{"id":5071,"date":"2017-12-04T09:40:46","date_gmt":"2017-12-04T14:40:46","guid":{"rendered":"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/icm00794\/?p=5071"},"modified":"2026-10-10T08:10:24","modified_gmt":"2026-10-10T13:10:24","slug":"s1eva2017tii_t3-venta-combustibles","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/fp-s1eva20\/s1eva2017tii_t3-venta-combustibles\/","title":{"rendered":"s1Eva2017TII_T3 Venta combustibles"},"content":{"rendered":"\n

Ejercicio<\/strong><\/em>: 1Eva2017TII_T3 Venta combustibles<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"subsidios<\/figure>\n\n\n\n

Propuesta de soluci\u00f3n en Python:<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Se usan datos de prueba para la ejecuci\u00f3n del algoritmo por cada literal. <\/p>\n\n\n\n

En el bloque de ingreso se pide solo un tipo de combustible (literal a) y una ciudad (literal b).<\/p>\n\n\n\n

Se usa vector.index(dato) para ubicar la posici\u00f3n de un dato en el vector.<\/p>\n\n\n\n

literal a<\/h2>\n\n\n\n

Dado un tipo de gasolina, muestre por pantalla los nombres de todas las gasolineras que han vendido en el a\u00f1o m\u00e1s del promedio de venta en galones para ese tipo.<\/p>\n\n\n

\n# literal a\ncual     = tipoGasolina.index(untipo)\ncantidad = venta[cual,:]\nprom_anual =  np.sum(cantidad)\/m\nmenosprom  = []\nfor c in range(0,m,1):\n    if (cantidad[c]<prom_anual):\n        menosprom.append(gasolinera[c])\n<\/pre><\/div>\n\n\n
Como algunas respuestas tienen un n\u00famero indeterminado de elementos se usan listas, al inicio vac\u00edas. Revise el uso de np.concatenate() para hacerlo con arreglos.<\/p>\n\n\n\n
literal b<\/h2>\n\n\n\n
Dada una ciudad, y calcule cu\u00e1ntas de sus gasolineras en el a\u00f1o han vendido m\u00e1s de 15 millones de galones en total , considere todas las ventas para todos los tipos de gasolinas.<\/p>\n\n\n
\n# literal b\ncual  = ciudad.index(unaciudad)\nanual = np.sum(venta, axis=0)\nmenosciudad = []\nfor c in range(0,m,1):\n    if (ciudad[c] == unaciudad  and anual[c]<meta):\n        menosciudad.append(gasolinera[c])\ncuantas = len(menosciudad)\n<\/pre><\/div>\n\n\n
\n\n\n\n
Algoritmo en Python<\/h2>\n\n\n
\n# CCPG1001 Fundamentos de Programaci\u00f3n FIEC-ESPOL\n# 1Eva_IIT2017_T3 Venta combustibles\nimport numpy as np\n\n# INGRESO\nventa = np.array([\n    [ 239034,  678493,  896321,   32438,  554213],\n    [4568321, 6745634, 9754008, 3242342, 3456123],\n    [ 234773,   56743,  123678,    4783,   90874],\n    [  45672,   45212,   90781,    3904,   90431]])\n\ntipoGasolina = np.array(['Regular',\n                         'Extra',\n                         'Super',\n                         'Premium'])\n\ngasolinera  = np.array(['Primax Alborada',\n                        'PS Los R\u00edos',\n                        'M\u00f3bil Cumbay\u00e1',\n                        'Lutexa Cia Ltda',\n                        'PS Remigio Crespo'])\n\ndistrito = np.array(['distrito1',\n                     'distrito2',\n                     'distrito1',\n                     'distrito2',\n                     'distrito4'])\n\nciudad =  np.array(['Guayaquil',\n                    'Babahoyo',\n                    'Quito',\n                    'Guayaquil',\n                    'Cuenca'])\n\nmeta = 5000000\n\nuntipo    = input('un tipo de gasolina: ')\nunaciudad = input('una ciudad: ')\n\n# PROCEDIMIENTO\ntipoGasolina = list(tipoGasolina)\ngasolinera   = list(gasolinera)\ndistrito = list(distrito)\nciudad   = list(ciudad)\n\ntamano = np.shape(venta)\nn = tamano[0]\nm = tamano[1]\n\n# literal a\ncual     = tipoGasolina.index(untipo)\ncantidad = venta[cual,:]\nprom_anual =  np.sum(cantidad)\/m\nmenosprom  = []\nfor c in range(0,m,1):\n    if (cantidad[c]<prom_anual):\n        menosprom.append(gasolinera[c])\n\n# literal b\ncual  = ciudad.index(unaciudad)\nanual = np.sum(venta, axis=0)\nmenosciudad = []\nfor c in range(0,m,1):\n    if (ciudad[c] == unaciudad  and anual[c]<meta):\n        menosciudad.append(gasolinera[c])\ncuantas = len(menosciudad)\n\n# literal c\ncual = tipoGasolina.index('Premium')\ncantidad = venta[cual,:]\nnombres = []\nvalores = []\nfor c in range(0,m,1):\n    if (distrito[c] == 'distrito2'):\n        nombres.append(ciudad[c])\n        valores.append(cantidad[c])\n\nk = len(nombres)\nmayor = np.argmax(np.array(valores))\nmejorendistrito = nombres[mayor]\n\n# SALIDA\nprint('literal a')\nprint('con menos ventas anuales que promedio: ')\nprint(menosprom)\n\nprint('literal b')\nprint('cantidad de estaciones de ' + unaciudad + ': ')\nprint(cuantas)\n\nprint('literal c')\nprint(nombres)\nprint(valores)\nprint(mejorendistrito)\n<\/pre><\/div>\n\n\n
Resultado del algoritmo<\/p>\n\n\n\n
un tipo de gasolina: Regular\nuna ciudad: Guayaquil\nliteral a\ncon menos ventas anuales que promedio: \n['Primax Alborada', 'Lutexa Cia Ltda']\nliteral b\ncantidad de estaciones de Guayaquil: \n1\nliteral c\n['Babahoyo', 'Guayaquil']\n[45212, 3904]\nBabahoyo\n>>> <\/code><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Ejercicio: 1Eva2017TII_T3 Venta combustibles Propuesta de soluci\u00f3n en Python: Se usan datos de prueba para la ejecuci\u00f3n del algoritmo por cada literal. En el bloque de ingreso se pide solo un tipo de combustible (literal a) y una ciudad (literal b). Se usa vector.index(dato) para ubicar la posici\u00f3n de un dato en el vector. literal […]<\/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":[130],"tags":[58,157],"class_list":["post-5071","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-fp-s1eva20","tag-ejemplos-python","tag-fundamentos-programacion"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5071","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=5071"}],"version-history":[{"count":9,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5071\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":26202,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5071\/revisions\/26202"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5071"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5071"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5071"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}