From ec579b0556586069cdc4692ed659f2e863435815 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Tatiana Acero Cuellar <cuellart@jupyterMiLAB> Date: Sat, 6 Feb 2021 11:31:16 -0500 Subject: [PATCH] delete --- .../ejercicio1-checkpoint.ipynb | 129 ---- .../ejercicio2-checkpoint.ipynb | 253 ------ .../ejercicio3-checkpoint.ipynb | 727 ------------------ 3 files changed, 1109 deletions(-) delete mode 100644 .ipynb_checkpoints/ejercicio1-checkpoint.ipynb delete mode 100644 .ipynb_checkpoints/ejercicio2-checkpoint.ipynb delete mode 100644 .ipynb_checkpoints/ejercicio3-checkpoint.ipynb diff --git a/.ipynb_checkpoints/ejercicio1-checkpoint.ipynb b/.ipynb_checkpoints/ejercicio1-checkpoint.ipynb deleted file mode 100644 index 448bddb..0000000 --- a/.ipynb_checkpoints/ejercicio1-checkpoint.ipynb +++ /dev/null @@ -1,129 +0,0 @@ -{ - "cells": [ - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# Tatiana Acero Cuellar\n", - "\n", - "## Universidad Nacional de Colombia\n", - "\n", - "### Ejercicios semana 2" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# Ejercicio No. 1 - Lista de palabras\n", - "\n", - "Escriba un programa en python que acepte una lista de palabras separadas por guiones, e imprima de vuelta las mismas palabras, sin repetición y nuevamente separadas por guiones,después de ordenarlas alfabéticamente. \n", - "\n", - "Ejemplo de entrada: naranja-avión-melodÃa-tupla-avión\n", - "<br>Salida esperada: avión-melodÃa-naranja-tupla" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 1, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "import unidecode" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 2, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "def lista_de_palabras(words_list):\n", - " '''\n", - " Definir una función que reciba una lista de palabras separada por guiones y retorne las palabras\n", - " únicas ordenadas alfabéticamente.\n", - " \n", - " '''\n", - " # -- revisa el tipo de variable\n", - " # -- si es string separa de acuerdo al guion si es una entrada tipo lista, toma el elemento y separa el string\n", - " if type(words_list) == str:\n", - " words = words_list.split('-')\n", - " elif type(words_list) == list:\n", - " words = words_list[0].split('-')\n", - " \n", - " # -- convierte a variable tipo conjunto para tener valores repetidos.\n", - " # -- acá estariamos haciendo caso omiso de palabras como avión y avion, \n", - " # -- estas se tomarian como palabras diferentes\n", - " unique_words = set(words)\n", - " \n", - " # -- crear una lista auxiliar sin acento y en minuscula\n", - " unique_words_aux = [unidecode.unidecode(i.lower()) for i in unique_words]\n", - " \n", - " # -- ordenada la lista sin acentos y en minuscula y la lista original se ordena siguiendo la otra\n", - " sorted_words_aux = sorted(zip(unique_words_aux,unique_words), key=lambda x: x[0])\n", - " \n", - " # -- ordena la variable anterior, de tal manera que quede cada lista separada\n", - " sorted_words = list(zip(*sorted_words_aux))[1]\n", - " # -- une las palabras para que quede un string separado por guiones\n", - " new_words_list = '-'.join(sorted_words)\n", - " \n", - " \n", - " return new_words_list\n", - " " - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 3, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "avión-melodÃa-naranja-tupla\n", - "avión-melodÃa-naranja-tupla\n", - "A-O-r-t-X-Z\n", - "AMOR-hELicoptero-regular-ZApato-ZIPOTLE\n", - "avión-aviones-paÃs-papa-papá\n" - ] - } - ], - "source": [ - "print(lista_de_palabras('naranja-avión-melodÃa-tupla-avión-tupla'))\n", - "print(lista_de_palabras(['naranja-avión-melodÃa-tupla-avión-tupla']))\n", - "print(lista_de_palabras(['Z-X-A-O-r-t']))\n", - "print(lista_de_palabras(['AMOR-ZApato-hELicoptero-regular-ZIPOTLE']))\n", - "print(lista_de_palabras(['avión-aviones-papá-papa-paÃs']))" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] - } - ], - "metadata": { - "kernelspec": { - "display_name": "Python 3", - "language": "python", - "name": "python3" - }, - "language_info": { - "codemirror_mode": { - "name": "ipython", - "version": 3 - }, - "file_extension": ".py", - "mimetype": "text/x-python", - "name": "python", - "nbconvert_exporter": "python", - "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.7.3" - } - }, - "nbformat": 4, - "nbformat_minor": 4 -} diff --git a/.ipynb_checkpoints/ejercicio2-checkpoint.ipynb b/.ipynb_checkpoints/ejercicio2-checkpoint.ipynb deleted file mode 100644 index 0e09952..0000000 --- a/.ipynb_checkpoints/ejercicio2-checkpoint.ipynb +++ /dev/null @@ -1,253 +0,0 @@ -{ - "cells": [ - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# Tatiana Acero Cuellar\n", - "\n", - "## Universidad Nacional de Colombia\n", - "\n", - "### Ejercicios semana 2" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# Ejercicio No. 2 - Triángulo de Pascal\n", - "\n", - "* Escriba una rutina en python que reciba como entrada un número entero, n, e imprima los números en la n-ésima fila del triángulo de Pascal. El programa debe verificar si el número n es entero, o arrojar un mensaje informando que ha habido un error del usuario en caso contrario.\n", - "\n", - "\n", - "* Modifique la rutina anterior para que reciba un número variable de argumentos: n1, n2, n3,... y retorne una lista cuyo primer elemento es una lista conteniendo los números en la fila n1 del triángulo de Pascal, el segundo elemento una lista con los números en la fila n2, y asà sucesivamente." - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 1, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# -- importar librerias necesarias para calcular los valores de triángulo de pascal\n", - "import numpy as np\n", - "import math" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "## Función 1\n", - "Función que recibe un número n, comprueba si es entero y mayor a 0, retorna la n-ésima fila del triángulo de pascal" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 2, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "def triangulo_pascal(numero):\n", - " '''\n", - " Función que recibe un número n, comprueba si es entero y mayor a 0,\n", - " retorna la n-ésima fila del triángulo de pascal\n", - " '''\n", - " # -- comprueba si el numero es negativo\n", - " if numero <= 0:\n", - " return 'Numero negativo, ingrese número nuevamente'\n", - " \n", - " # -- intenta determinar la fila de valores, sino lanza una excepción con mensaje\n", - " try:\n", - " # -- guarda cada fila del triángulo en una lista\n", - " values = []\n", - " for i in range(numero):\n", - " row = []\n", - " for j in range(i+1):\n", - " # -- los valores se pueden construir como una combinatoria de números\n", - " rel = np.math.factorial(i) / (np.math.factorial(j)*(np.math.factorial(i-j)))\n", - " # -- guarda el entero del valor de la combinatoria\n", - " row.append(int(rel))\n", - " # -- guarda los valores de la fila\n", - " values.append(row)\n", - " # -- imprime unicamente la último fila\n", - " return values[-1]\n", - " except:\n", - " return 'El numero ingresado no es correcto: error'\n", - " " - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 3, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "lÃnea 10: [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]\n", - "lÃnea 10.1: El numero ingresado no es correcto: error\n", - "lÃnea -1: Numero negativo, ingrese número nuevamente\n", - "lÃnea 1: [1]\n", - "lÃnea 13: [1, 12, 66, 220, 495, 792, 924, 792, 495, 220, 66, 12, 1]\n" - ] - } - ], - "source": [ - "print('lÃnea 10: {}'.format(triangulo_pascal(10)))\n", - "print('lÃnea 10.1: {}'.format(triangulo_pascal(10.1)))\n", - "print('lÃnea -1: {}'.format(triangulo_pascal(-1)))\n", - "print('lÃnea 1: {}'.format(triangulo_pascal(1)))\n", - "print('lÃnea 13: {}'.format(triangulo_pascal(13)))" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "## Función 2\n", - "Función que recibe n números y retorna los valores del triángulo de pascal correspondiente a cada lÃnea dada por cada uno de esos n números.\n" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 4, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "# -- * para poder recibir n cantidad de entradas\n", - "def triangulo_pascal_lista(*numero):\n", - " '''\n", - " Función que recibe n números y retorna los valores del triángulo de pascal correspondiente a cada lÃnea dada\n", - " por cada uno de esos n números.\n", - " '''\n", - " # -- para guardar la n fila de cada *numero\n", - " final_values = []\n", - " \n", - " # -- iterar sobre cada argumento recibido\n", - " for num in numero:\n", - " try:\n", - " values = []\n", - " for i in range(num):\n", - " row = []\n", - " for j in range(i+1):\n", - " rel = np.math.factorial(i) / (np.math.factorial(j)*(np.math.factorial(i-j)))\n", - " row.append(int(rel))\n", - " values.append(row)\n", - " final_values.append(values[-1]) \n", - " # -- si alguno de los argumentos arroja la excepción, llenar en la lista con el string 'error, revise número'\n", - " except:\n", - " final_values.append('error, revise número')\n", - " \n", - " return final_values" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 5, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "name": "stdout", - "output_type": "stream", - "text": [ - "[[1, 2, 1], [1, 3, 3, 1], [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]]\n", - "lÃnea 3: [1, 2, 1] \n", - "lÃnea 4: [1, 3, 3, 1] \n", - "lÃnea 10: [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1]\n", - "\n", - "[[1], [1, 1], [1, 2, 1]]\n", - "lÃnea 1: [1] \n", - "lÃnea 2: [1, 1] \n", - "lÃnea 3: [1, 2, 1]\n", - "\n", - "['error, revise número', [1, 1], [1, 2, 1]]\n", - "lÃnea 1.1: error, revise número \n", - "lÃnea 2: [1, 1] \n", - "lÃnea 3: [1, 2, 1]\n", - "\n", - "['error, revise número', 'error, revise número', [1, 2, 1]]\n", - "lÃnea 1.1: error, revise número \n", - "lÃnea -2: error, revise número \n", - "lÃnea 3: [1, 2, 1]\n", - "\n", - "[[1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1], [1], [1, 2, 1], [1, 13, 78, 286, 715, 1287, 1716, 1716, 1287, 715, 286, 78, 13, 1]]\n", - "lÃnea 10: [1, 9, 36, 84, 126, 126, 84, 36, 9, 1] \n", - "lÃnea 1: [1] \n", - "lÃnea 3: [1, 2, 1] \n", - "lÃnea 14: [1, 13, 78, 286, 715, 1287, 1716, 1716, 1287, 715, 286, 78, 13, 1]\n" - ] - } - ], - "source": [ - "# -- ejemplos con números positivos\n", - "print(triangulo_pascal_lista(3,4,10))\n", - "print('lÃnea 3: {} \\nlÃnea 4: {} \\nlÃnea 10: {}'. format(triangulo_pascal_lista(3,4,10)[0],\n", - " triangulo_pascal_lista(3,4,10)[1],\n", - " triangulo_pascal_lista(3,4,10)[2]))\n", - "\n", - "print()\n", - "\n", - "# -- ejemplos con números positivos\n", - "print(triangulo_pascal_lista(1,2,3))\n", - "print('lÃnea 1: {} \\nlÃnea 2: {} \\nlÃnea 3: {}'. format(triangulo_pascal_lista(1,2,3)[0],\n", - " triangulo_pascal_lista(1,2,3)[1],\n", - " triangulo_pascal_lista(1,2,3)[2]))\n", - "print()\n", - "\n", - "# -- ejemplos con un número decimal\n", - "print(triangulo_pascal_lista(1.1,2,3))\n", - "print('lÃnea 1.1: {} \\nlÃnea 2: {} \\nlÃnea 3: {}'. format(triangulo_pascal_lista(1.1,2,3)[0],\n", - " triangulo_pascal_lista(1.1,2,3)[1],\n", - " triangulo_pascal_lista(1.1,2,3)[2]))\n", - "\n", - "print()\n", - "\n", - "# -- ejemplos con un número decimal y uno negativo\n", - "print(triangulo_pascal_lista(1.1,-2,3))\n", - "print('lÃnea 1.1: {} \\nlÃnea -2: {} \\nlÃnea 3: {}'. format(triangulo_pascal_lista(1.1,-2,3)[0],\n", - " triangulo_pascal_lista(1.1,-2,3)[1],\n", - " triangulo_pascal_lista(1.1,-2,3)[2]))\n", - "\n", - "\n", - "print()\n", - "\n", - "# -- ejemplos con mas numeros\n", - "print(triangulo_pascal_lista(10,1,3,14))\n", - "print('lÃnea 10: {} \\nlÃnea 1: {} \\nlÃnea 3: {} \\nlÃnea 14: {}'. format(triangulo_pascal_lista(10,1,3,14)[0],\n", - " triangulo_pascal_lista(10,1,3,14)[1],\n", - " triangulo_pascal_lista(10,1,3,14)[2],\n", - " triangulo_pascal_lista(10,1,3,14)[3]))" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": null, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [] - } - ], - "metadata": { - "kernelspec": { - "display_name": "Python 3", - "language": "python", - "name": "python3" - }, - "language_info": { - "codemirror_mode": { - "name": "ipython", - "version": 3 - }, - "file_extension": ".py", - "mimetype": "text/x-python", - "name": "python", - "nbconvert_exporter": "python", - "pygments_lexer": "ipython3", - "version": "3.7.3" - } - }, - "nbformat": 4, - "nbformat_minor": 4 -} diff --git a/.ipynb_checkpoints/ejercicio3-checkpoint.ipynb b/.ipynb_checkpoints/ejercicio3-checkpoint.ipynb deleted file mode 100644 index 9c44d9b..0000000 --- a/.ipynb_checkpoints/ejercicio3-checkpoint.ipynb +++ /dev/null @@ -1,727 +0,0 @@ -{ - "cells": [ - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# Tatiana Acero Cuellar\n", - "\n", - "## Universidad Nacional de Colombia\n", - "\n", - "### Ejercicios semana 2" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "# Ejercicio No. 3 - Amigos congueros\n", - "\n", - "* Entre en contacto con 10 estudiantes del curso de datos y 2 profesores o personal de soporte de LaConga, uno del curso de datos y otro de afuera, y consulte su nombre completo, su nombre de usuario en mattermost, edad, pais de origen, ciudad donde residen, su especialidad cientÃfica, nombre del instituto en que estudian/laboran, y un hobbie o afición.\n", - "\n", - "\n", - "* Cree un diccionario llamado “compasâ€, donde la llave sea el nombre de usuario en mattermost, y si depliego el valor almacenado, por ejemplo en compas[“juan-pinedaâ€], lo que obtengo esa la vez otro diccionario, con las llaves “nombreâ€, “apellidoâ€, “paÃsâ€, “residenciaâ€, “edadâ€,“instituciónâ€, “hobbieâ€.\n", - "\n", - "\n", - "* Cree una función que reciba como entrada el diccionario y un paÃs de origen, y retorne las informaciones completas de todas las personas de ese paÃs, tabuladas en una forma fácil de entender. -Busque una forma de calcular, a partir del diccionario, el promedio de edad detodas las personas en él, y una forma de mostrar todas las instituciones (sin repetición)" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "No hemos visto pandas, pero soy re fan de la librerÃa" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 1, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "import numpy as np\n", - "import pandas as pd" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "Siglas de las universidades" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 2, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "universidades = {'UNAL': 'Universidad Nacional de Colombia',\n", - " 'UCV': 'Universidad Central de Venezuela',\n", - " 'UNMSM': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',\n", - " 'LAPP': 'Laboratoire d’Annecy de Physique des Particules',\n", - " 'univ-tlse3': 'Université Paul Sabatier'}" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "## Crear diccionario 'compas' con la información recopilada" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 3, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "compas = {'acerot':\n", - " {'nombre': 'Tatiana', \n", - " 'apellido': 'Acero Cuellar', \n", - " 'residencia': 'Colombia', \n", - " 'edad': '23', \n", - " 'institución': 'UNAL',\n", - " 'especialidad':'Mecánica Celeste Relativista',\n", - " 'hobbie':'Anime'},\n", - " 'andreatugores':\n", - " {'nombre': 'Andrea Carolina', \n", - " 'apellido': 'Tugores Hernández', \n", - " 'residencia': 'Venezuela', \n", - " 'edad': '24', \n", - " 'institución': 'UCV',\n", - " 'especialidad':'FÃsica médica',\n", - " 'hobbie':'Tenis'},\n", - " 'navasa':\n", - " {'nombre': 'Alfonso', \n", - " 'apellido': 'Navas', \n", - " 'residencia': 'Colombia', \n", - " 'edad': '24', \n", - " 'institución': 'UNAL',\n", - " 'especialidad':'FÃsica de sistemas complejos, EcologÃa',\n", - " 'hobbie':'Crossfit'},\n", - " 'fernandezn':\n", - " {'nombre': 'Nicolás', \n", - " 'apellido': 'Fernández Cinquepalmi', \n", - " 'residencia': 'Perú', \n", - " 'edad': '27', \n", - " 'institución': 'UNMSM',\n", - " 'especialidad':'FÃsica nuclear',\n", - " 'hobbie':'Música'},\n", - " 'arturos':\n", - " {'nombre': 'Arturo', \n", - " 'apellido': 'Sanchez', \n", - " 'residencia': 'Suiza', \n", - " 'edad': '34', \n", - " 'institución': 'LAPP',\n", - " 'especialidad':'FÃsica y Computación',\n", - " 'hobbie':'Bicicleta'},\n", - " 'pierre_r_pujol':\n", - " {'nombre': 'Pierre', \n", - " 'apellido': 'Pujol', \n", - " 'residencia': 'Francia', \n", - " 'edad': '52', \n", - " 'institución': 'univ-tlse3',\n", - " 'especialidad':'FÃsica teórica',\n", - " 'hobbie':'FotografÃa'},\n", - " 'britod':\n", - " {'nombre': 'Daniel Arturo', \n", - " 'apellido': ' Brito Urbina', \n", - " 'residencia': 'Venezuela', \n", - " 'edad': '26', \n", - " 'institución': 'UCV',\n", - " 'especialidad':'TeorÃas de Campos',\n", - " 'hobbie':'Patinetas, Bicicletas, Videojuegos'},\n", - " 'hernandezj':\n", - " {'nombre': 'Juan David', \n", - " 'apellido': ' Hernández', \n", - " 'residencia': 'Colombia', \n", - " 'edad': '24', \n", - " 'institución': 'UNAL',\n", - " 'especialidad':'Electrodinámica cuántica',\n", - " 'hobbie':'Leer, Videojuegos'},\n", - " 'ordonezs':\n", - " {'nombre': 'Sebastian', \n", - " 'apellido': ' Ordoñez', \n", - " 'residencia': 'Colombia', \n", - " 'edad': '22', \n", - " 'institución': 'UNAL',\n", - " 'especialidad':'FÃsica de partÃculas experimentales',\n", - " 'hobbie':'Leer, hiking'}, \n", - " 'malamboj':\n", - " {'nombre': 'Jorge Enrique', \n", - " 'apellido': 'Malambo Martinez', \n", - " 'residencia': 'Colombia', \n", - " 'edad': '39', \n", - " 'institución': 'UNAL',\n", - " 'especialidad': 'FÃsica',\n", - " 'hobbie':'Talla en madera'},\n", - " 'cristian.velandia':\n", - " {'nombre': 'Cristian', \n", - " 'apellido': 'Velandia', \n", - " 'residencia': 'Colombia', \n", - " 'edad': '27', \n", - " 'institución': 'UNAL',\n", - " 'especialidad':'Optica',\n", - " 'hobbie':'Anime, videojuegos'}}" - ] - }, - { - "cell_type": "markdown", - "metadata": {}, - "source": [ - "## Crear la función\n", - "Función que recibe un diccionario y un paÃs y retorna un Dataframe de las personas que residen en ese pais. Las columnas son las caracterÃsticas/información de la persona.\n" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 4, - "metadata": {}, - "outputs": [], - "source": [ - "def amigos_congueros(dicci, pais):\n", - " '''\n", - " Función que recibe un diccionario y un paÃs y retorna un Dataframe de las personas que\n", - " residen en ese pais. Las columnas son las caracterÃsticas/información de la persona.\n", - " '''\n", - " # -- inicializar una lista vacia para guardar los datos finales\n", - " ha = []\n", - " # -- iterar sobre el diccionario\n", - " for i in dicci:\n", - " # -- usar minúsculas, toca tener cuidado con acentos\n", - " if dicci[i]['residencia'].lower() == pais.lower():\n", - " # -- gudardar en la lista la informacion de la persona que esta en el pais\n", - " ha.append(dicci[i])\n", - " # -- si la lista no tiene elementos, no hay compas en ese pais\n", - " if len(ha) == 0:\n", - " print('No hay compañeros de ese paÃs')\n", - " # -- convertir la lista en un dataframe, para que vea ordenado\n", - " return pd.DataFrame(ha)" - ] - }, - { - "cell_type": "code", - "execution_count": 5, - "metadata": {}, - "outputs": [ - { - "data": { - "text/html": [ - "<div>\n", - "<style scoped>\n", - " .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n", - " vertical-align: middle;\n", - " }\n", - "\n", - " .dataframe tbody tr th {\n", - " vertical-align: top;\n", - 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