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4.4.1 Listas – Ejemplos con Python

Ejercicios resueltos de programación usando listas en Python

Operaciones de selección de datos desde listas

3Eva_IIIT2003_T2 Socios del club por género

Solución propuesta: s3Eva_IIIT2003_T2 Socios del club por género

Unión e Intersección de listas

3Eva_IT2002_T3 Determinar productos iguales entre vendedores

Solución propuesta: s3Eva_IT2002_T3 Determinar productos iguales entre vendedores

1Eva_IIT2007_T3 Garantías de prestamos IESS

Solución propuesta: s1Eva_IIT2007_T3 Garantías de prestamos IESS

1Eva_IIT2012_T4 Informe de pasantías

Solución propuesta: s1Eva_IIT2012_T4 Informe de pasantías

1Eva_IIT2010_T1 Censo de instrucción por género

Solución propuesta: s1Eva_IIT2010_T1 Censo de instrucción por género

1Eva_IT2010_T1 Bono para televisores en Uruguay

Solución propuesta: s1Eva_IT2010_T1 Bono para televisores en Uruguay

Arreglos y Aleatorios, random, numpy

3Eva_IT2005_T4 Tabla de Pozo millonario

Solución propuesta: s3Eva_IT2005_T4 Tabla de Pozo millonario

1Eva_IIT2005_T3 Entrenamiento atleta: promedios

Solución propuesta:  s1Eva_IIT2005_T3 Entrenamiento atleta: promedios

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4.4 Listas como conjuntos en Python

Para el manejo combinado de palabras y números, varias palabras, varias frases, se usa el concepto de Listas.

Las listas operan como un conjunto de datos de diferente tipo: cadenas junto a texto, conteniendo subconjunto de listas con diferentes dimensiones.

Una «lista» de datos como un vector es, por ejemplo, la lista del curso con los nombres de los participantes:

>>> lista = ['Juan','María','Pedro']
>>> lista
['Juan', 'María', 'Pedro']
>>> len(lista)
3
>>>

Añadir elementos: Append()

Luego ‘Ana’ decide registrarse en el curso, y debe añadirse su nombre a la lista del curso. La instrucción para añadir elementos en la lista es append() que es semejante a la instrucción de concatenar elemantos a un vector o una cadena.

>>> registrar = 'Ana'
>>> listacurso.append(registrar)
>>> listacurso
['Juan', 'María', 'Pedro', 'Ana']
>>>

Revisar Elemento en Conjunto

Siguiendo con el ejemplo anterior, para revisar si ‘Pedro’ y ‘Carlos’ se encuentra en la lista del curso. Si está en la lista, para identificar la posición o índice donde se encuentra, se usa la instruccion .index().

>>> 'Pedro' in listacurso
True
>>> 'Carlos' in listacurso
False
>>> donde = listacurso.index('Pedro')
>>> donde
2

Video Tutorial

Listas desde cadenas

Una frase se puede dividir en palabras, en referencia a un solo caracter:

>>> frase = 'El saber no ocupa lugar'
>>> palabras = frase.split()
>>> palabras
['El', 'saber', 'no', 'ocupa', 'lugar']
>>>

Listas de Listas

Las listas pueden agrupar otras listas, las notas individuales de cada estudiante se escribirían:

>>> califica = [['Juan',9],['María',10],['Pedro',6],['Ana',8]]
>>> califica
[['Juan', 9], ['María', 10], ['Pedro', 6], ['Ana', 8]]
>>> califica[2]
['Pedro', 6]
>>> califica[2][0]
'Pedro'
>>> califica[2][1]
6
>>>

Note que en listas cuando se usa más de un índice, se usan corchetes independientes para cada índice.

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4.3.2 Cadenas de caracteres/strings – Ejercicios

Ejercicios de programación propuestos para el uso de cadenas de caracteres/strings

2Eva_IT2012_T2 Número de tecla en cifrado musical con Python

2Eva_IT2010_T2 Operaciones infix – postfix

2Eva_IIT2009_T1 Mensaje a SMS

2Eva_IT2009_T1 Desordenar una palabra

2Eva_IIT2007_T1 Palabras aleatorias alternando vocal y consonante, genword

2Eva_IT2006_T3 Encriptar a Morse

3Eva_IIT2013_T3 buscar cadena en una frase

3Eva_IT2013_T1 Verificar un Abecegrama

3Eva_IIT2012_T1 Alfabeto radiofónico

3Eva_IIT2008_T1 Contar palabras para un clasificado

3Eva_IT2007_T2 Función para crear Acrónimos

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4.3.1 Cadenas de caracteres/strings – Ejemplos en Python

Ejercicios resueltos de cadenas de caracteres o strings en programación con Python.

2Eva_IIT2012_T2 Cifrado César

Solución Propuesta: s2Eva_IIT2012_T2 Cifrado César

video tutorial: S06T2E1 Cadenas de Caracteres. Cifrado César

2Eva_IT2005_T3 Adivina palabra (ahorcado)

Solución propuesta: s2Eva_IT2005_T3 Adivina palabra (ahorcado)

video tutorial: S06T2E2 Cadenas de Caracteres. Adivina palabra, ahorcado

2Eva_IIT2008_T2 Etiquetar a robots (R2D2)

Solución propuesta: s2Eva_IIT2008_T2 Etiquetar a robots (R2D2)

2Eva_IT2005_T1 Completar cadena con padright

Solución propuesta: s2Eva_IT2005_T1 Completar cadena con padright

2Eva_IT2011_T4 Números Romanos a decimal

Solución propuesta: s2Eva_IT2011_T4 Números Romanos a decimal

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4.3 Cadenas de caracteres/strings – vector de letras en Python

El manejo de texto en computador requiere una representación de los símbolos o letras que se usan en un idioma.

Cada símbolo, letra o «caracter» que se presenta al escribir en pantalla se convierte en una sucesión ordenada de imágenes, semejante a agrupar las fichas del juego Scrable

Una palabra se puede observar como las casillas de un vector, dando la pauta para el manejo de texto en el computador.

En Python, el texto para los mensajes en las preguntas «input» y las salidas «print» se escriben entre comillas " o apóstrofes '. Cada letra de una palabra se puede identificar por su posición como en un vector.

>>> palabra = 'manzana'
>>> len(palabra)
7
>>> palabra[0]
'm'
>>> palabra[4]
'a'
>>>

Concatenar cadenas o strings

Al unir palabras se forma una oración, el concepto de concatenar se resume en la union de varias palabras para formar una oración un título o un mensaje.

>>> palabra1 = 'El'
>>> palabra2 = 'saber'
>>> frase = palabra1 + palabra2
>>> frase
'Elsaber'
>>> frase = palabra1 + ' ' + palabra2
>>> frase
'El saber'
>>> cadena1 = 'no ocupa lugar'
>>> frase = frase + ' ' + cadena1
>>> frase
'El saber no ocupa lugar'
>>>

Mayúsculas /Minúsculas de caracteres

Para convertir una frase o palabra a mayúsculas o viceversa, se usan las instrucciones: palabra.upper() y palabra.lower().

Siguiendo el ejemplo anterior, el ejemplo de uso es:

>>> frase
'El saber no ocupa lugar'
>>> enmayusculas = frase.upper()
>>> enmayusculas
'EL SABER NO OCUPA LUGAR'
>>> enminusculas = frase.lower()
>>> enminusculas
'el saber no ocupa lugar'
>>>

Comparar cadenas o strings

También es posible aplicar operaciones de comparación entre caracteres, o cadenas.
Considere que los caracteres o dibujos de mayúsculas son diferentes a los de minúsculas.

>>> letra1 = 'd'
>>> letra1 > 'a'
True
>>> letra1 > 'g'
False
>>> letra1 == 'D'
False
>>>

ejemplo con cadenas, o palabras:

>>> fruta1 = 'manzana'
>>> fruta2 = 'pera'
>>> fruta3 = 'manzana'
>>> fruta4 = 'MANZANA'
>>> fruta1 == fruta3
True
>>> fruta1 == fruta2
False
>>> fruta1 == fruta4
False
>>>

Segmentar o dividir una cadena/string/texto

Para segmentar o dividir el texto por algún símbolo se dispone de la instruccion frase.split().

En el ejemplo se muestra como se separa la frase

>>> separa = frase.split()
>>> separa
['El', 'saber', 'no', 'ocupa', 'lugar']
>>> separa[1]
'saber'
>>>
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4.2.3 Matrices en programación, Arreglos – Archivo Abrir/Guardar

En Python se pueden obtener las matrices desde archivos, o almacenar las matrices hacia archivos. Así, cuando las matrices son de grandes dimensiones, no será necesario tener que escribir los valores de las matrices cada vez que se requiera hacer una operación.

En libreria numpy , existen funciones incorporadas para guardar o abrir una matriz desde un archivo en formato .txt : np.savetxt(), np.loadtxt()

Guardar matriz en archivo.txt

Para guardar una matriz a un archivo use:
numpy.savetxt('matriz.txt', matriz)

>>> import numpy as np
>>> matriz = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> matriz
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> np.savetxt('matriz00.txt',matriz)

se puede encontrar en archivo txt en el directorio de trabajo de Python

El archivo puede ser abierto para observar desde el «block de notas»

Abrir archivo.txt de una matriz

Continuando con el ejercicio anterior, para abrir o leer desde un archivo en formato de texto ‘matriz.txt‘, se dispone de la instrucción de Numpy:
np.loadtxt('matriz.txt',dtype=int)

La instrucción permite indicar el tipo de datos que se usan en el arreglo.

>>> A = np.loadtxt('matriz00.txt',dtype=int)
>>> A
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

>>> B = np.loadtxt('matriz00.txt')
>>> B
array([[ 1., 2., 3.],
       [ 4., 5., 6.]])

Nota: lo importante es el formato del archivo en tipo texto. Algunas veces los archivos tienen extensión .dat que también pueden ser leidos.

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4.2.2 Matrices en programación, Arreglos – Ejercicios

Ejercicios de matrices en programación, aplicación del Arreglos de dos dimensiones

3Eva_IT2000_T2 Matriz: puntos por goles en campeonato

2Eva_IIT2011_T3 Movimientos del caballo en ajedrez

3Eva_IIT2015_T3 funciones matrices rotar, extraer

3Eva_IIT2015_T4 Orientar código QR (Quick Response Code)

Matrices y Aleatorios

3Eva_IIT2014_T1 Ubicar estudiantes en aula

2Eva_IT2015_T3 Distribuye tortugas en región

2Eva_IT2015_T4 Movilidad de tortugas en región

Matrices en Algebra

2Eva_IIT2009_T2 Transponer una matriz

2Eva_IT2007_T2 Verificar matriz triangular

1Eva_IT2004_T4 Verificar matriz simétrica

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4.2.1 Matrices en programación, Arreglos – Ejemplos en Python

Ejemplos de ejercicios resueltos en Python de aplicación de matrices como arreglos de dos dimensiones

1) 3Eva_IT2002_T1 Triunfos, empates y derrotas por Goles

Solución propuesta: s3Eva_IT2002_T1 Triunfos, empates y derrotas por Goles

2) 3Eva_IT2000_T2 Matriz: puntos por goles en campeonato

Solución propuesta: s3Eva_IT2000_T2 Matriz: puntos por goles en campeonato

3) 3Eva_IT2003_T2 Verificar un cuadrado mágico

Solución propuesta: s3Eva_IT2003_T2 Verificar un cuadrado mágico

4) 2Eva_IT2009_T3 Mejores vendedores por categoría

Solución propuesta: s2Eva_IT2009_T3 Mejores vendedores por categoría

5) 1Eva_IIT2003_T3 Personas asignadas a proyectos

Solución propuesta: s1Eva_IIT2003_T3 Personas asignadas a proyectos

6) 2Eva_IIT2007_T2 Juego de memotest

Solución propuesta: s2Eva_IIT2007_T2 Juego de memotest , m_pdf

Ejercicios para Algebra y Métodos Numéricos:

Unidad 3 Solución a sistemas de ecuaciones

Ejemplos en el curso de  Métodos numéricos

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4.2 Matrices en programación – Arreglos de dos dimensiones en Python

Las matrices en programación se manejan como arreglos de Numpy.
La interpretación de los datos de una Matriz o arreglo puede ser desde un sistema de ecuaciones, una tabla de goles de un campeonato o una hoja de calendario.

Al igual que los vectores, las matrices en arreglos tienen como componentes: «nombre», «índice» y «tamaño». Los valores de tamaño dependen de las dimensiones de la matriz. Para los primeros ejercicios serán rectangulares de nxm.

Los índices a diferencia de el álgebra, inician en cero.

En los ejercicios, la matriz de dos dimensiones usa como índices de filas la variable «i» y para columnas «j».

Matrices en programación con Numpy-Python

Para un mejor manejo de matrices en programación, se usan las funciones de la librería Numpy (Numerical Python) que se incorporan en el bloque de inicio con el alias np.

import numpy as np

Definir una matriz de nxm, con ceros o llena de unos, requiere la instrucción:

>>> 
import numpy as np
>>> n = 5
>>> m = 7
>>> matriz0 = np.zeros(shape=(n,m), dtype=float)
>>> matriz0
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])
>>> matriz1 = np.ones(shape=(n,m), dtype=float)
>>> matriz1
array([[1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]])
>>>

El tipo de matriz (dtype=int) se añade para indicar que la matriz tiene datos tipo entero, la forma predeterminada para los datos es tipo real (dtype=float)

Las dimensiones de la matriz se obtienen mediante la instrucción con Numpy:

>>> np.shape(matriz0)
(5, 7)
>>> tamano = np.shape(matriz0)
>>> tamano
(5, 7)
>>> tamano[0]
5
>>> tamano[1]
7
>>> dimension = np.ndim(matriz0)
>>> dimension
2
>>>

entre otras operaciones en Numpy que reflejan las operaciones de matrices de algebra.

Referencias: Inicie con la definición de matrices del algebra lineal:

http://blog.espol.edu.ec/matg1049/cl1-02-sistema-de-ecuaciones-lineales/

Las operaciones básicas de matrices se describen también en algebra lineal:

http://blog.espol.edu.ec/matg1049/cl2-07-operaciones-entre-subespacios/

Algoritmos sobre Matrices en Análisis y Métodos Numéricos

La Unidad 3 Sistemas de Ecuaciones del curso Análisis Numérico desarrolla los algoritmos en Python en base a los métodos matemáticos.

3.2 Pivoteo parcial por filas con Python

Interpretación de matrices

Observe el siguiente video y plantee la relación con el tema de arreglos, matrices, dimensiones y computación.