From e1b4228ecd02b2ad679a42b2b8af921da579ee8c Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Jesus David Bermudez Sanchez <bernmudezj@jupyterMiLAB>
Date: Wed, 17 Feb 2021 16:22:52 -0500
Subject: [PATCH] correcciones finales de estilo

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 ejercicio1.ipynb | 55 +++++++++++++++---------------------------------
 1 file changed, 17 insertions(+), 38 deletions(-)

diff --git a/ejercicio1.ipynb b/ejercicio1.ipynb
index 7bf4e51..3fae8f9 100644
--- a/ejercicio1.ipynb
+++ b/ejercicio1.ipynb
@@ -15,8 +15,6 @@
    "source": [
     "## **Ejercicio No. 1**\n",
     "\n",
-    "+ Investigue sobre el diagrama de Hertzprung-Russell, una herramienta muy\n",
-    "potente en astronomia, y describa un poco al respecto para darle contexto al resto de la tarea.\n",
     "\n",
     "+ El objetivo es generar un diagrama HR lo más parecido al de esta referencia. No lucirá idéntico por que no se usarán exactamente los mismos datos, y las unidades pueden ser ligeramente distinta. La idea sí es dejar su figura lo más parecida a la de referencia en el estilo: colores, escalas en los ejes, tamaño de los marcadores, leyendas, textos en el gráfico, etc.\n",
     "+ Los datos para crear la figura están en la carpeta Data. Cada tabla contiene las informaciones sobre un tipo de estrellas según indican los nombres de archivo. La información viene en 3 columnas: luminosidad en luminosidades solares, Temperatura en Kelvin y Radio de la estrella en unidades arbitrarias\n",
@@ -32,48 +30,22 @@
   },
   {
    "cell_type": "code",
-   "execution_count": 1,
-   "metadata": {
-    "scrolled": true
-   },
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "/home/bernmudezj/ejercicios-clase-03-datos\r\n"
-     ]
-    }
-   ],
-   "source": [
-    "!pwd"
-   ]
-  },
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 2,
+   "execution_count": 3,
    "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "data  ejercicio1.ipynb\tejercicio2.ipynb  README.md\r\n"
-     ]
-    }
-   ],
+   "outputs": [],
    "source": [
-    "!ls"
+    "import numpy as np\n",
+    "import matplotlib.pyplot as plt"
    ]
   },
   {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 3,
+   "cell_type": "markdown",
    "metadata": {},
-   "outputs": [],
    "source": [
-    "import numpy as np\n",
-    "import matplotlib.pyplot as plt"
+    "## Cargamos los datos.\n",
+    "\n",
+    "Usando la \"funcion\" `genfromtxt` de numpy, importamos los datos de cada una de las listas y los convertimos en arreglos de numpy.\n",
+    "El punto `\"./\"` en la ruta `\"./data/dwarfs.csv\"` es para indicar el directorio en el que \"estamos parados\". En este directorio busque el directorio `data` y dentro de este directorio, busque el archivo `dwarfs.csv.`"
    ]
   },
   {
@@ -150,10 +122,17 @@
     "fig = plt.figure(figsize=(12,8))\n",
     "axes=fig.gca() \n",
     "plt.scatter(temp,lumino,s=radio*10,c=temp,cmap='RdYlBu')\n",
-    "#plt.axis([temp.max(),temp.min(),10**(-5),10**(7)])\n",
+    "\n",
+    "#Invertimos el eje horizontal\n",
     "axes.invert_xaxis()\n",
+    "\n",
+    "# Colocamos escala logaritmica en el eje vertical\n",
     "plt.yscale(\"log\")\n",
+    "\n",
+    "# Colocamos los nombres a los ejes.\n",
     "plt.xlabel(\"Temperatura (K)\",fontsize=20)\n",
+    "\n",
+    "# El r antes de Luminosidad permite usar comandos LateX\n",
     "plt.ylabel(r\"Luminosidad ($L_{sun}$)\",fontsize=20)\n",
     "\n",
     "# Las anotaciones se pueden hacer de dos formas:\n",
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