Reto matemáticas

Proyecto de programación
Intermedio
Python
Curso de Python
120 min
200 XP
Actualizado: 06/05/2025

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Descripción

Desarrollo de una biblioteca de funciones matemáticas en Python que incluya operaciones básicas, cálculos geométricos y análisis estadístico.

  1. Crea una estructura de proyecto con los siguientes archivos:
  • matematicas/ (directorio principal)
  • __init__.py (para convertirlo en un paquete)
  • operaciones.py (para operaciones básicas)
  • geometria.py (para cálculos geométricos)
  • estadistica.py (para análisis estadístico)
  • main.py (script principal para demostrar la funcionalidad)
  • test_matematicas.py (para tests unitarios)
  1. Implementa el módulo operaciones.py con las siguientes funciones:
  • suma(a, b): devuelve la suma de dos números
  • resta(a, b): devuelve la resta de dos números
  • multiplicacion(a, b): devuelve el producto de dos números
  • division(a, b): devuelve la división de dos números con manejo de error para división por cero
  • potencia(base, exponente): calcula la potencia de un número
  • raiz_cuadrada(numero): calcula la raíz cuadrada con manejo de error para números negativos
  1. Implementa el módulo geometria.py con las siguientes funciones:
  • area_circulo(radio): calcula el área de un círculo
  • perimetro_circulo(radio): calcula el perímetro de un círculo
  • area_triangulo(base, altura): calcula el área de un triángulo
  • perimetro_triangulo(lado1, lado2, lado3): calcula el perímetro de un triángulo
  • area_cuadrado(lado): calcula el área de un cuadrado
  • perimetro_cuadrado(lado): calcula el perímetro de un cuadrado
  • area_rectangulo(base, altura): calcula el área de un rectángulo
  • perimetro_rectangulo(base, altura): calcula el perímetro de un rectángulo
  1. Implementa el módulo estadistica.py con las siguientes funciones:
  • media(datos): calcula la media aritmética de una lista de números
  • mediana(datos): calcula la mediana de una lista de números
  • moda(datos): encuentra el valor más frecuente en una lista
  • desviacion_estandar(datos): calcula la desviación estándar
  • varianza(datos): calcula la varianza de una lista de números
  1. Documenta todas las funciones utilizando docstrings que incluyan:
  • Descripción breve de la función
  • Parámetros que recibe
  • Valor que devuelve
  • Ejemplos de uso
  • Posibles excepciones
  1. Implementa manejo de errores en todas las funciones donde sea necesario:
  • Verificación de tipos de datos
  • Control de valores negativos donde no sean válidos
  • Manejo de divisiones por cero
  • Validación de listas vacías en funciones estadísticas

  1. Crea el script main.py que importe todos los módulos y muestre ejemplos de uso de cada función, presentando los resultados de forma clara y organizada.

  2. Implementa tests unitarios en test_matematicas.py utilizando el módulo unittest o pytest, con al menos un test por cada función implementada.

  3. Asegúrate de que todos los módulos funcionen correctamente como un paquete, permitiendo importaciones como from matematicas.operaciones import suma.

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  4. Finaliza comprobando que todos los tests pasan correctamente y que el script principal muestra resultados coherentes para diferentes conjuntos de datos.

Solución al ejercicio de programación en Python

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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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