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<!doctype html><html lang=es data-colorscheme=light><head><meta name=description content="¿Por qué NumPy? Potentes arreglos n-dimensionales. Herramientas de cálculo numérico. Interoperabilidad. Rendimiento. Código abierto."><meta charset=utf-8><meta name=viewport content="width=device-width,initial-scale=1,shrink-to-fit=no"><meta http-equiv=x-ua-compatible content="ie=edge"><title>NumPy - Aprende</title>
<link rel=icon href=/images/favicon.ico><link rel=stylesheet type=text/css href=/theme-css/sphinx-design/index.scss.min.acf226aa2ff428a500491b1393bef415c3883113dac542174f5814fba5532592.css integrity="sha256-rPImqi/0KKUASRsTk770FcOIMRPaxUIXT1gU+6VTJZI="><link rel=stylesheet type=text/css href=/theme-css/pst/bootstrap.scss.min.e3b0c44298fc1c149afbf4c8996fb92427ae41e4649b934ca495991b7852b855.css integrity="sha256-47DEQpj8HBSa+/TImW+5JCeuQeRkm5NMpJWZG3hSuFU="><link rel=stylesheet type=text/css href=/theme-css/pst/pydata-sphinx-theme.scss.min.1032a66ba1e0ab03bfcbfd265dce1d831879c5ea9d57e8575a68eeeb887b617e.css integrity="sha256-EDKma6HgqwO/y/0mXc4dgxh5xeqdV+hXWmju64h7YX4="><link rel=stylesheet type=text/css href=/theme-css/spht/index.scss.min.ad03de1683bb39a0d1b31395797b97188e59cda6d778c0671a99db0b4fb799a9.css integrity="sha256-rQPeFoO7OaDRsxOVeXuXGI5ZzabXeMBnGpnbC0+3mak="><link rel=stylesheet type=text/css 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A continuación se muestra una colección de recursos educativos, tanto para el autoaprendizaje como para enseñar a otros, desarrollados por colaboradores de NumPy y aprobados por la comunidad.
Principiantes# Hay un montón de información sobre NumPy allá afuera. Si eres nuevo, te recomendamos encarecidamente estos:
Tutoriales
Tutorial de inicio rápido de NumPy NumPy Tutorials Una colección de tutoriales y materiales educativos en formato de cuadernos Jupyter desarrollados y mantenidos por el equipo de documentación de NumPy. Para enviar tu propio contenido, visita el repositorio numpy-tutorials en GitHub. NumPy Illustrated: La Guía Visual de NumPy por Lev Maximov Scientific Python Lectures Además de cubrir NumPy, estas conferencias ofrecen una introducción más amplia al ecosistema científico de Python. NumPy: the absolute basics for beginners. NumPy tutorial por Nicolas Rougier Stanford CS231 por Justin Johnson NumPy User Guide. Libros"></head><body><nav id=nav class=navbar role=navigation aria-label="main navigation"><div class=container><div class=navbar-brand><a class=navbar-item href=/es/><img class=navbar-logo src=/images/logo.svg alt="%!s(<nil>) logo"><div class=navbar-logo-text>NumPy</div></a><a role=button class=navbar-burger aria-label=menu aria-expanded=false data-target=navbar-menu><span aria-hidden=true></span>
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Si eres nuevo, te recomendamos encarecidamente estos:</p><p><i class="fas fa-chalkboard"></i> <strong>Tutoriales</strong></p><ul><li><a href=https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html>Tutorial de inicio rápido de NumPy</a></li><li><a href=https://numpy.org/numpy-tutorials>NumPy Tutorials</a> Una colección de tutoriales y materiales educativos en formato de cuadernos Jupyter desarrollados y mantenidos por el equipo de documentación de NumPy. Para enviar tu propio contenido, visita el repositorio <a href=https://github.com/numpy/numpy-tutorials>numpy-tutorials en GitHub</a>.</li><li><a href="https://betterprogramming.pub/3b1d4976de1d?sk=57b908a77aa44075a49293fa1631dd9b">NumPy Illustrated: La Guía Visual de NumPy <em>por Lev Maximov</em></a></li><li><a href=https://scipy-lectures.org/>Scientific Python Lectures</a> Además de cubrir NumPy, estas conferencias ofrecen una introducción más amplia al ecosistema científico de Python.</li><li><a href=https://numpy.org/devdocs/user/absolute_beginners.html>NumPy: the absolute basics for beginners.</a></li><li><a href=https://github.com/rougier/numpy-tutorial>NumPy tutorial <em>por Nicolas Rougier</em></a></li><li><a href=http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/>Stanford CS231 <em>por Justin Johnson</em></a></li><li><a href=https://numpy.org/devdocs>NumPy User Guide.</a></li></ul><p><i class="fas fa-book"></i> <strong>Libros</strong></p><ul><li><a href=https://web.mit.edu/dvp/Public/numpybook.pdf>Guide to NumPy <em>por Travis E. Oliphant</em></a> Ésta es una versión 1 gratuita de 2006. Para conseguir la última versión (2015) mira <a href=https://www.barnesandnoble.com/w/guide-to-numpy-travis-e-oliphant-phd/1122853007>aquí</a>.</li><li><a href=https://www.labri.fr/perso/nrougier/from-python-to-numpy/>From Python to NumPy <em>por Nicolas P. Rougier</em></a></li><li><a href=https://www.amazon.com/Elegant-SciPy-Art-Scientific-Python/dp/1491922877>Elegant SciPy</a> <em>por Juan Nunez-Technesias, Stefan van der Walt, y Harriet Dashnow</em></li></ul><p>También puedes echar un vistazo a esta <a href=https://www.goodreads.com/shelf/show/python-scipy>lista de Goodreads</a> sobre el tema “Python+SciPy”. La mayoría de esos libros son sobre el “ecosistema SciPy”, que tiene NumPy en su núcleo.</p><p><i class="far fa-file-video"></i> <strong>Videos</strong></p><ul><li><a href=http://youtu.be/ZB7BZMhfPgk>Introduction to Numerical Computing with NumPy</a> <em>por Alex Chabot-Leclerc</em></li></ul><hr><h2 id=avanzado>Avanzado<a class=headerlink href=#avanzado title="Link to this heading">#</a></h2><p>Pruebe estos recursos avanzados para comprender mejor los conceptos de NumPy como indexación avanzada, división, apilamiento, álgebra lineal y mucho más.</p><p><i class="fas fa-chalkboard"></i> <strong>Tutoriales</strong></p><ul><li><a href=http://www.labri.fr/perso/nrougier/teaching/numpy.100/index.html>100 NumPy Exercises</a> <em>por Nicolas P. Rougier</em></li><li><a href=https://engineering.ucsb.edu/~shell/che210d/numpy.pdf>An Introduction to NumPy and Scipy</a> <em>por M. Scott Shell</em></li><li><a href=http://mentat.za.net/numpy/numpy_advanced_slides/>Numpy Medkits</a> <em>por Stéfan van der Walt</em></li><li><a href=https://numpy.org/numpy-tutorials>Tutoriales de NumPy</a> Una colección de tutoriales y materiales educativos en formato de cuadernos Jupyter desarrollados y mantenidos por el equipo de documentación de NumPy. Para enviar tu propio contenido, visita el repositorio <a href=https://github.com/numpy/numpy-tutorials>numpy-tutorials en GitHub</a>.</li></ul><p><i class="fas fa-book"></i> <strong>Libros</strong></p><ul><li><a href=https://www.amazon.com/Python-Data-Science-Handbook-Essential/dp/1491912057>Python Data Science Handbook</a> <em>por Jake Vanderplas</em></li><li><a href=https://www.amazon.com/Python-Data-Analysis-Wrangling-Ipython/dp/1491957662>Python for Data Analysis</a> <em>por Wes McKinney</em></li><li><a href=https://www.amazon.com/Numerical-Python-Scientific-Applications-Matplotlib/dp/1484242459>Numerical Python: Scientific Computing and Data Science Applications with Numpy, SciPy, and Matplotlib</a> <em>por Robert Johansson</em></li></ul><p><i class="far fa-file-video"></i> <strong>Videos</strong></p><ul><li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=cYugp9IN1-Q">Advanced NumPy - broadcasting rules, strides, and advanced indexing</a> <em>por Juan Nunez-Iglesias</em></li></ul><hr><h2 id=charlas-de-numpy>Charlas de NumPy<a class=headerlink href=#charlas-de-numpy title="Link to this heading">#</a></h2><ul><li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=o0EacbIbf58">The Future of NumPy Indexing</a> <em>por Jaime Fernández</em> (2016)</li><li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=HVLPJnvInzM&t=10s">Evolution of Array Computing in Python</a> <em>por Ralf Gommers</em> (2019)</li><li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=YFLVQFjRmPY">NumPy: what has changed and what is going to change?</a> <em>por Matti Picus</em> (2019)</li><li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=dBTJD_FDVjU">Inside NumPy</a> <em>por Ralf Gommers, Sebastian Berg, Matti Picus, Tyler Reddy, Stefan van der Walt, Charles Harris</em> (2019)</li><li><a href="https://www.youtube.com/watch?v=f176j2g2eNc">Brief Review of Array Computing in Python</a> <em>por Travis Oliphant</em> (2019)</li></ul><hr><h2 id=citando-a-numpy>Citando a NumPy<a class=headerlink href=#citando-a-numpy title="Link to this heading">#</a></h2><p>Si NumPy ha sido importante en tu investigación y deseas reconocer el proyecto en tu publicación académica, consulta esta <a href=/es/citing-numpy/>información de citado</a>.</p></div></div><div id=shortcuts-container><div id=shortcuts><div id=shortcuts-header><i class="fa-solid fa-list"></i> On this page</div></div></div></section><div id=backtotop><a href=# id=backtotop-color><i class="fa-solid fa-arrow-up"></i></a></div><footer id=footer><div class=container><div id=footer-columns><div id=footer-logo-column><img id=footer-logo src=/images/logo.svg alt="NumPy logo. "></div><div class=footer-column><div class=footer-item><a href=/es/install>Instalar</a></div><div class=footer-item><a href=https://numpy.org/doc/stable>Documentación</a></div><div class=footer-item><a href=/es/learn>Aprende</a></div><div class=footer-item><a href=/es/citing-numpy>Citando a NumPy</a></div><div class=footer-item><a href=https://numpy.org/neps/roadmap.html>Mapa de ruta</a></div></div><div class=footer-column><div class=footer-item><a href=/es/about>Acerca de nosotros</a></div><div class=footer-item><a href=/es/community>Comunidad</a></div><div class=footer-item><a href=/es/user-surveys>Encuestas a usuarios</a></div><div class=footer-item><a href=/es/contribute>Contribuye</a></div><div class=footer-item><a href=/es/code-of-conduct>Código de Conducta</a></div></div><div class=footer-column><div class=footer-item><a href=/es/gethelp>Buscar ayuda</a></div><div class=footer-item><a href=/es/terms>Términos de uso</a></div><div class=footer-item><a href=/es/privacy>Confidencialidad</a></div><div class=footer-item><a href=/es/press-kit>Kit de prensa</a></div></div><div class=footer-actions>Sign up for the latest NumPy news, resources, and more<form action="https://numpy.us4.list-manage.com/subscribe/post?u=5ddd0d1d6e807900a8212481a&id=287fa4253c" method=post id=mc-embedded-subscribe-form name=mc-embedded-subscribe-form class="validate sign-up-container" target=_blank novalidate><div class=sign-up-image><svg class="icon mail-icon" viewBox="0 0 24 24" viewBox="0 0 24 24"><path d="M22 6c0-1.1-.9-2-2-2H4c-1.1.0-2 .9-2 2v12c0 1.1.9 2 2 2h16c1.1.0 2-.9 2-2V6zm-2 0-8 5-8-5h16zm0 12H4V8l8 5 8-5v10z"/></svg></div><input type=email name=EMAIL class="required email sign-up-input" id=mce-EMAIL aria-label="Input for email, press enter to submit" onkeypress='(event.which===13||event.keyCode===13||event.key==="Enter")&&sendThankYou()'><div class=submission-instructions>Press Enter</div><button class=signup-button onclick=sendThankYou() aria-label=Submit><svg class="icon sent-icon" viewBox="0 0 24 24" viewBox="0 0 24 24"><path d="M2.01 21 23 12 2.01 3 2 10l15 2-15 2z"/></svg></button><div id=mce-responses class=clear><div class=response id=mce-error-response style=display:none></div><div class=response id=mce-success-response style=display:none></div></div><div style=position:absolute;left:-5000px aria-hidden=true><input type=text name=b_5ddd0d1d6e807900a8212481a_287fa4253c tabindex=-1></div><div class=clear><input type=submit value=Subscribe name=subscribe id=mc-embedded-subscribe class=button style=display:none></div></form><div class=thank-you>Thank you! 🎉</div><div class=community-icons><a href=https://github.com/numpy/numpy aria-label=https://github.com/numpy/numpy><svg class="icon github-icon" viewBox="0 0 24 24" viewBox="0 0 24 24"><path d="M12 .297c-6.63.0-12 5.373-12 12 0 5.303 3.438 9.8 8.205 11.385.6.113.82-.258.82-.577.0-.285-.01-1.04-.015-2.04-3.338.724-4.042-1.61-4.042-1.61C4.422 18.07 3.633 17.7 3.633 17.7c-1.087-.744.084-.729.084-.729 1.205.084 1.838 1.236 1.838 1.236 1.07 1.835 2.809 1.305 3.495.998.108-.776.417-1.305.76-1.605-2.665-.3-5.466-1.332-5.466-5.93.0-1.31.465-2.38 1.235-3.22-.135-.303-.54-1.523.105-3.176.0.0 1.005-.322 3.3 1.23.96-.267 1.98-.399 3-.405 1.02.006 2.04.138 3 .405 2.28-1.552 3.285-1.23 3.285-1.23.645 1.653.24 2.873.12 3.176.765.84 1.23 1.91 1.23 3.22.0 4.61-2.805 5.625-5.475 5.92.42.36.81 1.096.81 2.22.0 1.606-.015 2.896-.015 3.286.0.315.21.69.825.57C20.565 22.092 24 17.592 24 12.297c0-6.627-5.373-12-12-12"/></svg>
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