"### 1. Crear un diccionario llamado \"compas\", donde la llave sea el nombre de usuario en mattermost y cuando se digite, se muestre: nombre, apellido, país, residencia, edad, institución y hobbie. Del usuario respectivo."
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Creamos entonces un diccionario llamado \"compas\" donde sus entradas son los usuarios del mattermost de 10 personas diferentes de la clase de ciencia de datos y 2 profesores de la CoNGA physics. A su vez cada usuario es un diccionario que lleva la información de cada una de las personas. Así cuando digitamos compas['usuario'] recibimos un diccionario que contiene la información del estudiante o profesor."
]
},
{
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"execution_count": 33,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"compas = {\n",
" 'ordonezs' : {\n",
" 'nombre' : 'Sebastian',\n",
" 'apellido' : 'Ordoñez',\n",
" 'edad' : 22,\n",
" 'país de origen' : 'Colombia',\n",
" 'ciudad de residencia': 'Bogotá',\n",
" 'especialidad científica' : 'Física de partículas experimental',\n",
" 'institución' : 'Universidad Nacional de Colombia',\n",
" 'hobbies' : 'leer,hiking,entrenamiento de peso'\n",
" 'institución' : 'Universidad Nacional de Trujillo',\n",
" 'hobbies' : 'trekking, bike, jugar en pc, ver series'\n",
" },\n",
" 'navasa' : {\n",
" 'nombre' : 'Alfonso',\n",
" 'apellido' : 'Navas',\n",
" 'edad' : 24,\n",
" 'país de origen' : 'Colombia',\n",
" 'ciudad de residencia': 'Bogotá',\n",
" 'especialidad científica' : 'Física de sistemas complejos, ecología',\n",
" 'institución' : 'Universidad Nacional de Colombia',\n",
" 'hobbies' : 'crossfit'\n",
" }\n",
" \n",
"}"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"**Ejemplo** : si queremos buscar la infomación del estudiante Alfonso Navas, cuyo usuario de Mattermost es 'navasa', digitamos compas['navasa'] para acceder al diccionario asociado a este estudiante."
]
},
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"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"{'nombre': 'Alfonso',\n",
" 'apellido': 'Navas',\n",
" 'edad': 24,\n",
" 'país de origen': 'Colombia',\n",
" 'ciudad de residencia': 'Bogotá',\n",
" 'especialidad científica': 'Física de sistemas complejos, ecología',\n",
" 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia',\n",
" 'hobbies': 'crossfit'}"
]
},
"execution_count": 35,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"compas['navasa']"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"### 2. Crear una función que reciba el diccionario y un país de origen y devuelva de forma tabulada la información de todas las personas de dicho país. Además cree una forma de calcular el promedio de edades de todas las personas en el diccionario y también como mostrar todas las instituciones sin repetición."
]
]
},
},
{
{
...
...
%% Cell type:markdown id: tags:
%% Cell type:markdown id: tags:
ejercicio 3
# Juan David Hernández ejercicio3 clase 02
%% Cell type:markdown id: tags:
### 1. Crear un diccionario llamado "compas", donde la llave sea el nombre de usuario en mattermost y cuando se digite, se muestre: nombre, apellido, país, residencia, edad, institución y hobbie. Del usuario respectivo.
%% Cell type:markdown id: tags:
Creamos entonces un diccionario llamado "compas" donde sus entradas son los usuarios del mattermost de 10 personas diferentes de la clase de ciencia de datos y 2 profesores de la CoNGA physics. A su vez cada usuario es un diccionario que lleva la información de cada una de las personas. Así cuando digitamos compas['usuario'] recibimos un diccionario que contiene la información del estudiante o profesor.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
compas={
'ordonezs':{
'nombre':'Sebastian',
'apellido':'Ordoñez',
'edad':22,
'país de origen':'Colombia',
'ciudad de residencia':'Bogotá',
'especialidad científica':'Física de partículas experimental',
'institución':'Universidad Nacional de Ingeniería',
'hobbies':'Geopolitica, CS:Go, uC, Programación'
},
'pinzonc':{
'nombre':'Carlos Andres',
'apellido':'Pinzon Osorio',
'edad':30,
'país de origen':'Colombia',
'ciudad de residencia':'Bogotá',
'especialidad científica':'Física Nuclear',
'institución':'Universidad Antonio Nariño',
'hobbies':'Atletismo'
},
'omarasto':{
'nombre':'Omar',
'apellido':'Asto',
'edad':25,
'país de origen':'Perú',
'ciudad de residencia':'Lima',
'especialidad científica':'Física de altas energías',
'institución':'Universidad Nacional de Ingeniería',
'hobbies':'leer periódico'
},
'jal':{
'nombre':'Jose Antonio',
'apellido':'López',
'edad':50,
'país de origen':'Venezuela',
'ciudad de residencia':'Caracas',
'especialidad científica':'Física',
'institución':'Universidad Central de Venezuela',
'hobbies':'Excursionismo, cocinar, leer'
},
'jalil':{
'nombre':'Jalil',
'apellido':'Varela',
'edad':21,
'país de origen':'Colombia',
'ciudad de residencia':'Cali',
'especialidad científica':'Átomos ultra fríos',
'institución':'Universidad del Valle',
'hobbies':'trotar'
},
'malamboj':{
'nombre':'Jorge Enrique',
'apellido':'Malambo',
'edad':39,
'país de origen':'Colombia',
'ciudad de residencia':'Bogotá',
'especialidad científica':'Modelaje y simulación',
'institución':'Universidad Nacional de Colombia',
'hobbies':'Tallar madera y ecoturismo'
},
'martinezj':{
'nombre':'Jocabed',
'apellido':'Martínez',
'edad':22,
'país de origen':'Venezuela',
'ciudad de residencia':'Caracas',
'especialidad científica':'Astrofísica',
'institución':'Universidad Central de Venezuela',
'hobbies':'música'
},
'noecch':{
'nombre':'Robin Noe',
'apellido':'Camacho',
'edad':22,
'país de origen':'Perú',
'ciudad de residencia':'Trujillo',
'especialidad científica':'Espectroscopía Libs',
'institución':'Universidad Nacional de Trujillo',
'hobbies':'trekking, bike, jugar en pc, ver series'
},
'navasa':{
'nombre':'Alfonso',
'apellido':'Navas',
'edad':24,
'país de origen':'Colombia',
'ciudad de residencia':'Bogotá',
'especialidad científica':'Física de sistemas complejos, ecología',
'institución':'Universidad Nacional de Colombia',
'hobbies':'crossfit'
}
}
```
%% Cell type:markdown id: tags:
**Ejemplo** : si queremos buscar la infomación del estudiante Alfonso Navas, cuyo usuario de Mattermost es 'navasa', digitamos compas['navasa'] para acceder al diccionario asociado a este estudiante.
%% Cell type:code id: tags:
``` python
compas['navasa']
```
%% Output
{'nombre': 'Alfonso',
'apellido': 'Navas',
'edad': 24,
'país de origen': 'Colombia',
'ciudad de residencia': 'Bogotá',
'especialidad científica': 'Física de sistemas complejos, ecología',
'institución': 'Universidad Nacional de Colombia',
'hobbies': 'crossfit'}
%% Cell type:markdown id: tags:
### 2. Crear una función que reciba el diccionario y un país de origen y devuelva de forma tabulada la información de todas las personas de dicho país. Además cree una forma de calcular el promedio de edades de todas las personas en el diccionario y también como mostrar todas las instituciones sin repetición.
