Cómo guardar un array de NumPy en un archivo CSV

import csv

datos = [
    ['Nombre', 'Edad', 'Género'],
    ['Ana', 25, 'Femenino'],
    ['Juan', 30, 'Masculino']
]

with open('datos.csv', 'w', newline='') as archivo_csv:
    escritor_csv = csv.writer(archivo_csv)
    for linea in datos:
        escritor_csv.writerow(linea)

Los Arrays de NumPy son estructuras de datos fundamentales en Python para el manejo eficiente de datos numéricos. NumPy es una librería muy utilizada en ciencia de datos, aprendizaje automático y tareas matemáticas y científicas en general.

• Los arrays de NumPy son similares a las listas en Python, pero ofrecen ventajas en términos de rendimiento y funcionalidades.
• Uno de los beneficios clave de los arrays de NumPy es que permiten operaciones matemáticas en bloques de datos sin necesidad de utilizar bucles, lo que los hace mucho más eficientes.
• Además, los arrays de NumPy pueden tener dimensiones múltiples, lo que los hace ideales para el manejo de datos multidimensionales, como matrices y tensores.

Característica	Descripción
Elementos homogéneos	Los arrays de NumPy contienen elementos del mismo tipo, lo que permite operaciones eficientes.
Indexación avanzada	Se puede acceder a elementos o secciones de un array de forma sencilla mediante indexación avanzada.
Funciones matemáticas	NumPy proporciona un amplio conjunto de funciones matemáticas que pueden aplicarse directamente a los arrays, facilitando cálculos complejos.

Para trabajar con NumPy, es común importar la librería de la siguiente manera:

import numpy as np

A continuación, un ejemplo simple de creación de un array de NumPy y operaciones básicas:

import numpy as np

# Creación de un array unidimensional
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Acceso a elementos
print(arr[0])  # Salida: 1

# Operaciones
print(np.sum(arr))  # Salida: 15 (suma de todos los elementos)

Los arrays de NumPy son una herramienta fundamental para el análisis de datos y la computación científica en Python.

Extracción de datos de un archivo CSV en Python

Para extraer datos de un archivo CSV en Python, puedes hacer uso de la biblioteca estándar CSV integrada en el lenguaje. A continuación, se presenta una guía paso a paso para llevar a cabo esta tarea:

1. Importar el módulo CSV: Para trabajar con archivos CSV en Python, es necesario importar el módulo CSV. Esto se puede hacer utilizando el siguiente código:

    import csv
  

2. Apertura del archivo CSV: Una vez importado el módulo CSV, se debe abrir el archivo CSV en modo lectura. Por ejemplo, para abrir un archivo llamado «datos.csv», se puede emplear el siguiente código:

    with open('datos.csv', mode='r') as archivo_csv:
        lector_csv = csv.reader(archivo_csv)
        for fila in lector_csv:
            print(fila)
  

3. Iteración sobre las filas: Al abrir el archivo CSV, se puede iterar sobre las filas para acceder a los datos contenidos en él. Cada fila se puede tratar como una lista de valores separados por comas.
4. Acceso a los datos: Una vez que se obtienen las filas, es posible acceder a los datos individuales de cada fila mediante el índice correspondiente a la columna deseada. Por ejemplo, si se quiere acceder al segundo valor de cada fila:

    with open('datos.csv', mode='r') as archivo_csv:
        lector_csv = csv.reader(archivo_csv)
        for fila in lector_csv:
            segundo_valor = fila[1]
            print(segundo_valor)
  

Con estos pasos y ejemplos básicos, deberías poder empezar a extraer datos de un archivo CSV en Python de manera sencilla.