,3], y obtenemos [[10,20], [30,40]].

Arreglos de opciones

Podemos especificar arreglos de opciones. Supongamos que tenemos un array de elementos:

```python
>>> elementos = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10]])
```

Y queremos seleccionar elementos en base a una matriz de índices:

```python
>>> indices = np.array([[0, 1], [2, 3], [4, 0]])
>>> np.choose(indices, elementos)
array([[ 1, 4],
[ 5, 8],
[ 9, 2]])
```

En este caso, estamos seleccionando los elementos (0,1), (2,3), (4,0) del array de elementos, y obtenemos [[1,4],[5,8],[9,2]].

Conclusión

np.choose() es una herramienta muy útil para seleccionar elementos de un array en base a un índice o una matriz de índices. Con ella podemos simplificar la selección de elementos y evitar iterar sobre el array. En este artículo hemos visto algunos ejemplos prácticos, pero las posibilidades son muchas y dependen del caso en particular.

Preguntas frecuentes

¿Podemos utilizar np.choose() para asignar valores a elementos de un array?

No. np.choose() nos permite seleccionar valores de un array, pero no asignarlos.

¿Qué ocurre si especificamos un índice fuera del rango válido?

El comportamiento dependerá del parámetro mode. Si elegimos 'raise', se generará un IndexError. Si elegimos 'wrap', el índice se mapeará al rango válido mediante congruencia módulo. Si elegimos 'clip', el índice se fijará al valor más cercano dentro del rango válido.