Final ex3

331185d9 · Erick Jhordan Reategui Rojas · 4497fb09 · 331185d9 · 331185d9
Commit 331185d9 authored 4 years ago by Erick Jhordan Reategui Rojas
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@@ -65,7 +65,7 @@
    "    \n",
    "    'vinascor' : { 'nombre': 'Rafael' , 'apellido': 'Vinasco' ,\n",
    "                  'país': 'Colombia' , 'residencia': 'Bogotá, Colombia' ,\n",
-    "                  'edad': 26 , 'institución': 'Universidad nacional de Colombia' ,\n",
+    "                  'edad': 26 , 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia' ,\n",
    "                  'hobbie': 'Ajedrez, Nadar'},\n",
    "    'omarasto' : { 'nombre': 'Omar' , 'apellido': 'Asto' ,\n",
    "                  'país': 'Perú' , 'residencia': 'Lima, Perú' ,\n",
@@ -80,68 +80,52 @@
   ]
  },
  {
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-   "execution_count": 5,
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-      "text/plain": [
-       "dict_keys(['sadeddins', 'ladinoj', 'grisalesj', 'andreatugores', 'leonl', 'teofilo', 'serranoj', 'vinascor', 'omarasto', 'alexis.tremolada'])"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 5,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
   "source": [
-    "compas.keys()"
+    "Para el desarrollo de las preguntas se encontró un ejemplo ilustrativo de las diversas operaciones posibles con diccionarios en la dirección https://es.stackoverflow.com/questions/204888/diccionarios-dentro-de-un-diccionario:"
   ]
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-    {
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-      "text/plain": [
-       "dict_items([('sadeddins', {'nombre': 'Siria', 'apellido': 'Sadeddin', 'país': 'Venezuela', 'residencia': 'Barranquilla, Colombia', 'edad': 30, 'institución': 'Universidad Simón Bolívar', 'hobbie': 'Data science'}), ('ladinoj', {'nombre': 'Jose', 'apellido': 'Ladino', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 24, 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia', 'hobbie': 'Skate, ciclismo, guitarra eléctrica'}), ('grisalesj', {'nombre': 'Jennifer', 'apellido': 'Grisales', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bucaramanga, Colombia', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Industrial de Santander', 'hobbie': 'Rugby'}), ('andreatugores', {'nombre': 'Andrea', 'apellido': 'Tugores', 'país': 'Venezuela', 'residencia': 'Caracas, Venezuela', 'edad': 24, 'institución': 'Universidad Central de Venezuela', 'hobbie': 'Tennis'}), ('leonl', {'nombre': 'Luis', 'apellido': 'León', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Callao, Perú', 'edad': 22, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Escuchar música, tocar guitarra'}), ('teofilo', {'nombre': 'Teófilo', 'apellido': 'Vargas', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 54, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Wing Chun Kuen'}), ('serranoj', {'nombre': 'José', 'apellido': 'Serrano', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Videojuegos'}), ('vinascor', {'nombre': 'Rafael', 'apellido': 'Vinasco', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 26, 'institución': 'Universidad nacional de Colombia', 'hobbie': 'Ajedrez, Nadar'}), ('omarasto', {'nombre': 'Omar', 'apellido': 'Asto', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 25, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Leer periódico'}), ('alexis.tremolada', {'nombre': 'Alexis', 'apellido': 'Tremolada', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 23, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Leer, jugar videojuegos, ver series'})])"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 6,
-     "metadata": {},
-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
   "source": [
-    "compas.items()"
+    "d1 = {\n",
+    "  'frutas': {\n",
+    "     ' manzanas': [' verdes', ' 7', ' rojas', ' 5'],\n",
+    "      'uvas': [' negras', ' 5', ' verdes', ' 3']\n",
+    "   },\n",
+    "   ' verduras': {\n",
+    "      'papa': ['negras', ' 50', ' blancas', ' 20'],\n",
+    "      'cebolla': [' blancas', ' 30']\n",
+    "   },\n",
+    "   'cereales': {\n",
+    "      ' arroz': [' fino',' 600', ' largo', ' 800']\n",
+    "   }\n",
+    "}\n",
+    "\n",
+    "# for clave, valor in d1.items():\n",
+    "  # La clave sería por ejemplo \"frutas\", el valor sería en este caso \n",
+    "  # otro diccionario. Con `valor.keys()` sacamos la lista\n",
+    "  # de claves de este otro diccionario, que serían los nombres de las frutas\n",
+    "  elementos = \", \".join(valor.keys())\n",
+    "  print(clave, \":\", elementos)\n",
+    "  \n",
+    "frutas :  manzanas, uvas\n",
+    "verduras : papa, cebolla\n",
+    "cereales :  arroz"
   ]
  },
  {
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-   "outputs": [
-    {
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-      "text/plain": [
-       "dict_keys(['nombre', 'apellido', 'país', 'residencia', 'edad', 'institución', 'hobbie'])"
-      ]
-     },
-     "execution_count": 12,
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-     "output_type": "execute_result"
-    }
-   ],
   "source": [
-    "valor.keys()"
+    "A partir del ejemplo anterior se procede a explorar las características de los diccionarios:"
   ]
  },
  {
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   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
@@ -163,16 +147,54 @@
   ],
   "source": [
    "for clave, valor in compas.items():\n",
-    "  # La clave sería por ejemplo \"frutas\", el valor sería en este caso \n",
-    "  # otro diccionario. Con `valor.keys()` sacamos la lista\n",
-    "  # de claves de este otro diccionario, que serían los nombres de las frutas\n",
-    "  elementos = \", \".join(valor.keys())\n",
-    "  print(clave, \":\", elementos)"
+    "    elementos = \", \".join(valor.keys())\n",
+    "    print(clave, \":\", elementos)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
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+   "outputs": [
+    {
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+     "text": [
+      "sadeddins\n",
+      "ladinoj\n",
+      "grisalesj\n",
+      "andreatugores\n",
+      "leonl\n",
+      "teofilo\n",
+      "serranoj\n",
+      "vinascor\n",
+      "omarasto\n",
+      "alexis.tremolada\n"
+     ]
+    }
+   ],
+   "source": [
+    "for clave, valor in compas.items():\n",
+    "    print(clave)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Cree una función que reciba como entrada el diccionario y un país de origen, y retorne las informaciones completas de todas las personas de ese país, tabuladas en una forma fácil de entender."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
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+   "source": [
+    "Se prueba un ejemplo con un caso particular:"
+   ]
+  },
+  {
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    {
@@ -192,13 +214,12 @@
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
-    "Cree una función que reciba como entrada el diccionario y un país de origen, \n",
-    "y retorne las informaciones completas de todas las personas de ese país, tabuladas en una forma fácil de entender."
+    "Se expande el ejemplo para obtener varios diccionarios:"
   ]
  },
  {
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    {
@@ -225,36 +246,55 @@
    "        print(clave, \":\", compas[clave],\"\\n\")"
   ]
  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Finalmente se construye la función que recibirá como argumentos el diccionario \"compas\" y el país"
+   ]
+  },
  {
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+   "execution_count": 6,
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   "outputs": [],
   "source": [
    "def f1(dicc, pais):\n",
    "    for clave, valor in compas.items():\n",
    "        if compas[clave]['país'] == pais:\n",
-    "            print(clave, \":\", compas[clave],\"\\n\")"
+    "            print(clave, \":\\n\", compas[clave],\"\\n\")"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "#### Ejemplos"
   ]
  },
  {
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    {
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     "text": [
-      "leonl : {'nombre': 'Luis', 'apellido': 'León', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Callao, Perú', 'edad': 22, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Escuchar música, tocar guitarra'} \n",
+      "leonl :\n",
+      " {'nombre': 'Luis', 'apellido': 'León', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Callao, Perú', 'edad': 22, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Escuchar música, tocar guitarra'} \n",
      "\n",
-      "teofilo : {'nombre': 'Teófilo', 'apellido': 'Vargas', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 54, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Wing Chun Kuen'} \n",
+      "teofilo :\n",
+      " {'nombre': 'Teófilo', 'apellido': 'Vargas', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 54, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Wing Chun Kuen'} \n",
      "\n",
-      "serranoj : {'nombre': 'José', 'apellido': 'Serrano', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Videojuegos'} \n",
+      "serranoj :\n",
+      " {'nombre': 'José', 'apellido': 'Serrano', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Videojuegos'} \n",
      "\n",
-      "omarasto : {'nombre': 'Omar', 'apellido': 'Asto', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 25, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Leer periódico'} \n",
+      "omarasto :\n",
+      " {'nombre': 'Omar', 'apellido': 'Asto', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 25, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Leer periódico'} \n",
      "\n",
-      "alexis.tremolada : {'nombre': 'Alexis', 'apellido': 'Tremolada', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 23, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Leer, jugar videojuegos, ver series'} \n",
+      "alexis.tremolada :\n",
+      " {'nombre': 'Alexis', 'apellido': 'Tremolada', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 23, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Leer, jugar videojuegos, ver series'} \n",
      "\n"
     ]
    }
@@ -265,18 +305,21 @@
  },
  {
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    {
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     "text": [
-      "ladinoj : {'nombre': 'Jose', 'apellido': 'Ladino', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 24, 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia', 'hobbie': 'Skate, ciclismo, guitarra eléctrica'} \n",
+      "ladinoj :\n",
+      " {'nombre': 'Jose', 'apellido': 'Ladino', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 24, 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia', 'hobbie': 'Skate, ciclismo, guitarra eléctrica'} \n",
      "\n",
-      "grisalesj : {'nombre': 'Jennifer', 'apellido': 'Grisales', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bucaramanga, Colombia', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Industrial de Santander', 'hobbie': 'Rugby'} \n",
+      "grisalesj :\n",
+      " {'nombre': 'Jennifer', 'apellido': 'Grisales', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bucaramanga, Colombia', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Industrial de Santander', 'hobbie': 'Rugby'} \n",
      "\n",
-      "vinascor : {'nombre': 'Rafael', 'apellido': 'Vinasco', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 26, 'institución': 'Universidad nacional de Colombia', 'hobbie': 'Ajedrez, Nadar'} \n",
+      "vinascor :\n",
+      " {'nombre': 'Rafael', 'apellido': 'Vinasco', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 26, 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia', 'hobbie': 'Ajedrez, Nadar'} \n",
      "\n"
     ]
    }
@@ -289,42 +332,49 @@
   "cell_type": "markdown",
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   "source": [
-    "Busque una forma de calcular, a partir del diccionario, el promedio de edad de todas las personas en él, \n",
-    "y una forma de mostrar todas las instituciones (sin repetición)"
+    "### Busque una forma de calcular, a partir del diccionario, el promedio de edad de todas las personas en él"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Se crea una lista para acumular los valores de las edades y luego se procede a completarla:"
   ]
  },
  {
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    {
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-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "30\n",
-      "24\n",
-      "27\n",
-      "24\n",
-      "22\n",
-      "54\n",
-      "27\n",
-      "26\n",
-      "25\n",
-      "23\n"
-     ]
+     "data": {
+      "text/plain": [
+       "[30, 24, 27, 24, 22, 54, 27, 26, 25, 23]"
+      ]
+     },
+     "execution_count": 9,
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    }
   ],
   "source": [
    "edades = []\n",
    "for clave, valor in compas.items():\n",
    "    edades.append(compas[clave]['edad'])\n",
-    "    print(compas[clave]['edad'])"
+    "edades"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Luego se usa la librería \"numpy\" para hallar el promedio de edades:"
   ]
  },
  {
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   "outputs": [
    {
@@ -333,7 +383,7 @@
       "28.2"
      ]
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+     "execution_count": 10,
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     "output_type": "execute_result"
    }
@@ -344,37 +394,22 @@
   ]
  },
  {
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-   "execution_count": 50,
+   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
-   "outputs": [
-    {
-     "name": "stdout",
-     "output_type": "stream",
-     "text": [
-      "Universidad Simón Bolívar\n",
-      "Universidad Nacional de Colombia\n",
-      "Universidad Industrial de Santander\n",
-      "Universidad Central de Venezuela\n",
-      "Universidad Nacional Mayor de San Marcos\n",
-      "Universidad Nacional Mayor de San Marcos\n",
-      "Universidad Nacional de Ingeniería\n",
-      "Universidad nacional de Colombia\n",
-      "Universidad Nacional de Ingeniería\n",
-      "Universidad Nacional Mayor de San Marcos\n"
-     ]
-    }
-   ],
   "source": [
-    "instituciones = []\n",
-    "for clave, valor in compas.items():\n",
-    "    instituciones.append(compas[clave]['institución'])\n",
-    "    print(compas[clave]['institución'])"
+    "### Busque una forma de mostrar todas las instituciones (sin repetición)"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Se crea una lista para acumular los valores de las instituciones y luego se procede a completarla:"
   ]
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  {
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+   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
@@ -387,23 +422,33 @@
       " 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',\n",
       " 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',\n",
       " 'Universidad Nacional de Ingeniería',\n",
-       " 'Universidad nacional de Colombia',\n",
+       " 'Universidad Nacional de Colombia',\n",
       " 'Universidad Nacional de Ingeniería',\n",
       " 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos']"
      ]
     },
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
+    "instituciones = []\n",
+    "for clave, valor in compas.items():\n",
+    "    instituciones.append(compas[clave]['institución'])\n",
    "instituciones"
   ]
  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "Para evitar la repetición de instituciones, se transforma la lista a un \"set\":"
+   ]
+  },
  {
   "cell_type": "code",
-   "execution_count": 52,
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   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
@@ -414,11 +459,10 @@
       " 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',\n",
       " 'Universidad Nacional de Colombia',\n",
       " 'Universidad Nacional de Ingeniería',\n",
-       " 'Universidad Simón Bolívar',\n",
-       " 'Universidad nacional de Colombia'}"
+       " 'Universidad Simón Bolívar'}"
      ]
     },
-     "execution_count": 52,
+     "execution_count": 12,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }

 %% Cell type:markdown id: tags:

 ### Erick Jhordan Reategui Rojas, Callao, Perú

 ## 3 Ejercicio No. 3 - Amigos congueros
 • 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
 científica, nombre del instituto en que estudian/laboran, y un hobbie o afición.<br/>
 • Cree un diccionario llamado “compas”, donde la llave sea el nombre de usuario en mattermost,
 y si depliego el valor almacenado, por ejemplo en compas[“juan-pineda”], lo que obtengo es
 a la vez otro diccionario, con las llaves “nombre”, “apellido”, “país”, “residencia”, “edad”,
 “institución”, “hobbie”.<br/>
 • Cree una función que reciba como entrada el diccionario y un país de origen, y retorne las
 informaciones completas de todas las personas de ese país, tabuladas en una forma fácil de
 entender. -Busque una forma de calcular, a partir del diccionario, el promedio de edad de
 todas las personas en él, y una forma de mostrar todas las instituciones (sin repetición)

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 compas = {
    'sadeddins' : { 'nombre': 'Siria' , 'apellido': 'Sadeddin' ,
                  'país': 'Venezuela' , 'residencia': 'Barranquilla, Colombia' ,
                  'edad': 30 , 'institución': 'Universidad Simón Bolívar' ,
                  'hobbie': 'Data science' },

    'ladinoj' : { 'nombre': 'Jose' , 'apellido': 'Ladino' ,
                  'país': 'Colombia' , 'residencia': 'Bogotá, Colombia' ,
                  'edad': 24 , 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia' ,
                  'hobbie': 'Skate, ciclismo, guitarra eléctrica' },

    'grisalesj' : { 'nombre': 'Jennifer' , 'apellido': 'Grisales' ,
                  'país': 'Colombia' , 'residencia': 'Bucaramanga, Colombia' ,
                  'edad': 27 , 'institución': 'Universidad Industrial de Santander' ,
                  'hobbie': 'Rugby'},

    'andreatugores' : { 'nombre': 'Andrea' , 'apellido': 'Tugores' ,
                  'país': 'Venezuela' , 'residencia': 'Caracas, Venezuela' ,
                  'edad': 24 , 'institución': 'Universidad Central de Venezuela' ,
                  'hobbie': 'Tennis'},

    'leonl' : { 'nombre': 'Luis' , 'apellido': 'León' ,
                  'país': 'Perú' , 'residencia': 'Callao, Perú' ,
                  'edad': 22 , 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos' ,
                  'hobbie': 'Escuchar música, tocar guitarra'},

    'teofilo' : { 'nombre': 'Teófilo' , 'apellido': 'Vargas' ,
                  'país': 'Perú' , 'residencia': 'Lima, Perú' ,
                  'edad': 54 , 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos' ,
                  'hobbie': 'Wing Chun Kuen'},

    'serranoj' : { 'nombre': 'José' , 'apellido': 'Serrano' ,
                  'país': 'Perú' , 'residencia': 'Lima, Perú' ,
                  'edad': 27 , 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería' ,
                  'hobbie': 'Videojuegos'},

    'vinascor' : { 'nombre': 'Rafael' , 'apellido': 'Vinasco' ,
                  'país': 'Colombia' , 'residencia': 'Bogotá, Colombia' ,
-                  'edad': 26 , 'institución': 'Universidad nacional de Colombia' ,
+                  'edad': 26 , 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia' ,
                  'hobbie': 'Ajedrez, Nadar'},
    'omarasto' : { 'nombre': 'Omar' , 'apellido': 'Asto' ,
                  'país': 'Perú' , 'residencia': 'Lima, Perú' ,
                  'edad': 25 , 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería' ,
                  'hobbie': 'Leer periódico'},
    'alexis.tremolada' : { 'nombre': 'Alexis' , 'apellido': 'Tremolada' ,
                  'país': 'Perú' , 'residencia': 'Lima, Perú' ,
                  'edad': 23 , 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos' ,
                  'hobbie': 'Leer, jugar videojuegos, ver series'}

 }
 ```

-%% Cell type:code id: tags:
-
-``` python
-compas.keys()
-```
-
-%% Output
+%% Cell type:markdown id: tags:

-    dict_keys(['sadeddins', 'ladinoj', 'grisalesj', 'andreatugores', 'leonl', 'teofilo', 'serranoj', 'vinascor', 'omarasto', 'alexis.tremolada'])
+Para el desarrollo de las preguntas se encontró un ejemplo ilustrativo de las diversas operaciones posibles con diccionarios en la dirección https://es.stackoverflow.com/questions/204888/diccionarios-dentro-de-un-diccionario:

-%% Cell type:code id: tags:
-
-``` python
-compas.items()
-```
+%% Cell type:raw id: tags:

-%% Output
+d1 = {
+  'frutas': {
+     ' manzanas': [' verdes', ' 7', ' rojas', ' 5'],
+      'uvas': [' negras', ' 5', ' verdes', ' 3']
+   },
+   ' verduras': {
+      'papa': ['negras', ' 50', ' blancas', ' 20'],
+      'cebolla': [' blancas', ' 30']
+   },
+   'cereales': {
+      ' arroz': [' fino',' 600', ' largo', ' 800']
+   }
+}

-    dict_items([('sadeddins', {'nombre': 'Siria', 'apellido': 'Sadeddin', 'país': 'Venezuela', 'residencia': 'Barranquilla, Colombia', 'edad': 30, 'institución': 'Universidad Simón Bolívar', 'hobbie': 'Data science'}), ('ladinoj', {'nombre': 'Jose', 'apellido': 'Ladino', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 24, 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia', 'hobbie': 'Skate, ciclismo, guitarra eléctrica'}), ('grisalesj', {'nombre': 'Jennifer', 'apellido': 'Grisales', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bucaramanga, Colombia', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Industrial de Santander', 'hobbie': 'Rugby'}), ('andreatugores', {'nombre': 'Andrea', 'apellido': 'Tugores', 'país': 'Venezuela', 'residencia': 'Caracas, Venezuela', 'edad': 24, 'institución': 'Universidad Central de Venezuela', 'hobbie': 'Tennis'}), ('leonl', {'nombre': 'Luis', 'apellido': 'León', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Callao, Perú', 'edad': 22, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Escuchar música, tocar guitarra'}), ('teofilo', {'nombre': 'Teófilo', 'apellido': 'Vargas', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 54, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Wing Chun Kuen'}), ('serranoj', {'nombre': 'José', 'apellido': 'Serrano', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Videojuegos'}), ('vinascor', {'nombre': 'Rafael', 'apellido': 'Vinasco', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 26, 'institución': 'Universidad nacional de Colombia', 'hobbie': 'Ajedrez, Nadar'}), ('omarasto', {'nombre': 'Omar', 'apellido': 'Asto', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 25, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Leer periódico'}), ('alexis.tremolada', {'nombre': 'Alexis', 'apellido': 'Tremolada', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 23, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Leer, jugar videojuegos, ver series'})])
+# for clave, valor in d1.items():
+  # La clave sería por ejemplo "frutas", el valor sería en este caso
+  # otro diccionario. Con `valor.keys()` sacamos la lista
+  # de claves de este otro diccionario, que serían los nombres de las frutas
+  elementos = ", ".join(valor.keys())
+  print(clave, ":", elementos)

-%% Cell type:code id: tags:
+frutas :  manzanas, uvas
+verduras : papa, cebolla
+cereales :  arroz

-``` python
-valor.keys()
-```
-
-%% Output
+%% Cell type:markdown id: tags:

-    dict_keys(['nombre', 'apellido', 'país', 'residencia', 'edad', 'institución', 'hobbie'])
+A partir del ejemplo anterior se procede a explorar las características de los diccionarios:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 for clave, valor in compas.items():
-  # La clave sería por ejemplo "frutas", el valor sería en este caso
-  # otro diccionario. Con `valor.keys()` sacamos la lista
-  # de claves de este otro diccionario, que serían los nombres de las frutas
-  elementos = ", ".join(valor.keys())
-  print(clave, ":", elementos)
+    elementos = ", ".join(valor.keys())
+    print(clave, ":", elementos)
 ```

 %% Output

    sadeddins : nombre, apellido, país, residencia, edad, institución, hobbie
    ladinoj : nombre, apellido, país, residencia, edad, institución, hobbie
    grisalesj : nombre, apellido, país, residencia, edad, institución, hobbie
    andreatugores : nombre, apellido, país, residencia, edad, institución, hobbie
    leonl : nombre, apellido, país, residencia, edad, institución, hobbie
    teofilo : nombre, apellido, país, residencia, edad, institución, hobbie
    serranoj : nombre, apellido, país, residencia, edad, institución, hobbie
    vinascor : nombre, apellido, país, residencia, edad, institución, hobbie
    omarasto : nombre, apellido, país, residencia, edad, institución, hobbie
    alexis.tremolada : nombre, apellido, país, residencia, edad, institución, hobbie

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
+for clave, valor in compas.items():
+    print(clave)
+```
+
+%% Output
+
+    sadeddins
+    ladinoj
+    grisalesj
+    andreatugores
+    leonl
+    teofilo
+    serranoj
+    vinascor
+    omarasto
+    alexis.tremolada
+
+%% Cell type:markdown id: tags:
+
+### Cree una función que reciba como entrada el diccionario y un país de origen, y retorne las informaciones completas de todas las personas de ese país, tabuladas en una forma fácil de entender.
+
+%% Cell type:markdown id: tags:
+
+Se prueba un ejemplo con un caso particular:
+
+%% Cell type:code id: tags:
+
+``` python
 if compas["omarasto"]['país'] == "Perú":
    print(compas["omarasto"])
 ```

 %% Output

    {'nombre': 'Omar', 'apellido': 'Asto', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 25, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Leer periódico'}

 %% Cell type:markdown id: tags:

-Cree una función que reciba como entrada el diccionario y un país de origen,
-y retorne las informaciones completas de todas las personas de ese país, tabuladas en una forma fácil de entender.
+Se expande el ejemplo para obtener varios diccionarios:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 for clave, valor in compas.items():
 #     print(clave)
    if compas[clave]['país'] == "Perú":
        print(clave, ":", compas[clave],"\n")
 ```

 %% Output

    leonl : {'nombre': 'Luis', 'apellido': 'León', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Callao, Perú', 'edad': 22, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Escuchar música, tocar guitarra'}
    
    teofilo : {'nombre': 'Teófilo', 'apellido': 'Vargas', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 54, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Wing Chun Kuen'}
    
    serranoj : {'nombre': 'José', 'apellido': 'Serrano', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Videojuegos'}
    
    omarasto : {'nombre': 'Omar', 'apellido': 'Asto', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 25, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Leer periódico'}
    
    alexis.tremolada : {'nombre': 'Alexis', 'apellido': 'Tremolada', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 23, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Leer, jugar videojuegos, ver series'}
    

+%% Cell type:markdown id: tags:
+
+Finalmente se construye la función que recibirá como argumentos el diccionario "compas" y el país
+
 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 def f1(dicc, pais):
    for clave, valor in compas.items():
        if compas[clave]['país'] == pais:
-            print(clave, ":", compas[clave],"\n")
+            print(clave, ":\n", compas[clave],"\n")
 ```

+%% Cell type:markdown id: tags:
+
+#### Ejemplos
+
 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 f1(compas, "Perú")
 ```

 %% Output

-    leonl : {'nombre': 'Luis', 'apellido': 'León', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Callao, Perú', 'edad': 22, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Escuchar música, tocar guitarra'}
+    leonl :
+     {'nombre': 'Luis', 'apellido': 'León', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Callao, Perú', 'edad': 22, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Escuchar música, tocar guitarra'}
    
-    teofilo : {'nombre': 'Teófilo', 'apellido': 'Vargas', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 54, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Wing Chun Kuen'}
+    teofilo :
+     {'nombre': 'Teófilo', 'apellido': 'Vargas', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 54, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Wing Chun Kuen'}
    
-    serranoj : {'nombre': 'José', 'apellido': 'Serrano', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Videojuegos'}
+    serranoj :
+     {'nombre': 'José', 'apellido': 'Serrano', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Videojuegos'}
    
-    omarasto : {'nombre': 'Omar', 'apellido': 'Asto', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 25, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Leer periódico'}
+    omarasto :
+     {'nombre': 'Omar', 'apellido': 'Asto', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 25, 'institución': 'Universidad Nacional de Ingeniería', 'hobbie': 'Leer periódico'}
    
-    alexis.tremolada : {'nombre': 'Alexis', 'apellido': 'Tremolada', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 23, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Leer, jugar videojuegos, ver series'}
+    alexis.tremolada :
+     {'nombre': 'Alexis', 'apellido': 'Tremolada', 'país': 'Perú', 'residencia': 'Lima, Perú', 'edad': 23, 'institución': 'Universidad Nacional Mayor de San Marcos', 'hobbie': 'Leer, jugar videojuegos, ver series'}
    

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 f1(compas, "Colombia")
 ```

 %% Output

-    ladinoj : {'nombre': 'Jose', 'apellido': 'Ladino', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 24, 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia', 'hobbie': 'Skate, ciclismo, guitarra eléctrica'}
+    ladinoj :
+     {'nombre': 'Jose', 'apellido': 'Ladino', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 24, 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia', 'hobbie': 'Skate, ciclismo, guitarra eléctrica'}
    
-    grisalesj : {'nombre': 'Jennifer', 'apellido': 'Grisales', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bucaramanga, Colombia', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Industrial de Santander', 'hobbie': 'Rugby'}
+    grisalesj :
+     {'nombre': 'Jennifer', 'apellido': 'Grisales', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bucaramanga, Colombia', 'edad': 27, 'institución': 'Universidad Industrial de Santander', 'hobbie': 'Rugby'}
    
-    vinascor : {'nombre': 'Rafael', 'apellido': 'Vinasco', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 26, 'institución': 'Universidad nacional de Colombia', 'hobbie': 'Ajedrez, Nadar'}
+    vinascor :
+     {'nombre': 'Rafael', 'apellido': 'Vinasco', 'país': 'Colombia', 'residencia': 'Bogotá, Colombia', 'edad': 26, 'institución': 'Universidad Nacional de Colombia', 'hobbie': 'Ajedrez, Nadar'}
    

 %% Cell type:markdown id: tags:

-Busque una forma de calcular, a partir del diccionario, el promedio de edad de todas las personas en él,
-y una forma de mostrar todas las instituciones (sin repetición)
+### Busque una forma de calcular, a partir del diccionario, el promedio de edad de todas las personas en él
+
+%% Cell type:markdown id: tags:
+
+Se crea una lista para acumular los valores de las edades y luego se procede a completarla:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 edades = []
 for clave, valor in compas.items():
    edades.append(compas[clave]['edad'])
-    print(compas[clave]['edad'])
+edades
 ```

 %% Output

-    30
-    24
-    27
-    24
-    22
-    54
-    27
-    26
-    25
-    23
+    [30, 24, 27, 24, 22, 54, 27, 26, 25, 23]
+
+%% Cell type:markdown id: tags:
+
+Luego se usa la librería "numpy" para hallar el promedio de edades:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 import numpy as np
 np.mean(edades)
 ```

 %% Output

    28.2

-%% Cell type:code id: tags:
+%% Cell type:markdown id: tags:

-``` python
-instituciones = []
-for clave, valor in compas.items():
-    instituciones.append(compas[clave]['institución'])
-    print(compas[clave]['institución'])
-```
+### Busque una forma de mostrar todas las instituciones (sin repetición)

-%% Output
+%% Cell type:markdown id: tags:

-    Universidad Simón Bolívar
-    Universidad Nacional de Colombia
-    Universidad Industrial de Santander
-    Universidad Central de Venezuela
-    Universidad Nacional Mayor de San Marcos
-    Universidad Nacional Mayor de San Marcos
-    Universidad Nacional de Ingeniería
-    Universidad nacional de Colombia
-    Universidad Nacional de Ingeniería
-    Universidad Nacional Mayor de San Marcos
+Se crea una lista para acumular los valores de las instituciones y luego se procede a completarla:

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
+instituciones = []
+for clave, valor in compas.items():
+    instituciones.append(compas[clave]['institución'])
 instituciones
 ```

 %% Output

    ['Universidad Simón Bolívar',
     'Universidad Nacional de Colombia',
     'Universidad Industrial de Santander',
     'Universidad Central de Venezuela',
     'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',
     'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',
     'Universidad Nacional de Ingeniería',
-     'Universidad nacional de Colombia',
+     'Universidad Nacional de Colombia',
     'Universidad Nacional de Ingeniería',
     'Universidad Nacional Mayor de San Marcos']

+%% Cell type:markdown id: tags:
+
+Para evitar la repetición de instituciones, se transforma la lista a un "set":
+
 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 set(instituciones)
 ```

 %% Output

    {'Universidad Central de Venezuela',
     'Universidad Industrial de Santander',
     'Universidad Nacional Mayor de San Marcos',
     'Universidad Nacional de Colombia',
     'Universidad Nacional de Ingeniería',
-     'Universidad Simón Bolívar',
-     'Universidad nacional de Colombia'}
+     'Universidad Simón Bolívar'}

 %% Cell type:code id: tags:

 ``` python
 ```