Graficación de vectores: eje de coordenadas

| Última modificación: 4 de octubre de 2024 | Tiempo de Lectura: 2 minutos

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Si tienes conocimientos sobre álgebra, te habrás preguntado alguna vez cómo se hace la representación o graficación de vectores. En este post te mostraremos un método para hacer graficación de vectores, que te servirá en machine learning, así como en otras áreas del Big Data.

Graficación de vectores: eje cartesiano de coordenadas

Para hacer la graficación de vectores, pensemos en la recta real. Los enteros de -3 a 3 están marcados en la línea, pero entre cualquiera de estos dos números (por ejemplo, 1 y 2) se encuentran todos los números posibles: 1.0, 1.1, 1.2, 1.3… No solo al nivel de décimas, sino todos los números con dos decimales, tres decimales… infinitos decimales.

Graficación de vectores

La recta real hace que ciertas propiedades sean visualmente intuitivas:

  • Por ejemplo, todos los números en el lado derecho de 0 son positivos y los del lado izquierdo son negativos.
  • Cuando un número a se encuentra en el lado derecho de otro número b, a siempre es mayor que b y b siempre es menor que a.
  • Las flechas en los extremos de la línea numérica indican que la línea se extiende infinitamente y cualquier punto en esta línea corresponde a algún número real, por grande que sea.
  • Un solo número es suficiente para describir un punto en la recta numérica.

Ahora, en la graficación de vectores, consideremos los ejes cartesianos en R2. Las líneas numéricas se intersecan en ángulos rectos entre sí y se cruzan en el punto 0 de cada línea. Esto forma un plano de coordenadas cartesianas o un plano x-y con la línea numérica horizontal llamada eje x y la línea vertical llamada eje y.

Al igual que con la recta real, podemos tener infinitos puntos en el plano. Describimos un punto con un par de números en lugar de un número. Por ejemplo, describimos el punto P con dos números, x e y, escritos como (x, y), y denominados las coordenadas del punto.

Ahora que hemos visto cómo funciona la graficación de vectores en un eje cartesiano de coordenadas y que entiendes cuáles son sus partes, puedes seguir aprendiendo sobre esta disciplina gracias al Bootcamp Big Data. Se trata de una formación íntegra de alta intensidad en la que, en pocos meses, obtendrás todos los conocimientos teóricos y prácticos que te permitirán incursionar en el mercado laboral. ¡Anímate a cambiar tu futuro y solicita más información ahora!

Sandra Navarro

Business Intelligence & Big Data Advisor & Coordinadora del Bootcamp en Data Science, Big Data & Machine Learning.

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