Resolución de Problemas: Técnicas y estrategias utilizando Python

Resolución de Problemas: Técnicas y estrategias utilizando Python

Esta aproximación se divide en varias fases, que incluyen la definición del problema, evaluación, reconocimiento de patrones, abstracción y algoritmos. Vamos a ilustrar cada fase con un problema específico y un script de Python correspondiente.

1. Definición del problema

Problema : Determinar el promedio de una lista de números.

Definición clara : Calcula el promedio de un conjunto de números dados.

2. Descomposición

Descomponer el problema en partes más pequeñas.

Obtener la lista de números.

Sumar todos los números.

Contar los números.

Dividir la suma total por el número de elementos.

3. Reconocimiento de Patrones

Identificar patrones en el problema que pueden simplificar la solución.

Suma acumulativa y conteo son comunes operaciones en colecciones de datos.

4. Abstracción

Abstraer el problema para hacerlo más general.

En lugar de enfocarnos en una lista específica, escriba un código que funcione con cualquier lista de números.

5. Algoritmos

Desarrollar un algoritmo para resolver el problema.

Algoritmo para calcular el promedio:

Sumar todos los elementos de la lista.

Contar los elementos de la lista.

Dividir la suma total por el número de elementos.

Ejemplo con Script en Python

Vamos a escribir un guión para calcular el promedio de una lista de números:

def calcular_promedio(numeros): suma_total = sum(numeros) cantidad_numeros = len(numeros) promedio = suma_total / cantidad_numeros return promedio # Lista de números de ejemplo numeros = [10, 20, 30, 40, 50] # Llamada a la función promedio = calcular_promedio(numeros) print(f"El promedio es: {promedio}")

El script ha calculado que el promedio de la lista de números [10, 20, 30, 40, 50] es 30.0.

Visualización de datos

Para visualizar mejor la distribución de los números en la lista, podemos crear un gráfico de barras que muestre cada número y su valor. Esto ayudará a entender cómo se compara cada número con el promedio. Vamos a crear este gráfico

import matplotlib.pyplot as plt # Creando el gráfico de barras plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(range(len(numeros)), numeros, color='blue') plt.axhline(y=promedio, color='r', linestyle='-', label=f'Promedio: {promedio}') plt.xlabel('Índice del Número') plt.ylabel('Valor del Número') plt.title('Distribución de Números y Promedio') plt.legend() plt.show()

Problema: Encontrar el Número Mayor en una Lista

Supongamos que queremos desarrollar un script en Python para encontrar el número más grande en una lista de números.

1. Definición del problema

• Problema : Identificar el número más grande en una lista dada de números.

2. Descomposición

• Descomposición :
  • Recorrer la lista de números.
  • Comparar cada número con el valor máximo encontrado hasta el momento.

3. Reconocimiento de Patrones

• Patrones :
  • Comparación elemento por elemento.
  • Actualización del valor máximo cuando se encuentra un número mayor.

4. Abstracción

• Abstracción :
  • Cree una función que pueda identificar el número más grande en cualquier lista de números.

5. Algoritmos

• Algoritmo :
  1. Inicializar una variable para almacenar el valor máximo encontrado.
  2. Registre cada número en la lista.
  3. Si el número actual es mayor que el máximo almacenado, actualice el máximo.
  4. Devolver el valor máximo al final.

Ejemplo con Script en Python

Escribamos y ejecutemos el código para este problema:

def encontrar_maximo(numeros): maximo = numeros[0] for numero in numeros[1:]: if numero > maximo: maximo = numero return maximo # Lista de números de ejemplo numeros = [15, 42, 27, 11, 67, 34] # Llamada a la función maximo = encontrar_maximo(numeros) print(f"El número máximo es: {maximo}")

El guión ha determinado que el número máximo en la lista [15, 42, 27, 11, 67, 34] es 67.

Visualización de datos

Para visualizar esto, podemos crear un gráfico de barras similar al anterior, destacando el número máximo. Esto nos permite ver no solo cuál es el número más grande, sino también cómo se compara con los demás números en la lista. Procederé a crear este gráfico.

# Creando el gráfico de barras para mostrar el número máximo plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(range(len(numeros)), numeros, color='blue') plt.axhline(y=maximo, color='green', linestyle='-', label=f'Máximo: {maximo}') plt.xlabel('Índice del Número') plt.ylabel('Valor del Número') plt.title('Distribución de Números y Número Máximo') plt.legend() plt.show()

El gráfico muestra la distribución de los números en la lista [15, 42, 27, 11, 67, 34], con la línea verde representando el número máximo, que es 67. Esta visualización ayuda a ver cómo cada número se compara con el valor máximo en la lista.

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