De Arrays a Ideas: Estadísticas con NumPy y SciPy

Python se ha convertido en la primera opción para ciencia de datos, cálculo numérico y análisis exploratorio. En el núcleo de este ecosistema están dos librerías fundamentales: NumPy, que proporciona arreglos de alto rendimiento y operaciones matemáticas, y SciPy, que extiende NumPy con herramientas estadísticas, científicas y analíticas avanzadas. En este artículo explicamos cómo usar NumPy y SciPy para análisis estadístico, desde la creación y manipulación de arreglos hasta las estadísticas descriptivas más útiles.

Breve introducción a NumPy y SciPy

NumPy ofrece objetos de arreglo multidimensional, operaciones matemáticas y lógicas rápidas, cálculos vectorizados que son mucho más rápidos que los bucles en Python y un uso de memoria más eficiente que las listas. Un arreglo de NumPy reemplaza a una lista en la mayoría de las tareas matemáticas mientras es más rápido y ligero.

SciPy se apoya en NumPy y añade distribuciones de probabilidad, pruebas estadísticas, optimización, procesamiento de señales, álgebra lineal e interpolación. Juntas, NumPy y SciPy forman la base de la computación científica en Python.

Instalación Se puede instalar NumPy y SciPy con pip: pip install numpy scipy. Si se usa Anaconda, normalmente ya vienen preinstaladas, lo que facilita su uso para proyectos de datos.

Creación de arreglos en NumPy Ejemplos básicos: import numpy as np. Crear una matriz 5 por 5: a = np.arange(25).reshape(5,5). Para un arreglo 1D: arr = np.array([1,2,3,4,5]). NumPy permite arreglos de mayor dimensión si se necesitan para datos más complejos.

Operaciones básicas NumPy soporta operaciones vectorizadas elementales, por ejemplo a = np.array([1,2,3]) y b = np.array([4,5,6]) permiten a menos b, a por b y elevar a la potencia sin bucles explícitos. Estas operaciones son elementales y muy eficientes.

Indexado y segmentado Con la matriz a creada antes se pueden extraer filas y columnas de forma directa: a[0, :] devuelve la primera fila y a[:, 0] la primera columna. NumPy usa indexado basado en cero.

Apilado de arreglos Para combinar datos verticalmente u horizontalmente se usan funciones como np.vstack((a, b)) y np.hstack((a, b)). Los arreglos deben tener formas compatibles para apilarse.

Estadísticas descriptivas con NumPy y SciPy Las estadísticas descriptivas resumen y describen un conjunto de datos y son la base para cualquier análisis estadístico.

Media aritmética: np.mean(a) calcula la media del conjunto. np.mean(a, axis=0) devuelve la media por columnas y np.mean(a, axis=1) por filas. La media es útil pero sensible a valores extremos.

Mediana: np.median(a) y np.median(a, axis=0) para líneas o columnas. La mediana es más robusta ante outliers.

Moda: disponible en SciPy con from scipy import stats y luego stats.mode(a, axis=0). La moda es especialmente útil en variables categóricas o discretas.

Rango: se puede calcular con np.ptp(a) o np.ptp(a, axis=0). El rango es simple pero sensible a valores extremos y no informa sobre la distribución interna.

Varianza y desviación estándar: np.var(a) y np.std(a) miden la dispersión alrededor de la media. Estas métricas son ampliamente utilizadas en finanzas, previsión y simulaciones.

IQR o rango intercuartílico: para detectar outliers se usa la función iqr de SciPy con from scipy.stats import iqr y luego iqr(a, axis=0). El IQR es la diferencia entre Q3 y Q1 y sirve para construir cajas y bigotes en boxplots.

Simetría o skewness: from scipy.stats import skew y luego skew(a, axis=0) devuelve la asimetría de la distribución. Una skewness positiva indica cola larga a la derecha y una negativa cola larga a la izquierda.

Estas estadísticas permiten resumir conjuntos de datos y detectar comportamientos relevantes. Para generalizar hallazgos a una población mayor se requieren técnicas de inferencia estadística como pruebas de hipótesis, intervalos de confianza o regresión, que también pueden realizarse con SciPy y bibliotecas complementarias como statsmodels o scikit learn.

Aplicaciones prácticas y buenas prácticas Al manipular datos conviene controlar tipos de datos con a.dtype, revisar dimensiones con a.shape y el número de elementos con a.size. Para grandes volúmenes, aprovechar operaciones vectorizadas y funciones específicas de NumPy y SciPy mejora rendimiento y reproducibilidad.

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Conclusión: NumPy y SciPy proporcionan una forma potente, eficiente e intuitiva de realizar análisis estadístico en Python. Combinadas con buenas prácticas de ingeniería y apoyo de expertos en desarrollo y despliegue, estas herramientas permiten convertir arreglos de números en ideas y decisiones de negocio. Si su empresa necesita apoyo para proyectos de datos, modelos de IA o desarrollo de soluciones a medida, Q2BSTUDIO acompaña desde el prototipo hasta la puesta en producción.