Colección de Scripts en Python para Explorar Librerías
Colección de Scripts en Python para Explorar Librerías
1. Numpy - Operaciones matemáticas:
import numpy as np
# Crear arrays
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
# Operaciones matemáticas
suma = np.add(a, b)
resta = np.subtract(a, b)
producto_escalar = np.dot(a, b)
print("Suma:", suma)
print("Resta:", resta)
print("Producto Escalar:", producto_escalar)
Suma: [5 7 9]
Resta: [-3 -3 -3]
Producto Escalar: 32
2. Pandas - Manipulación de datos:
import pandas as pd
# Crear un DataFrame
data = {'Nombre': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Edad': [25, 30, 35],
'Ciudad': ['A', 'B', 'C']}
df = pd.DataFrame(data)
# Mostrar el DataFrame
print("DataFrame:")
print(df)
# Filtrar datos
filtro_edad = df[df['Edad'] > 30]
print("\nPersonas mayores de 30:")
print(filtro_edad)
DataFrame:
Nombre Edad Ciudad
0 Alice 25 A
1 Bob 30 B
2 Charlie 35 C
Personas mayores de 30:
Nombre Edad Ciudad
2 Charlie 35 C
3. Matplotlib - Gráficos:
import matplotlib.pyplot as plt
# Datos para graficar
x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)
y = np.sin(x)
# Graficar
plt.plot(x, y)
plt.title('Función Seno')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.show()
4. Requests - Realizar solicitudes HTTP:
import requests
# Realizar una solicitud GET a una API
response = requests.get('https://jsonplaceholder.typicode.com/todos/1')
# Mostrar la respuesta
print("Respuesta de la API:")
print(response.json())
Respuesta de la API:
{'userId': 1, 'id': 1, 'title': 'delectus aut autem', 'completed': False}
5. BeautifulSoup - Web Scraping:
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
# Descargar una página web
url = 'https://www.example.com'
response = requests.get(url)
# Analizar la página con BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extraer información
titulo = soup.title.text
parrafos = soup.find_all('p')
print("Título:", titulo)
print("Párrafos:")
for p in parrafos:
print(p.text)
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