Packages
Packages
Un paquete de Python organiza el código en módulos dentro de un directorio. Para usar paquetes como Numpy, Matplotlib y Pandas, se deben instalar y se pueden importar con alias o funciones específicas. Se presentan ejemplos de cálculos de circunferencia y área de un círculo utilizando el paquete math y su función pi.
Métodos
Métodos
Los métodos en Python son funciones asociadas a objetos o clases que permiten realizar acciones y manipular datos. Cada objeto tiene sus propios métodos, como count() para listas y capitalize() o replace() para cadenas. Todo en Python es un objeto y tiene métodos específicos según su tipo.
For Loop
For Loop
El bucle for se utiliza para iterar sobre secuencias como listas o tuplas, ejecutando un bloque de código por cada elemento. Se presentan ejemplos que incluyen imprimir elementos de una lista de gatitos, saludar a cada uno, enumerar elementos con enumerate(), y encontrar el perrito mayor y menor en una lista de edades.
Qué es una Función y Funciones Integradas
Qué es una Función y Funciones Integradas
Las funciones en programación permiten reutilizar código y seguir el principio DRY (No te repitas). Se presentan varias funciones integradas en Python, como print(), len(), type(), input(), y funciones para convertir tipos de datos como int(), float() y str(). También se mencionan funciones como sum(), max(), min(), abs(), round(), sorted(), range(), zip(), map() y filter(), que realizan diversas operaciones sobre listas y secuencias.
Creando Nuestras Funciones
Creando Nuestras Funciones
Se pueden crear funciones en Python utilizando la palabra clave def. Los parámetros son variables que permiten recibir datos al invocar funciones. Se distingue entre parámetros (definidos en la función) y argumentos (valores pasados al llamar a la función). Existen diferentes tipos de parámetros: posicionales, con valores por defecto, arbitrarios y por palabra clave, cada uno con su propia forma de uso y características.
Python Problems l
Python Problems l
Se presentan tres problemas de programación en Python: 1) Crear una función que devuelve el cuadrado de un número. 2) Crear una función que determina si un número es par o impar. 3) Contar el número de ovejas presentes en una lista, donde se considera presente a un valor verdadero. Se incluyen descripciones, diagramas de flujo y ejemplos de código para cada problema.
Measures of Center
Measures of Center
Las medidas de tendencia central, como la media, mediana y moda, son esenciales para describir datos. La media se calcula dividiendo la suma de los valores por su cantidad, la mediana es el valor central en un conjunto ordenado, y la moda es el valor más frecuente. Se discute la influencia de los outliers en la media y mediana, destacando que la mediana es más robusta ante datos sesgados. Se presentan ejemplos prácticos de cálculo en Python y se enfatiza la importancia de formular preguntas clave al analizar datos.
Measures of Spread
Measures of Spread
Las medidas de dispersión, como la varianza y la desviación estándar, describen cuán separados están los datos respecto a su media. La varianza se calcula como la suma de las distancias al cuadrado dividida por el número de puntos menos uno, mientras que la desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza. También se menciona la desviación absoluta de la media, que penaliza las distancias de manera uniforme. La desviación estándar es más comúnmente utilizada en estadísticas.
Grouped Statistics
Grouped Statistics
Se presentan técnicas para analizar estadísticas en Python utilizando el método .groupby() para agrupar datos por variables y calcular la media, así como el método .agg() para obtener múltiples estadísticas. También se puede agrupar por varias variables y columnas, permitiendo un análisis más detallado, como el peso por color y raza.
Pivot Tables
Pivot Tables
Las tablas dinámicas en Python permiten calcular estadísticas agrupadas usando .pivot_table(). Se puede especificar la columna a resumir y la columna para agrupar. Se pueden aplicar diferentes funciones estadísticas con el argumento aggfunc. También se pueden manejar valores faltantes con fill_value y agregar márgenes para mostrar promedios en la tabla.
Eventos Aleatorios: random.randint()
Eventos Aleatorios: random.randint()
Los eventos aleatorios permiten estimar probabilidades de resultados inciertos, como lanzar un dado. En Python, el módulo random se utiliza para generar números aleatorios con random.randint(), que devuelve un entero dentro de un rango específico. Se puede usar para simular juegos, generar IDs aleatorios y crear datos de prueba.
Eventos Aleatorios: random.choices()
Eventos Aleatorios: random.choices()
Los eventos aleatorios son situaciones donde no se puede predecir el resultado exacto, pero se pueden estimar probabilidades. La función random.choices() permite seleccionar elementos de una lista con posibilidad de repetición y probabilidades personalizadas. Se puede usar para elegir un elemento aleatorio, múltiples elementos, o realizar sorteos con diferentes probabilidades. También se puede generar una contraseña aleatoria con caracteres.