Ejercicio de indexación y segmentación en Numpy: dominio avanzado

Ejercicio de programación: Indexación y segmentación

Este ejercicio de programación está diseñado para poner a prueba tus conocimientos en Numpy. Es un ejercicio de nivel intermedio que requiere conocimientos sólidos de la tecnología.

Tipo: Ejercicio de código 10 minutos estimados 200 puntos de experiencia

Información adicional del ejercicio

Este ejercicio evalúa el conocimiento del alumno sobre las técnicas de indexación y segmentación en Numpy, asegurando que sepa utilizar fancy indexing, boolean indexing y segmentación inversa y con pasos.

Contenido del ejercicio

Dado un array unidimensional de números enteros, debes realizar las siguientes operaciones utilizando indexación y segmentación en Numpy:

1. Crear un array con los números del 1 al 20.

2. Seleccionar y mostrar los elementos en las posiciones 3, 7, 11 y 15 utilizando fancy indexing.

3. Seleccionar y mostrar todos los elementos mayores que 10 utilizando boolean indexing.

4. Invertir el array y mostrar el resultado utilizando segmentación inversa.

5. Seleccionar y mostrar los elementos desde la posición 5 hasta la 15 con un paso de 2 utilizando segmentación.

Restricciones:

- No utilices bucles.

- Utiliza únicamente las funcionalidades de Numpy para indexación y segmentación.

Lección relacionada

Este ejercicio está relacionado con la lección "Indexación y segmentación en Numpy" de Numpy. Te recomendamos revisar la lección antes de comenzar.

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Alan Sastre

Ingeniero de Software y formador, CEO en CertiDevs

Ingeniero de software especializado en Full Stack y en Inteligencia Artificial. Como CEO de CertiDevs, Numpy es una de sus áreas de expertise. Con más de 15 años programando, 6K seguidores en LinkedIn y experiencia como formador, Alan se dedica a crear ejercicios prácticos y contenido educativo de calidad para desarrolladores de todos los niveles.

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 );

6 // Aplicar técnica de dos punteros

7 let left = 0 , right = sorted . length - 1 ;

8 const result = [];

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 }

22 return result ;

23 }

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Ejercicios de programación en Numpy: Práctica y Certificación

Los ejercicios de programación son fundamentales para dominar Numpy. Este ejercicio está diseñado para poner a prueba tus conocimientos prácticos y ayudarte a consolidar lo aprendido en las lecciones teóricas. La práctica constante con ejercicios de programación es la clave para convertirte en un desarrollador experto.

¿Por qué resolver ejercicios de programación?

Resolver ejercicios de programación en Numpy te permite:

Aplicar conocimientos teóricos: Poner en práctica los conceptos aprendidos en las lecciones de Numpy.
Identificar áreas de mejora: Descubrir qué conceptos necesitas reforzar en tu aprendizaje de Numpy.
Prepararte para certificaciones: Los ejercicios te preparan para obtener certificados profesionales en Numpy.
Mejorar tu perfil profesional: Demostrar tus habilidades prácticas en Numpy.

Metodología de aprendizaje

Nuestros ejercicios de programación están diseñados siguiendo una metodología probada de aprendizaje progresivo. Cada ejercicio en Numpy está cuidadosamente estructurado para llevar tus habilidades al siguiente nivel. Comenzamos con conceptos fundamentales y avanzamos gradualmente hacia desafíos más complejos que reflejan situaciones reales del desarrollo de software profesional.

Certificación y validación de conocimientos

Al completar ejercicios de programación, no solo mejoras tus habilidades técnicas, sino que también puedes obtener certificados que validan tu expertise en Numpy. Estos certificados son reconocidos por empresas y pueden ser una gran adición a tu perfil profesional de LinkedIn o tu CV como desarrollador.

Los ejercicios están alineados con los estándares de la industria y cubren desde conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de programación en Numpy. Cada ejercicio incluye casos de prueba y ejemplos prácticos que te ayudarán a comprender mejor cómo aplicar lo aprendido en proyectos reales.