2.6 Caracteres y cadenas (Strings) para el manejo de texto

Referencia: Van Rossum 3.1.2 p11, Rodriguez 5.6.1 p59, Downey 2.9

El manejo de texto en computadoras, se conoce con el nombre técnico de «cadenas de caracteres» o «strings» en los libros en inglés. teclado, cada tecla es una letra o caracter

Una letra del alfabeto, un número, un signo de puntuación, en general: todos los símbolos que están disponibles en el teclado del computador son un dibujo a ser presentado o usado en una pantalla, impresora, etc.

Cada dibujo se identifica con un número y cada dibujo se lo conoce como «caracter» o en idioma inglés «character».

La tabla «caracteres» y su número de identificación estandarizado se conoce como Tabla de códigos ASCII (American Standard Code for Information Interchange).

Para visualizar el concepto, por ejemplo se obtiene el código ASCII de un caracter:

>>> ord('a')
97

El proceso contrario para obtener el caracter de un código ASCII es:

>>> chr(97)
'a'

Concatenar para formar palabras

Los símbolos o caracteres se agrupan para formar palabras, frases, párrafos, por lo que internamente se convierten en vectores numéricos de los dibujos o símbolos. A esta agrupación se la conoce como «cadenas» o «strings».

La agrupación de caracteres se conoce como «concatenar». En Python se usa el símbolo «+» para denotar concatenación.

Ejemplo:

>>> a = 'Hola'
>>> b = '¿que tal?'
>>> c =  a+b
>>> c
'Hola¿que tal?'

La operación c = a+b
debe leerse como: "c almacena a concatenado con b",
diferenciando la acción de las operaciones matemáticas de igualdad y suma.

Operaciones y algoritmos con cadenas de caracteres o Strings

Las operaciones y algoritmos con cadenas de caracteres se desarrollan en la Unidad 4.

Cadenas de caracteres/strings – vector de letras en Python

Cadenas de caracteres/strings – Ejercicios resueltos en Python

Cadenas de caracteres/strings – Ejercicios


Otros símbolos con significado diferente al alfabeto, o un caracter en notación matemática.

2.5 Acumuladores ejemplo – Algoritmo de la secuencia de Fibonacci

Referencia: Van Rossum 3.2 p16, Rodriguez 6.10.1 p176, Downey 18.4

Un ejemplo del uso del acumulador en programación es el algoritmo para generar la secuencia de Fibonacci. En la actividad se deberán identificar el valor inicial y el valor de cambio (aumento o disminución) del nuevo valor de la secuencia. Se plantea responder algunas preguntas para seguimiento de aprendizaje.

  1. Para esta actividad, observe el video desde el minuto 3:50 hasta 6:40:
    El misterio de las matemáticas. Video NOVA
  2. Describa la secuencia de Fibonacci en un párrafo.
  3. ¿Puede programar la secuencia de Fibonacci? usando solo las operaciones básicas de suma y/o resta.
  4. Describa las operaciones en Python y compruebe sus resultados.

MatemáticasTV. El gran misterio de las Matemáticas. 28 may 2016. YouTube

Ejemplo de desarrollo

Se adjunta otro ejercicio resuelto usando acumuladores en programación con la secuencia de Fibonacci como referencia de lo que se puede continuar aplicando en un tema.

1Eva_IIT2002_T4 cociente de Fibonacci

Solución propuesta: s1Eva_IIT2002_T4 cociente de Fibonacci

Tutorial: S02T1 Lazos/Bucles y Acumuladores


¿Qué es la serie de Fibonacci? y ¿qué tiene que ver con el número áureo?

BBC Mundo 2021-Abril-21

 

2.4 Contadores y acumuladores – Ejercicios resueltos

Ejercicios resueltos sobre contadores y acumuladores en programación con Python.

1Eva_IIIT2003_T2 Verificar números triangulares

Solución propuesta: s1Eva_IIIT2003_T2 Verificar números triangulares

1Eva_IIT2002_T4 Cociente de fibonacci

Solución propuesta: s1Eva_IIT2002_T4 Cociente de fibonacci

1Eva_IIT2003_T2 Sumar términos de progresión geométrica

Solución propuesta: s1Eva_IIT2003_T2 Sumar términos de progresión geométrica

1Eva_IIT2002_T1 Crea tablas de multiplicar con strings del 1 a n

Solución propuesta: s1Eva_IIT2002_T1a Crea tablas de multiplicar con strings del 1 a n

1Eva_IIT2002_T3 Conjetura de Ullman

Solución propuesta: s1Eva_IIT2002_T3 Conjetura de Ullman

1Eva_IIT2012_T1 Sucesión de Padovan

Solución propuesta: s1Eva_IIT2012_T1 Sucesión de Padovan

Otros ejercicios de contadores y acumuladores pueden ser encontrados en Evaluaciones – ejercicios por Temas en la sección de acumuladores.

2.3 Contadores y Acumuladores en programación

Referencia: Rodríguez 3.3.1 p24, Van Rossum 9.3.3 p73,  Downey 22.9

¿Qué es un contador  en programación? ¿Qué es un acumulador en programación? Son conceptos de uso cotidiano que son el resultado de la suma de una serie de números. Los conceptos se puede explicar con los siguientes ejemplos:

.. [ contador ] [ acumulador]


¿Qué es un contador en programación?

Al visitar el departamento de servicio al cliente en una empresa, los clientes para obtener un turno deben tomar un ticket. Un letrero electrónico indica el número del cliente que se está atendiendo, luego éste número cambia incrementándose en 1 para anunciar el siguiente turno a ser atendido.

contadores y acumuladores en programación
El ejemplo de uso práctico de un contador permite observar dos características:

  • Siempre tienen un valor inicial
  • El valor nuevo del contador es el resultado del valor anterior más una constante.

Al inicio del día, el contador de tickets debe ser inicializado, de preferencia con 0. Cuando un puesto de atención está listo para atención, el contador se incrementa en uno, se escucha una alerta y el cliente se puede acercar con el ticket del primer turno.

Las características descritas en forma algorítmica se escriben como:

contador ← 0
contador ← contador + 1

La expresión de la segunda línea se puede leer como: «valor nuevo” de contador es el resultado del «valor anterior» incrementando en 1.

Desde luego que los contadores  puede sumarse un valor diferente a 1, pero siempre será un valor constante, como cuando se cuenta de dos en dos. contador decreciente en programación

La variable contador también pueden tener cambios de forma ascendente, o disminuir desde un valor inicial (decreciente).

Un ejemplo de contador decreciente se observa en cronometro del microondas para calentar alimentos. El valor inicial son los segundos que permanecerá encendido. El contador de tiempo disminuye en uno cada segundo y al llegar a 0 se apaga el microondas.

Ejemplo de contador con instrucciones en Python:

>>> contador = 0
>>> contador = contador + 1
>>> contador
1

.. [ contador ] [ acumulador]


¿Qué es un acumulador en programación?

Un acumulador en programación es una versión ampliada de un contador. El acumulador  tiene las mismas características que un contador excepto el valor de incremento que es un valor variable. acumulador en programación como ahorro

Por ejemplo, una cuenta de ahorros puede representarse en un algoritmo mediante un acumulador, pues quien ahorra no siempre lo hará con una cantidad fija en la cuenta: un día deposita 10, otro día deposita 30, otro deposita 5.

Con el ejemplo de ahorro, se puede determinar que en el acumulador no siempre se añade un valor positivo, pues cuando se hace un retiro, se puede interpretar como que el valor añadido es negativo.

Las características descritas para forma algorítmica se escriben como:

acumulador ← 0
acumulador ← acumulador + X

La expresión del literal b se para una cuenta puede leer como: «saldo nuevo” de acumulador es el «saldo anterior» de acumulador considerando el deposito (+x) o retiro (-x).

Recuerde que:

El concepto de asignar es usado en algoritmos “=” carece de sentido matemático.

Si tomamos como ejemplo el acumulador, si se expresa como una igualdad, se interpretaría como:

acumulador = acumulador + X
acumulador - acumulador = X
0 = X

Cuando en el algoritmo se quiere expresar en realidad es una asignación, por lo que se utiliza el símbolo “←”

acumulador ← acumulador + X

Esta aclaración permite formalizar la diferencia de comparación de igualdad “=” usada dentro de los condicionales.

Ejemplo de acumulador en Python:

>>> acumulador = 0
>>> acumulador = acumulador + 4.5
>>> acumulador
4.5
>>> acumulador = acumulador - 1.3
>>> acumulador
3.2

En la siguiente página se presentan algunos ejemplos y ejercicios resueltos sobre contadores y acumuladores de exámenes anteriores.

[ contador ] [ acumulador]

2.2 Operaciones básicas matemáticas y lógicas en Python

Referencia: Rodriguez 5.6.3 p59, Van Rossum 10.6 p85,  Downey 2.6

Para los ejercicios inicales en programación se muestran algunas operaciones numéricas básicas a partir de algunas variables: asignación, cociente, residuo, lógicas, aleatorias, etc.


Asignación de valores

En algoritmos se usan las expresiones de asignación para denotar la intención de resolver operaciones y cuyo resultado se almacena en una variable simple, por lo que se expresan de la forma:

c ← a + b
d ← x2 + y2

Debe observar que las asignaciones no son expresiones de igualdad, como las usadas en matemáticas, por lo que su símbolo corresponde a una flecha que apunta el sentido donde se almacena el resultado.


Cociente ó división entera

Se usa solo la parte entera de una división. Ejemplo: Cinco manzanas para dos envases de desayunos

>>> a = 5
>>> b = 2
>>> c = a//b    
>>> c
2

division entera con manzanas

Residuo de a para b

El residuo representa las manzanas que no completan un envase de desayuno.

>>> a = 5
>>> b = 2
>>> c = a%b
>>> c
1

Exponente a^b

Operaciones de base y exponente

>>> c = a**b
>>> c    
25

Raiz cuadrada \sqrt{a^2 + b^2}

>>> import math
>>> c = math.sqrt((a**2) + (b**2))
>>> c
5.385164807134504

Operaciones Lógicas

Operación Python
y p and q
o p or q
negación not(p)

Suponga que p es verdadero y q es falso

>>> p = 1
>>> q = 0
>>> p and q
0
>>> p or q
1
>>> not(p)
False

Número Aleatorio entero

Número entero obtenido por ejemplo al lanzar un dado de seis caras

>>> import random as rnd
>>> dado = int(rnd.random()*6) +1
>>> dado
4

2.1 Tipos de datos numéricos en programación

Referencia: Van Rossum 3.2 p9, Rodríguez 5.6.1 p58, Downey 2.1
Los datos numéricos en programación se clasifican de forma semejante en matemáticas, entre:

Escalares o de un solo valor como enteros, reales, complejos o imaginarios, booleanos
Vectoriales y matriciales o de un conjunto de valores de una dimensión, dos dimensiones o varias dimensiones.

.. [ Escalares ] [ Vectoriales y matriciales ] [ Listas ]


1. Datos numéricos ESCALARES

Las variables numéricas de un solo valor o elemento utilizadas en un algoritmo se clasificarán en enteras, reales, complejas y lógicas.

1.1 Variables numéricas tipo entero

numero escalar una manzanaEs el tipo de variable usada para contar el número de estudiantes presentes en un aula de clases, pasajeros en un bus, barco o avión.

Los datos numéricos enteros indican la cantidad de elementos: una manzana, cuatro manzanas en un canasto, etc.

numero escalar varias manzanas

La variable numérica recomendada a usar en los casos es la tipo entera, pues siempre los decimales serían cero.

Ejemplo de tipo de datos numéricos enteros en Python: int()

>>> a = int(input('escriba un entero: '))
>>> b = 5
>>> c = a*b
>>> type(a)
<class 'int'>

1.2 Variables tipo Real

Este tipo de variable se usa para escribir por ejemplo el precio de un producto que incluye los centavos, el peso de un producto en Kg, el número π.

En estos casos, al escribir con decimales, se los considera como variable tipo real. Ejemplos: $9.99, $89.32, 1.268Kg, 3.1416

Ejemplo de tipo de datos numéricos reales en Python: float()

>>> g = float(input('escriba un real')
>>> valor = 3.1415927
>>> type(valor)
<class 'float'>

1.3 Variables tipo Compleja

El tipo de dato numérico usado usado para representar números complejos, aquellos que tienen parte imaginaria (raiz(-1)). En Python se definen en dos partes como: complex(real,imaginaria)

>>> w = complex(1,.5)
>>> w
(1+0.5j)
>>> type(w)
<class 'complex'>
>>> w.real
1.0
>>> w.imag
0.5
>>> w.conjugate()
(1-0.5j)

1.4 Variables tipo Booleana

Se usan en lógica matemática como valor verdadero 1 y falso 0.

Tienen aplicaciones como en asistencia a clases:
presente=0, presente=1,
y pueden sustituir símbolos como √ para asistencia y X para una ausencia de una clase.

>>> tarea = True
>>> type(tarea)
<class 'bool'>
>>> leccion = False
>>> aprender = tarea and leccion
>>> aprender
False
>>> asiste = tarea or leccion
>>> asiste
True
>>> esperanza = not(leccion)
>>> esperanza
True
>>> examen = 1
>>> leccion = 1
>>> tarea = 0
>>> aprendizaje = leccion and tarea
>>> aprendizaje
0
>>> estudia = leccion or tarea
>>> estudia
1
>>> aprueba = examen and leccion and tarea
>>> aprueba
0

Para el desarrollo de algoritmos  básicos se describirán solo estos tipos numéricos como grupos principales. Para el caso de lenguajes de programación se definirán otros subtipos: entero, entero largo, real, real doble, etc. que se describirán durante el desarrollo del curso

.. [ Escalares ] [ Vectoriales y matriciales ]


2. VECTORES Y MATRICES en programación

Usados por ejemplo para tabular la cantidad e manzanas en los arboles de un huerto como control de producción por árbol.

La fila de un huerto es el vector, cada árbol es el índice del vector, la cantidad de manzanas producidas es el valor de cada casilla del vector.

huerto
árbol 1 2 3
manzanas 15 18 17

tamaño del vector=3

Por ejemplo, en el huerto, el árbol con la etiqueta 2 tiene 18 manzanas.

huerto = [15,18,17]
huerto[2] = 18

En realidad en programación el primer índice será el cero, asunto a tomar en cuenta cuando se usan los índices entre la programación y el uso diario de identificadores. Es semejante cuando culturalmente se numeran los pisos de un edificio como planta baja, primer piso, segundo piso

índices = [0,1,2,..]
huerto = [15,18,17]
huerto[1] = 18

en el ejemplo el vector se encuentra formado por números enteros.

ARREGLOS

Arreglos de una dimensión o vectores, requieren importar numpy. Las librerías numpy incorporan muchas operaciones de vectores y matrices usadas en otros cursos como álgebra lineal (http://blog.espol.edu.ec/matg1049/)

2.1 Vectores – Arreglos de una dimensión

Por ejemplo: las notas de 1ra, 2da y 3ra evaluación se pueden escribir en un vector.

vector = \begin{pmatrix}7.2 \\ 8.4 \\ 9.23\end{pmatrix}
>>> import numpy as np
>>> vector = np.array([7.2, 8.4, 9.23])
>>> type(vector)
<class 'numpy.ndarray'>

Para el caso de calificaciones, se pueden usar números reales como elementos del vector.

Los vectores pueden contener escalares de tipo entero, real o complejo, como se usan en matemáticas.

2.2 Matrices – Arreglos de dos dimensiones

matriz = \begin{pmatrix}1.2 && 2.45 && 5.3 \\ 0.3 && 1.75 && 4.89\end{pmatrix}

matrices requieren importar numpy

>>> matriz=numpy.array([[1.2, 2.45, 5.3],
                        [0.3, 1.75, 4.89]])
>>> type(matriz)
<class 'numpy.ndarray'>
>>> matriz
array([[ 1.2 , 2.45, 5.3 ],
       [ 0.3 , 1.75, 4.89]])

las matrices de igual manera pueden contener valores de de tipo entero, real o complejo, etc. acorde al problema a realizar.

.. [ Escalares ] [ Vectoriales y matriciales ] [ Listas ]


3. LISTAS

Otra forma de agrupar datos como en vectores y matrices son las listas.
Para uso de matemáticas, cálculo numérico o álgebra lineal se recomienda usar arreglos, pues las operaciones de las librerías (numpy) están optimizadas para el uso de arreglos.

Ejemplo de un vector de números enteros como lista:

>>> vector = [1,4,2,1]
>>> type(vector)
<class 'list'>

Ejemplo de una matriz como lista:

>>> matriz = [[1,2,3,4],
              [5,6,7,8]]
>>> type(matriz)
<class 'list'>
>>> matriz[0][2]
3
>>>

En el caso de vectores y matrices numéricos es preferible usar arreglos por la disponibilidad de operaciones numéricas, algebraicas disponibles en la librería Numpy.

[ Escalares ] [ Vectoriales y matriciales ] [ Listas ]