Capítulo 10: Python para la Computación Científica y el Análisis de Datos
10.9 Ejercicios Prácticos
Ahora que hemos discutido las numerosas capacidades de Python para la informática científica, es importante poner en práctica estos conceptos. Por lo tanto, la siguiente sección contiene una serie de ejercicios prácticos diseñados para ayudarte a reforzar lo que has aprendido hasta ahora y obtener una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica.
Los ejercicios en esta sección te permitirán aplicar los conceptos que has aprendido de manera práctica. Al completar estos problemas, ganarás experiencia valiosa en el uso de Python para la informática científica y estarás mejor preparado para enfrentar problemas más complejos en el futuro.
Los ejercicios en esta sección están cuidadosamente diseñados para construir uno sobre otro, comenzando con problemas más simples y aumentando gradualmente en complejidad. Al trabajar en cada ejercicio paso a paso, obtendrás una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica y podrás abordar problemas más desafiantes con facilidad.
En resumen, la siguiente sección contiene una serie de ejercicios prácticos diseñados para ayudarte a aplicar los conceptos que has aprendido hasta ahora y obtener una valiosa experiencia práctica en el uso de Python para la informática científica. Estos ejercicios están cuidadosamente diseñados para construir uno sobre otro y te permitirán obtener una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica, lo que te hará estar mejor preparado para abordar problemas más complejos en el futuro.
Ejercicio 10.1
Crea una matriz NumPy que contenga enteros del 0 al 9 y dale forma a una matriz 2D con 5 filas.
Solución:
import numpy as np
# Creating a 1D array
arr = np.arange(10)
print("1D Array:")
print(arr)
# Reshaping to a 2D array
arr_2d = arr.reshape(5, 2)
print("\\n2D Array:")
print(arr_2d)Ejercicio 10.2
Usa Matplotlib para trazar un gráfico de línea simple para la ecuación y = 2x + 1 para valores de x de 0 a 100.
Solución:
import matplotlib.pyplot as plt
# Define x and y
x = np.linspace(0, 100, 100)
y = 2*x + 1
# Plot
plt.plot(x, y)
plt.title('y = 2x + 1')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.grid(True)
plt.show()Ejercicio 10.3
Calcula la inversa de una matriz 3x3 con NumPy.
Solución:
import numpy as np
# Defining a 3x3 matrix
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 10]])
# Compute the inverse
inverse = np.linalg.inv(matrix)
print("Matrix:")
print(matrix)
print("\\nInverse:")
print(inverse)Ejercicio 10.4
Crea un tensor en PyTorch y calcula el gradiente.
Solución:
import torch
# Creating a tensor
x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)
# Define a function
y = 3*x**3 - 2*x**2 + x
# Compute gradients
y.backward()
# Display the gradient
print(x.grad)Recuerda pasar por estos ejercicios por tu cuenta, ya que la práctica práctica es crucial para dominar estos conceptos y técnicas.
10.9 Ejercicios Prácticos
Ahora que hemos discutido las numerosas capacidades de Python para la informática científica, es importante poner en práctica estos conceptos. Por lo tanto, la siguiente sección contiene una serie de ejercicios prácticos diseñados para ayudarte a reforzar lo que has aprendido hasta ahora y obtener una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica.
Los ejercicios en esta sección te permitirán aplicar los conceptos que has aprendido de manera práctica. Al completar estos problemas, ganarás experiencia valiosa en el uso de Python para la informática científica y estarás mejor preparado para enfrentar problemas más complejos en el futuro.
Los ejercicios en esta sección están cuidadosamente diseñados para construir uno sobre otro, comenzando con problemas más simples y aumentando gradualmente en complejidad. Al trabajar en cada ejercicio paso a paso, obtendrás una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica y podrás abordar problemas más desafiantes con facilidad.
En resumen, la siguiente sección contiene una serie de ejercicios prácticos diseñados para ayudarte a aplicar los conceptos que has aprendido hasta ahora y obtener una valiosa experiencia práctica en el uso de Python para la informática científica. Estos ejercicios están cuidadosamente diseñados para construir uno sobre otro y te permitirán obtener una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica, lo que te hará estar mejor preparado para abordar problemas más complejos en el futuro.
Ejercicio 10.1
Crea una matriz NumPy que contenga enteros del 0 al 9 y dale forma a una matriz 2D con 5 filas.
Solución:
import numpy as np
# Creating a 1D array
arr = np.arange(10)
print("1D Array:")
print(arr)
# Reshaping to a 2D array
arr_2d = arr.reshape(5, 2)
print("\\n2D Array:")
print(arr_2d)Ejercicio 10.2
Usa Matplotlib para trazar un gráfico de línea simple para la ecuación y = 2x + 1 para valores de x de 0 a 100.
Solución:
import matplotlib.pyplot as plt
# Define x and y
x = np.linspace(0, 100, 100)
y = 2*x + 1
# Plot
plt.plot(x, y)
plt.title('y = 2x + 1')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.grid(True)
plt.show()Ejercicio 10.3
Calcula la inversa de una matriz 3x3 con NumPy.
Solución:
import numpy as np
# Defining a 3x3 matrix
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 10]])
# Compute the inverse
inverse = np.linalg.inv(matrix)
print("Matrix:")
print(matrix)
print("\\nInverse:")
print(inverse)Ejercicio 10.4
Crea un tensor en PyTorch y calcula el gradiente.
Solución:
import torch
# Creating a tensor
x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)
# Define a function
y = 3*x**3 - 2*x**2 + x
# Compute gradients
y.backward()
# Display the gradient
print(x.grad)Recuerda pasar por estos ejercicios por tu cuenta, ya que la práctica práctica es crucial para dominar estos conceptos y técnicas.
10.9 Ejercicios Prácticos
Ahora que hemos discutido las numerosas capacidades de Python para la informática científica, es importante poner en práctica estos conceptos. Por lo tanto, la siguiente sección contiene una serie de ejercicios prácticos diseñados para ayudarte a reforzar lo que has aprendido hasta ahora y obtener una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica.
Los ejercicios en esta sección te permitirán aplicar los conceptos que has aprendido de manera práctica. Al completar estos problemas, ganarás experiencia valiosa en el uso de Python para la informática científica y estarás mejor preparado para enfrentar problemas más complejos en el futuro.
Los ejercicios en esta sección están cuidadosamente diseñados para construir uno sobre otro, comenzando con problemas más simples y aumentando gradualmente en complejidad. Al trabajar en cada ejercicio paso a paso, obtendrás una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica y podrás abordar problemas más desafiantes con facilidad.
En resumen, la siguiente sección contiene una serie de ejercicios prácticos diseñados para ayudarte a aplicar los conceptos que has aprendido hasta ahora y obtener una valiosa experiencia práctica en el uso de Python para la informática científica. Estos ejercicios están cuidadosamente diseñados para construir uno sobre otro y te permitirán obtener una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica, lo que te hará estar mejor preparado para abordar problemas más complejos en el futuro.
Ejercicio 10.1
Crea una matriz NumPy que contenga enteros del 0 al 9 y dale forma a una matriz 2D con 5 filas.
Solución:
import numpy as np
# Creating a 1D array
arr = np.arange(10)
print("1D Array:")
print(arr)
# Reshaping to a 2D array
arr_2d = arr.reshape(5, 2)
print("\\n2D Array:")
print(arr_2d)Ejercicio 10.2
Usa Matplotlib para trazar un gráfico de línea simple para la ecuación y = 2x + 1 para valores de x de 0 a 100.
Solución:
import matplotlib.pyplot as plt
# Define x and y
x = np.linspace(0, 100, 100)
y = 2*x + 1
# Plot
plt.plot(x, y)
plt.title('y = 2x + 1')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.grid(True)
plt.show()Ejercicio 10.3
Calcula la inversa de una matriz 3x3 con NumPy.
Solución:
import numpy as np
# Defining a 3x3 matrix
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 10]])
# Compute the inverse
inverse = np.linalg.inv(matrix)
print("Matrix:")
print(matrix)
print("\\nInverse:")
print(inverse)Ejercicio 10.4
Crea un tensor en PyTorch y calcula el gradiente.
Solución:
import torch
# Creating a tensor
x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)
# Define a function
y = 3*x**3 - 2*x**2 + x
# Compute gradients
y.backward()
# Display the gradient
print(x.grad)Recuerda pasar por estos ejercicios por tu cuenta, ya que la práctica práctica es crucial para dominar estos conceptos y técnicas.
10.9 Ejercicios Prácticos
Ahora que hemos discutido las numerosas capacidades de Python para la informática científica, es importante poner en práctica estos conceptos. Por lo tanto, la siguiente sección contiene una serie de ejercicios prácticos diseñados para ayudarte a reforzar lo que has aprendido hasta ahora y obtener una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica.
Los ejercicios en esta sección te permitirán aplicar los conceptos que has aprendido de manera práctica. Al completar estos problemas, ganarás experiencia valiosa en el uso de Python para la informática científica y estarás mejor preparado para enfrentar problemas más complejos en el futuro.
Los ejercicios en esta sección están cuidadosamente diseñados para construir uno sobre otro, comenzando con problemas más simples y aumentando gradualmente en complejidad. Al trabajar en cada ejercicio paso a paso, obtendrás una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica y podrás abordar problemas más desafiantes con facilidad.
En resumen, la siguiente sección contiene una serie de ejercicios prácticos diseñados para ayudarte a aplicar los conceptos que has aprendido hasta ahora y obtener una valiosa experiencia práctica en el uso de Python para la informática científica. Estos ejercicios están cuidadosamente diseñados para construir uno sobre otro y te permitirán obtener una comprensión más profunda de cómo usar Python para la informática científica, lo que te hará estar mejor preparado para abordar problemas más complejos en el futuro.
Ejercicio 10.1
Crea una matriz NumPy que contenga enteros del 0 al 9 y dale forma a una matriz 2D con 5 filas.
Solución:
import numpy as np
# Creating a 1D array
arr = np.arange(10)
print("1D Array:")
print(arr)
# Reshaping to a 2D array
arr_2d = arr.reshape(5, 2)
print("\\n2D Array:")
print(arr_2d)Ejercicio 10.2
Usa Matplotlib para trazar un gráfico de línea simple para la ecuación y = 2x + 1 para valores de x de 0 a 100.
Solución:
import matplotlib.pyplot as plt
# Define x and y
x = np.linspace(0, 100, 100)
y = 2*x + 1
# Plot
plt.plot(x, y)
plt.title('y = 2x + 1')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.grid(True)
plt.show()Ejercicio 10.3
Calcula la inversa de una matriz 3x3 con NumPy.
Solución:
import numpy as np
# Defining a 3x3 matrix
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 10]])
# Compute the inverse
inverse = np.linalg.inv(matrix)
print("Matrix:")
print(matrix)
print("\\nInverse:")
print(inverse)Ejercicio 10.4
Crea un tensor en PyTorch y calcula el gradiente.
Solución:
import torch
# Creating a tensor
x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)
# Define a function
y = 3*x**3 - 2*x**2 + x
# Compute gradients
y.backward()
# Display the gradient
print(x.grad)Recuerda pasar por estos ejercicios por tu cuenta, ya que la práctica práctica es crucial para dominar estos conceptos y técnicas.