Cálculo de estadísticas de Numpy sobre estudiantes

Proyecto de programación
Experto
Numpy
Curso de Numpy
30 min
500 XP
Actualizado: 23/08/2024

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Ejercicio de programación: Cálculo de estadísticas de Numpy sobre estudiantes

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Numpy. Es un ejercicio para expertos que requiere un dominio completo de la tecnología.

Tipo: Proyecto 30 minutos estimados 500 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Desarrolla un proyecto en Python con Numpy para calcular notas finales y estadísticas de estudiantes usando datos de archivos CSV.

Contenido del ejercicio

Preparar el entorno de trabajo:

  • Abre Visual Studio Code y asegúrate de tener instalado el plugin de Jupyter.
  • Crea un nuevo archivo Jupyter Notebook (.ipynb).

Importar las librerías necesarias:

  • Importa Numpy y cualquier otra librería que consideres necesaria.

Cargar los datos:

  • Utiliza Numpy para cargar los archivos calificaciones_1.csv, calificaciones_2.csv y calificaciones_3.csv.
  • Almacena cada conjunto de calificaciones en un array separado.

Calcular la nota final:

  • Aplica los pesos correspondientes a cada conjunto de calificaciones.
  • Suma los resultados ponderados para obtener la nota final de cada estudiante.

Realizar cálculos estadísticos:

  • Calcula y muestra la media de las notas finales.
  • Calcula y muestra la mediana de las notas finales.
  • Calcula y muestra el valor mínimo y máximo de las notas finales.
  • Calcula los cuartiles y el rango intercuartílico.
  • Calcula la desviación estándar de las notas finales.

Documentar el código:

  • Asegúrate de comentar el código explicando cada paso.
  • Incluye celdas de Markdown en el Jupyter Notebook para explicar los resultados obtenidos.

Guardar y revisar:

  • Guarda el archivo Jupyter Notebook.
  • Revisa el código y los resultados para asegurarte de que todo funciona correctamente.

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Solución al ejercicio de programación en Numpy

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solution.js
JavaScript
1 function solveChallenge ( input ) {
2 // Algoritmo optimizado O(n log n)
3 const data = parseInput ( input );
4 const sorted = data . sort (( a , b ) => a - b );
5
6 // Aplicar técnica de dos punteros
7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;
8 const result = [];
9
10 while ( left < right ) {
11 const sum = sorted [ left ] + sorted [ right ];
12 if ( sum === target ) {
13 result . push ([ sorted [ left ], sorted [ right ]]);
14 left ++; right --;
15 } else if ( sum < target ) {
16 left ++;
17 } else {
18 right --;
19 }
20 }
21
22 return result ;
23 }
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