{"id":10588,"date":"2014-03-04T10:15:50","date_gmt":"2014-03-04T15:15:50","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/ccpg1001\/?p=10588"},"modified":"2026-07-17T13:39:03","modified_gmt":"2026-07-17T18:39:03","slug":"s1eva2004tii_t4-matriz-de-paridad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/fp-s1eva10\/s1eva2004tii_t4-matriz-de-paridad\/","title":{"rendered":"s1Eva2004TII_T4 Matriz de paridad"},"content":{"rendered":"\n

Ejercicio<\/strong><\/em>: 1Eva2004TII_T4 Matriz de paridad<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"transmisi\u00f3n<\/figure>\n\n\n\n

Establecer una matriz de n<\/strong> filas y n+1<\/strong> columnas.<\/p>\n\n\n

\nmatriz = np.zeros(shape=(n,n+1),dtype=int)\n<\/pre><\/div>\n\n\n
Para cada casilla en cada fila<\/strong> y columna<\/strong>, generar un aleatorio<\/strong> de dos posibilidades que m\u00ednimo puede ser cero.<\/p>\n\n\n
\naleatorio = int(rnd.random()*2)+0\n<\/pre><\/div>\n\n\n
con lo que se genera la matriz de n\u00fameros aleatorios.<\/p>\n\n\n\n
Datos<\/td>Paridad<\/td><\/tr>
1<\/td>0<\/td>1<\/td>1<\/td>1<\/td>0<\/td>1<\/td>1<\/strong><\/td><\/tr>
0<\/td>1<\/td>0<\/td>1<\/td>1<\/td>0<\/td>1<\/td>0<\/strong><\/td><\/tr>
1<\/td>1<\/td>1<\/td>1<\/td>1<\/td>0<\/td>1<\/td>0<\/strong><\/td><\/tr>
1<\/td>0<\/td>1<\/td>1<\/td>0<\/td>1<\/td>1<\/td>1<\/strong><\/td><\/tr>
1<\/td>0<\/td>1<\/td>0<\/td>0<\/td>1<\/td>0<\/td>1<\/strong><\/td><\/tr>
1<\/td>0<\/td>1<\/td>0<\/td>0<\/td>0<\/td>1<\/td>0<\/strong><\/td><\/tr>
1<\/td>1<\/td>1<\/td>1<\/td>0<\/td>1<\/td>1<\/td>0<\/strong><\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n
\"Matriz<\/figure>\n\n\n\n
Al finalizar una fila, considere la suma<\/strong> de fila<\/strong> para revisar la paridad con el residuo <\/strong>de la divisi\u00f3n para 2.<\/p>\n\n\n
\n    residuo = sumafila % 2\n<\/pre><\/div>\n\n\n
Si hay residuo<\/strong> el n\u00famero es impar y se debe escribir el n\u00famero 1 en la \u00faltima casilla de toda la fila (fila<\/strong>, n<\/strong>), es decir se completa la paridad.<\/p>\n\n\n
\n    if residuo: # sumafila es impar\n        matriz[fila,n] = 1\n<\/pre><\/div>\n\n\n
En el caso opuesto, que no hay residuo<\/strong>=0, el conteo de '1' ya es par y se deja el valor cero en la \u00faltima casilla.<\/p>\n\n\n\n
Algoritmo en Python<\/h2>\n\n\n
\n# 1Eva_IIT2004_T4 Matriz de paridad\nimport numpy as np\nimport random as rnd\n\n# INGRESO\nn = 7 # tama\u00f1o matriz\n\n# PROCEDIMIENTO\n# matriz de n filas y n+1 columnas\nmatriz = np.zeros(shape=(n,n+1),dtype=int)\n\n# recorre matriz\nfor fila in range(0,n,1):\n    sumafila = 0\n    for columna in range(0,n,1):\n        aleatorio = int(rnd.random()*2)+0\n        matriz[fila,columna] = aleatorio\n        sumafila = sumafila + aleatorio\n    # revisa residuo paridad\n    residuo = sumafila % 2  \n    if residuo: # sumafila es impar\n        matriz[fila,n] = 1\n\n# SALIDA\nprint(' Matriz obtenida')\nprint(matriz)\n<\/pre><\/div>\n\n\n
resultado:<\/p>\n\n\n\n
 Matriz obtenida\n[[0 1 1 1 0 1 1 1]\n [1 1 0 1 0 0 1 0]\n [0 1 1 1 0 1 1 1]\n [1 0 0 1 1 0 1 0]\n [0 1 0 0 0 1 0 0]\n [1 0 0 0 1 1 0 1]\n [1 0 0 0 1 0 1 1]]\n>>> <\/code><\/pre>\n\n\n\n
Nota<\/strong><\/em>: Observe que la matriz contiene n\u00fameros aleatorios, por lo que el resultado var\u00eda cada vez que se ejecuta el algoritmo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ejercicio: 1Eva2004TII_T4 Matriz de paridad Establecer una matriz de n filas y n+1 columnas. Para cada casilla en cada fila y columna, generar un aleatorio de dos posibilidades que m\u00ednimo puede ser cero. con lo que se genera la matriz de n\u00fameros aleatorios. Datos Paridad 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 […]<\/p>\n","protected":false},"author":8043,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"wp-custom-template-entrada-fp-ejemplos","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[125],"tags":[58,157],"class_list":["post-10588","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-fp-s1eva10","tag-ejemplos-python","tag-fundamentos-programacion"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10588","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/users\/8043"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10588"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10588\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":24988,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10588\/revisions\/24988"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10588"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10588"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10588"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}