-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 5
/
sesion_2.ipy
204 lines (197 loc) · 4.7 KB
/
sesion_2.ipy
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
# coding: utf-8
from collections import Counter
from collections import defaultdict
lista = 'aaaaaaabbbcccc'
for caracter in lista;
for caracter in lista:
print(caracter)
lista
Counter(lista)
contador = Counter(lista)
contador['a']
diccionario = {}
diccionario['a']
d = defaultdict(list)
d['monterrey'] = 24
d['cdmx'] = 12
d
d['cdmx'].append(13)
d['cdmx'] = 14
d
d['monterrey'] = [24]
d['cdmx'] = [14]
d['cdmx'].append(25)
d
d['cdmx']
d['cdmx'].sum()
sum(d['cdmx'])
x = 3
x
tyepe(x)
type(x)
x = 'adolfo'
type(x)
lista = [3, '3']
import numpy as np
arreglo = np.array([1,2,3,4,5])
arreglo
arreglo[0]
arreglo.dtype.name
arreglo = np.array([1,2,3,4,5.0])
arreglo
arreglo.dtype.name
arreglo.shape
arreglo.sum()
arreglo.mean()
arreglo.maz()
arreglo.max()
arreglo.shape
arreglo[1]
arreglo
arreglo[3:]
arreglo[:3]
# slicing: arreglo[start:end:step]
arreglo[2:4]
arreglo[1:4]
arreglo[0:4]
arreglo[0:4:2]
arreglo[::2]
arreglo[:]
# Fancy Indexing
indices = [1,2,3]
arreglo[indices]
arreglo + 1
arreglo * 2
arreglo % 2
arreglo % 2 == 0
arreglo[arreglo % 2 == 0]
np.sum(arreglo % 2 == 0)
np.sum(arreglo)
arreglo.sum()
np.random.rand()
np.arange(6)
np.zeros(6)
np.ones(5)
np.ones(6).reshape(2,3)
np.ones(6).reshape(2,3).shape
arreglo
arreglo
arreglo.shape
arreglo[:, np.newaxis]
arreglo[:, np.newaxis].shape
arreglo[np.newaxis, :].shape
arreglo[np.newaxis, :]
a2 = arreglo[np.newaxis, :]
a1 = arreglo[np.newaxis, :]
a2
a1
a1 = arreglo[:, np.newaxis]
a1
a2
a1.dot(a2)
arreglo.shape
arreglo.dot(arreglo)
dado = np.arange(1,7) # Un dado tiene 6 caras
dado
?np.random.choice
?np.random.choice
np.random.choice(dado)
np.random.choice(dado)
np.random.choice(dado)
np.random.choice(dado)
np.random.choice(dado)
np.random.choice(dado) # Tirar el dado
?np.random.choice
np.random(dado, size=2)
np.random.choice(dado, size=2)
np.random.choice(dado, size=2)
np.random.choice(dado, size=2)
np.random.choice(dado, size=2)
np.random.choice(dado, size=2)
?np.random.choice
np.random.choice(dado, size=2, replace=True)
[np.random.choice(dado) for x in range(3)]
Counter([np.random.choice(dado) for x in range(3)])
Counter([np.random.choice(dado) for x in range(30)])
Counter([np.random.choice(dado) for x in range(1000)])
Counter([np.random.choice(dado) for x in range(10000)])
sums, counts = np.uni}}que( [roll(weight=[1/8, 1/8, 1/8, 1/8,1/8, 3/8]) for x in range(10000)], return_counts=True)
np.unique([np.random.choice(dado) for x in range(10)], return_counts=True)
tiro, conteo = np.unique([np.random.choice(dado) for x in range(10)], return_counts=True)
tiro
conteo
%matplotlib
plt.bar(tiro, conteo, width=1)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.bar(tiro, conteo, width=1)
plt.xticks(tiro + width + 0.5, tiro)
plt.xticks(tiro + 1 + 0.5, tiro)
plt.xticks(tiro + 0.5, tiro)
tiro, conteo = np.unique([np.random.choice(dado) for x in range(10000)], return_counts=True)
plt.bar(tiro, conteo, width=1)
plt.xticks(tiro + 0.5, tiro)
def roll():
dado = np.arange(1, 7)
dados = np.random.choice(dado, size=2, return=True)
def roll():
dado = np.arange(1, 7)
dados = np.random.choice(dado, size=2, replace=True)
return dados.sum()
roll()
roll()
roll()
roll()
roll()
roll()
roll()
# Primera tarea: graficar 10000 tiros de dos dados y comprobar que es normal la distribución
# Segunda tarea: Crear una función que reciba los tiros y el conteo y genere un histograma con los ticks centrados. Repita la tarea 1
class Turista:
def __init__(self):
self.jugadores = { 'p'+str(x+1):0 for x in range(4) }
self.contador = Counter()
def turno(self):
for jugador, posicion in self.jugadores.items():
posicion = (posicion + roll())%40
self.jugadores[jugador] = posicion
self.contador[posicion] += 1
juego = Turista()
juego.jugadores
juego.contador
juego.turno()
juego.jugadores
juego.contador
for turno in range(1000):
juego.turno()
juego.jugadores
juego.contador
# Tarea: Genera el histograma de las casillas del juego de Turista
!cat paises.csv
# Leer el archivo paises.csv
with open('paises.csv', 'r') as paises:
for pais in paises:
print(pais)
from collections import namedtuple
(1,2,3)
tupla = (1,2,3)
tupla[1]
País = namedtuple('País', ['posicion', 'nombre', 'valor', 'color'])
País
Mexico = País(0, 'México', 20000, '-')
Mexico[1]
Mexico.nombre
paises = []
with open('paises.csv', 'r') as paises:
for pais in paises:
países.append(País(*[x.strip() for x in pais.split(',')]))
países = []
with open('paises.csv', 'r') as paises:
for pais in paises:
países.append(País(*[x.strip() for x in pais.split(',')]))
"hola, adolfo".split(',')
!head paises.csv
' adolfo '.strip()
países
juego.jugadores
países[17]
%save -r sesion_21_octubre_b_2016 1-175