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arrays con numpy y python

El objetivo principal de numpy es trabajar con colecciones homogéneas de datos en arrays multi-dimensionales, estos datos están indexados dentro de tuplas (generalmente números) y son números positivos, además un concepto muy importante a aprender es que en numpy las dimensiones son llamadas "axes" (ejes), el numero de axes es el rango.
Un poco sobre los axes
Para entender un poco el concepto de los axes (ejes) veamos algunos ejemplos, vemos el siguiente array.-
a = ([1, 3, 5])
Este array tiene un rango 1 ya que se trata de un array de una dimensión, entonces como el axe es igual al rango, el axis tiene una longitud de 3, veamos ahora el siguiente array.-
a = ([1, 2, 3], [4, 5, 6])
El array tiene un rango de 2 (2 axes), el primer axis tiene una longitud de 2 y el segundo axis tiene una longitud de 3, entendido en otras palabras es una matriz de 2x3, espero que este concepto quede bien entendido.
La clase ndarray de numpy
Numpy provee una clase para matrices llamada ndarray la…

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