Estructuras y formatos de datos · revisado en julio de 2026
Array de NumPy
Un array de NumPy (ndarray) es una estructura de datos que almacena elementos del mismo tipo en una cuadrícula de una o más dimensiones, optimizada para operaciones matemáticas vectorizadas. Es la base sobre la que están construidas pandas y la mayoría de las librerías científicas de Python.
import numpy as np precios = np.array([10.0, 20.0, 30.0]) precios_con_iva = precios * 1.19
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia un array de NumPy de una lista de Python?
Una lista de Python puede mezclar tipos y crece de forma flexible, pero es lenta para cálculo numérico. Un array de NumPy exige un solo tipo de dato y almacena los valores de forma contigua en memoria, lo que permite operaciones matemáticas mucho más rápidas.
¿Qué es la vectorización?
Es aplicar una operación a todo el array de una sola vez (por ejemplo array * 2) en lugar de recorrer cada elemento con un bucle — NumPy ejecuta esa operación en código optimizado de bajo nivel, mucho más rápido que un for de Python.
¿Se usa NumPy directamente o siempre a través de pandas?
Ambas cosas son comunes: pandas se usa más para datos tabulares con etiquetas, y NumPy directamente para cálculo numérico puro, álgebra lineal o cuando el rendimiento es crítico.