![\"Miner\u00eda](\"http:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/files\/2018\/09\/MineriaExtraccion01.png\")
Suponga que tiene todo el texto del discurso <\/strong>con el formato en min\u00fasculas,\u00a0 las palabras separadas por un espacio, sin signos de puntuaci\u00f3n ni otros s\u00edmbolos. Los minerales est\u00e1n identificados por el prefijo \"mral_\" seguido del nombre del mineral. Por ejemplo: 'mral_oro', 'mral_plata', 'mral_cobalto'<\/p>\n\n\n\n a) Implemente la funci\u00f3n extraerMinerales<\/strong>(discurso<\/em>) que al recibir el texto del discurso<\/em> encuentra los nombres de todos los minerales mencionados<\/strong>. El resultado es una lista con los nombres de los minerales que empiezan con may\u00fascula y no se repiten en la lista.<\/p>\n\n\n\n Por otro lado, suponer que dispone de las tablas de producci\u00f3n<\/strong> para cada mineral de las canteras del pa\u00eds, costos totales de extracci\u00f3n<\/strong>, costos totales de transporte<\/strong>, los nombres de los minerales<\/strong> y minas<\/strong> asociados a las filas y columnas de las tablas, y los precios cada mineral, semejantes a los mostrados al final del ejercicio. b) La funci\u00f3n calcularGanancias<\/strong>(P<\/em>,C<\/em>,T<\/em>,precios<\/em>) que calcula las ganancias<\/strong> o p\u00e9rdidas de cada mineral por mina. La funci\u00f3n recibe la lista de precios<\/strong> de venta de los minerales las tres matrices: producci\u00f3n<\/strong> (P) , costos totales de extracci\u00f3n <\/strong>(C) y costos totales de transporte <\/strong>(T).<\/p>\n\n\n\n Adicionamente, considere las siguientes f\u00f3rmulas:<\/p>\n\n\n\n c) La funci\u00f3n gananciaTotal<\/strong>(M<\/em>, Minerales<\/em>) determina las ganancias totales de cada mineral<\/strong> de mayor a menor, junto a los correspondientes nombres de mineral.<\/p>\n\n\n\n La funci\u00f3n recibe la matriz del literal anterior y la lista de las etiquetas de los minerales (fila de la matriz). d) La funci\u00f3n top8<\/strong>(discurso<\/em>, ganatotal<\/em>) presenta los nombres de los ocho (8) minerales que generaron m\u00e1s ganancias totales y que fueron mencionados en el discurso<\/em><\/strong>. La variable ganatotal<\/em> corresponde al resultado de la funci\u00f3n del literal anterior.<\/p>\n\n\n\n R\u00fabrica<\/strong><\/em>: literal a (1o puntos), literal b (15 puntos), literal c (15 puntos), literal d (10 puntos)<\/p>\n\n\n\n 3ra Evaluaci\u00f3n I T\u00e9rmino 2018-2019. 14-Septiembre-2018 \/CCPG001 Tema 2. (50 puntos) En el \u00faltimo discurso presidencial, se mencionaron algunos datos sobre las ganancias de algunos minerales del pa\u00eds que llamaron la atenci\u00f3n de los ciudadanos. Suponga que tiene todo el texto del discurso con el formato en min\u00fasculas,\u00a0 las palabras separadas por un espacio, sin […]<\/p>\n","protected":false},"author":8043,"featured_media":0,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"wp-custom-template-entrada-fp-ejercicios","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[122],"tags":[148,150],"class_list":["post-6771","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-fp-3eva20","tag-arreglos-matrices","tag-cadenas"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6771","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=6771"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6771\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":17010,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/6771\/revisions\/17010"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=6771"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=6771"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.espol.edu.ec\/algoritmos101\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=6771"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}discurso = '... y el dia de ayer descubrimos en la mina mirador que la cantidad de mral_oro ...'<\/pre>\n\n\n\n
Con \u00e9sta informaci\u00f3n implemente las siguiente funciones:<\/p>\n\n\n\nganancia = ventas - costos\nventas = producci\u00f3n*precio\ncostos = costos de transporte + costo de extracci\u00f3n<\/code><\/pre>\n\n\n\n
El resultado es una tupla de dos elementos ordenados por ganancia:
- el vector de Numpy de las ganancias totales por mineral
- una lista con los nombres de los minerales.<\/p>\n\n\n\nDatos de prueba:\n\nminerales = ['Oro', 'Plata', 'Cobre']\nprecios = [38.48, 3.43, 0.01]\n\nminas = ['MIRADOR', 'FRUTA_DEL_NORTE', 'LOMA_LARGA', 'otra']\n\n# produccion\nP = np.array([[ 13524000, 121072000, 1204000, 9632000],\n [ 28000000, 952000, 9632000, 96404000],\n [126980000, 896000, 92988000, 9604000]])\n\n# costos totales de extracci\u00f3n\nC = np.array([[12.32, 10.23, 23.23, 19.23],\n [ 3.13, 1.78, 2.45, 1,69],\n [ 8.32, 5.25, 6.32, 6.89]])\n\n# costos totales de transporte\nT = np.array([[ 43736616, 341786256, 5442080, 28241024],\n [ 76244000, 1827840, 13966400, 435746080],\n [156439360, 1121792,300723192, 10785292]])<\/code><\/pre>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"