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NumPy — Operaciones Vectorizadas con Sensores
# Descripción
Proyecto de operaciones vectorizadas con numpy sobre datos simulados de sensores meteorológicos de ciudades chilenas. Aprende a crear y manipular arrays, indexación y slicing, operaciones vectorizadas que son 10-100x más rápidas que Python puro, broadcasting para operar arrays de diferentes dimensiones, máscaras booleanas para filtrar datos, y estadísticas para preparación de datos ML. Incluye normalización Min-Max, feature engineering y train/test split manual.
# Características principales
$ Creación y manipulación de arrays numpy desde listas y funciones especializadas
$ Indexación y slicing: acceso a filas, columnas y rangos
$ Operaciones vectorizadas: 10-100x más rápidas que Python loop
$ Broadcasting: operaciones entre arrays de diferentes dimensiones
$ Máscaras booleanas para filtrado de datos
$ Estadísticas y preparación de datos para ML: normalización, estandarización
# Galería
# Tecnologías utilizadas
