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Curso con Python – CCPG1043/CCPG1001-FIEC-ESPOL
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Ejercicios resueltos de programación usando listas en Python
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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 >>>
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'] >>>
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
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'] >>>
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.
Ejercicios de programación propuestos para el uso de cadenas de caracteres/strings
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Ejercicios resueltos de cadenas de caracteres o strings en programación con Python.
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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' >>>
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' >>>
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' >>>
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 >>>
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' >>>
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()
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»
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.
Ejercicios de matrices en programación, aplicación del Arreglos de dos dimensiones
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Ejemplos de ejercicios resueltos en Python de aplicación de matrices como arreglos de dos dimensiones
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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
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».
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/
La Unidad 3 Sistemas de Ecuaciones del curso Análisis Numérico desarrolla los algoritmos en Python en base a los métodos matemáticos.
Observe el siguiente video y plantee la relación con el tema de arreglos, matrices, dimensiones y computación.