1. Aprende
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  3. Python intermedio
  • 1

    Matplotlib

    Gratuito

    La visualización de datos es una habilidad clave para los aspirantes a científicos de datos. Matplotlib facilita la creación de gráficos significativos y reveladores. En este capítulo, aprenderás a construir varios tipos de gráficos y a personalizarlos para que sean más atractivos visualmente e interpretables.

  • 2

    Diccionarios y pandas

    Conoce el diccionario, una alternativa a la lista de Python, y el DataFrame de pandas, el estándar de facto para trabajar con datos tabulares en Python. Practicarás la creación y manipulación de conjuntos de datos, y aprenderás a acceder a la información que necesitas de estas estructuras de datos.

  • 3

    Lógica, flujo de control y filtrado

    La lógica booleana es la base de la toma de decisiones en los programas Python. Conoce los distintos operadores de comparación, cómo combinarlos con operadores booleanos y cómo utilizar los resultados booleanos en estructuras de control. También aprenderás a filtrar datos en DataFrames de pandas utilizando la lógica.

  • 4

    Bucles

    Hay varias técnicas que puedes utilizar para ejecutar repetidamente código Python. Mientras que los bucles son como sentencias if repetidas, el bucle for itera sobre todo tipo de estructuras de datos. Aprende todo sobre ellos en este capítulo.

  • 5

    Caso práctico: Estadísticas Hacker

    Este capítulo te permitirá aplicar todos los conceptos que has aprendido en este curso. Utilizarás estadísticas de hacker para calcular tus posibilidades de ganar una apuesta. ¡Utiliza generadores de números aleatorios, bucles y Matplotlib para obtener una ventaja competitiva!

Initializing

Ejercicio

Comparar matrices

Fuera de la caja, también puedes utilizar operadores de comparación con matrices NumPy.

¿Recuerdas areas, la lista de medidas de superficie de las distintas habitaciones de tu casa de Introducción a Python? Esta vez hay dos matrices NumPy: my_house y your_house. Ambos contienen las zonas de la cocina, el salón, el dormitorio y el cuarto de baño en el mismo orden, para que puedas compararlos.

Instrucciones

100 XP

Utilizando operadores de comparación, genera matrices booleanas que respondan a las siguientes preguntas:

  • ¿Qué zonas de my_house son mayores o iguales que 18?
  • También puedes comparar dos matrices NumPy elemento a elemento. ¿Qué zonas de my_house son más pequeñas que las de your_house?
  • ¡Asegúrate de envolver ambos comandos en una declaración print() para que puedas inspeccionar la salida!