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142 results on '"Spyder"'

1. Comandos interactivos en aplicaciones de Tkinter en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este tutorial, nos adentraremos en el fascinante mundo de la programación de interfaces gráficas de usuario (GUI) con tkinter en Python, con un enfoque especial en la creación de comandos interactivos que interactúan con diversos controles de la interfaz. Los comandos interactivos son esenciales para desarrollar aplicaciones dinámicas y responsivas, ya que permiten que la aplicación reaccione en tiempo real a las acciones del usuario, accediendo o modificando otros controles de la interfaz según sea necesario. Este tutorial proporcionará una guía paso a paso sobre cómo vincular acciones de usuario, como clics de botón o selecciones de comboboxes, por ejemplo, con funciones en Python que pueden manipular elementos de la GUI, como entradas de texto, etiquetas, y otros widgets, para crear una experiencia de usuario rica y envolvente.

Published
2024

2. Gestión eficiente de errores mediante un diccionario en aplicaciones de Tkinter en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este tutorial, nos enfocaremos en una técnica avanzada para la gestión eficiente de errores en aplicaciones de tkinter en Python, utilizando un enfoque basado en diccionarios. Manejar errores de manera efectiva es fundamental para desarrollar aplicaciones robustas y confiables. Tradicionalmente, se utilizan estructuras de control como try-except para capturar y tratar errores. Sin embargo, organizar todos los posibles errores en un diccionario ofrece un método unificado y escalable para gestionar excepciones, permitiendo una mejor organización del código y facilitando la mantenibilidad. A lo largo de este tutorial, exploraremos cómo definir un diccionario de errores que mapee tipos de excepciones a mensajes de error personalizados o acciones correctivas específicas. Mediante ejemplos prácticos, se demostrará cómo implementar este enfoque en aplicaciones tkinter, capturando errores de manera dinámica y respondiendo a ellos de manera coherente y controlada.

Published
2024

3. Uso de botones en aplicaciones de Tkinter en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este tutorial, nos sumergiremos en el mundo del diseño de interfaces gráficas de usuario (GUI) con Tkinter en Python, centrándonos específicamente en el uso de botones dentro de aplicaciones de escritorio. Los botones son un elemento fundamental en cualquier aplicación, ya que sirven como el principal medio de interacción entre el usuario y la aplicación, permitiendo ejecutar comandos y funciones con un simple clic. A lo largo de este tutorial, se aprenderá a insertar botones en proyectos Tkinter, asignarles funciones específicas y se mostrarán consejos para su uso, mejorando así la experiencia del usuario. Mediante ejemplos prácticos, aprenderás a crear interfaces más dinámicas y funcionales que respondan eficazmente a las acciones del usuario.

Published
2024

4. Validación de datos de entrada en aplicaciones de Tkinter en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este tutorial, nos adentraremos en el importante concepto de la validación de datos de entrada del usuario utilizando la estructura de control "try-except" y las clases de error en Python. La validación de datos es un paso crucial en el desarrollo de aplicaciones robustas, ya que garantiza que los datos ingresados por el usuario cumplan con ciertos criterios antes de ser procesados. Este tutorial sirve de guía a través de ejemplos prácticos y ejercicios que muestran cómo utilizar la estructura "try-except" para detectar y gestionar errores de entrada de manera efectiva, así como cómo crear clases de error personalizadas para manejar situaciones específicas de manera más organizada y comprensible.

Published
2024

5. Uso de listas desplegables en aplicaciones de Tkinter en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo tutorial, nos sumergimos en el fascinante mundo de las listas desplegables en tkinter, haciendo uso del widget Combobox. Las listas desplegables son una herramienta esencial en el desarrollo de interfaces de usuario interactivas, ya que permiten a los usuarios seleccionar una opción de una lista predefinida de manera eficiente y organizada. En este tutorial, se muestra paso a paso cómo implementar y personalizar las listas desplegables en las aplicaciones Python utilizando tkinter, para enriquecer la experiencia del usuario en los proyectos y brindarle opciones claras y accesibles.

Published
2024

6. Inserción de textos y campos de texto en aplicaciones de Tkinter en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

Uno de los principales elementos de las aplicaciones que se pueden desarrollar en Python utilizando la librería tkinter, es el texto, que puede ser informativo (en forma de etiquetas o labels) o interactivo, como en el caso de los campos de texto (entry). En este vídeo se explica cómo utilizar estos dos tipos de elementos en aplicaciones hechas con tkinter en Python. Estas aplicaciones, una vez terminadas, se pueden convertir en aplicaciones compiladas independientes del entorno de programación, por lo que manejar este tipo de elementos será fundamental para que el usuario pueda utilizarlas de manera sencilla.

Published
2024

7. Estructuración eficiente en un combobox en aplicaciones de Tkinter en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este tutorial, exploraremos las técnicas de estructuración eficiente para comboboxes en aplicaciones de tkinter en Python, una herramienta vital para mejorar la interacción y la experiencia del usuario en aplicaciones de escritorio. Un combobox, o cuadro combinado, permite a los usuarios seleccionar una opción de una lista desplegable, ofreciendo una manera compacta y ordenada de presentar múltiples opciones. Sin embargo, la forma en que estas opciones se organizan y presentan, así como el modo el que se accede a ellas, puede tener un impacto significativo en la programación y en la usabilidad de la aplicación. A través de este tutorial, se proporcionarán estrategias para estructurar las opciones del combobox de manera lógica y accesible, permitiendo códigos compactos y eficientes. Mediante ejemplos prácticos, se demostrará cómo estas técnicas resultan intuitivas y cómodas en cuanto a programación y legibilidad.

Published
2024

8. Tablas dinámicas en aplicaciones de Tkinter en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este tutorial, introducimos las Tablas Dinámicas en aplicaciones de escritorio utilizando Tkinter en Python, utilizando el poderoso paquete Tksheet. Las Tablas Dinámicas son una herramienta esencial para la presentación y manipulación de datos en aplicaciones, permitiéndonos mostrar información de manera organizada y accesible. A través de este tutorial, se guiará a los usuarios en el proceso de integración de Tksheet en sus aplicaciones de Tkinter, con el fin de facilitar la creación de tablas interactivas y personalizadas. Mediante un ejemplo práctico y consejos útiles, se mostrará cómo insertar y configurar tablas dinámicas, facilitando así la gestión de datos en aplicaciones de escritorio desarrolladas con Python.

Published
2024

11. J.Lindeberg hires experienced MD for Central Europe.

Author

Björklund, Mattias

Subjects
BRANDING (Marketing), CLOTHING industry, WHOLESALE trade, WORK experience (Employment), GOLF
Abstract

J.Lindeberg, a Swedish sports fashion brand, has appointed Felix Burman as Wholesale and Managing Director for Central Europe, starting on January 1, 2025. Burman brings almost 20 years of experience from sales roles at Nike, The North Face, Spyder, and Kontoor Brands, which J.Lindeberg hopes will enhance their wholesale business in Central Europe. The company's CSO, Kalle Kickuth, expressed confidence in Burman's ability to strengthen their position in the key market of Central Europe. [Extracted from the article]

Published
2024

14. Applications of python to evaluate the performance of bagging methods.

Author

Kadiyala, Akhil and Kumar, Ashok

Subjects
FORESTS & forestry, DATA science, INDOOR air quality, BIODIESEL fuels
Abstract

The use of ensemble methods for obtaining scalable solutions on complex multi‐dimensional datasets has increased manifold in the field of advanced machine learning and analytics owing to the ensemble method's capabilities of combining multiple base estimators to generate a more robust estimator than any single estimator with a given algorithm. Bagging and boosting are the two widely used ensemble methods. This paper presents a step‐by‐step approach to the applications of python in evaluating the performance of three bagging ensemble methods, namely, bagging, random forest, and extremely randomized trees for predicting the in‐bus carbon dioxide concentrations. The bagging ensemble model evaluation results from this study were compared with the results obtained from a prior study that evaluated the performance of four boosting (gradient boosting machine, light gradient boosting machine, extreme gradient boosting, adaptive boosting) ensemble methods utilizing the same in‐bus database. Among the seven ensemble methods, the random forest ensemble method provided better results on the basis of predictive model evaluation with operational performance measures. The readers may adopt the bagging ensemble methods (inclusive of the python coding) discussed in this article to successfully address their own data science problems. © 2018 American Institute of Chemical Engineers Environ Prog, 37: 1555–1559, 2018 [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2018
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15. Applications of python to evaluate the performance of decision tree‐based boosting algorithms.

Author

Kadiyala, Akhil and Kumar, Ashok

Subjects
DECISION trees, BOOSTING algorithms, PERFORMANCE evaluation, PROGRAMMING languages, INDOOR air quality
Abstract

The scope for identifying scalable solutions through the application of machine learning algorithms on diverse datasets has increased manifold with rapid advancements in the field of computer science and technology. This article demonstrates a step‐by‐step approach to the applications of python to evaluate the performance of decision tree‐based gradient boosting machine (gbm), lightgbm, extreme gradient boosting (xgboost), and adaptive boosting (adaboost) algorithms for predicting the in‐bus carbon dioxide concentrations. Among the four boosting algorithms examined in this study, the xgboost algorithm provided better results on the basis of predictive model evaluation with operational performance measures. The readers may adopt the methods (inclusive of the python coding) discussed in this article to successfully address their own data science problems. © 2017 American Institute of Chemical Engineers Environ Prog, 37: 618–623, 2018 [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2018
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16. Instalación y uso de librerías adicionales en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explica la importación de librerías en Python para hacer uso de las mismas y de sus funciones adicionales. Además, se revisa una breve lista de librerías de gran utilidad para el desarrollo aplicaciones con interfaz de usuario y se revisan los tipos de licencia para facilitar el establecimiento de licencias privativas en el software desarrollado.

Published
2022

17. Iterar en Python de manera compacta

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican diversas estrategias que permiten crear el código de Python de manera más compacta cuando se involucran cálculos iterativos, salidas múltiples y resultados de grandes magnitudes. Los ejemplos elegidos en este vídeo son de gran interés para visualizar la forma de funcionar de este lenguaje en estos casos peculiares. Gracias a estas ideas, el lenguaje resulta muy rápido, eficaz y compacto.

Published
2022

18. Agrupación de menús y controles en aplicaciones de Tkinter en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

Al desarrollar aplicaciones en Python utilizando la librería tkinter, es importante diseñar el aspecto de la interfaz. Para estructurar todo se pueden agrupar elementos, tanto en forma de menús desplegables como en grupos de controles llamados labelframe. En este vídeo se explica cómo agrupar menús y controles en aplicaciones hechas con tkinter en Python. Estas aplicaciones pueden exportarse posteriormente para pasar a ser aplicaciones de escritorio independientes, en las que el aspecto que se le dé a las mismas puede resultar crucial para facilitar su uso.

Published
2022

19. Detección y manejo de errores en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explica el manejo de los errores (detección y ejecución condicional) utilizando instrucciones de tipo try except en Python, lo que permitirá avisar al usuario de errores y evitará que los programas fallen súbitamente. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

Published
2022

20. Uso de las instrucciones de comprobación all y any en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

Generalmente, las instrucciones All y Any en Python se utilizan para comprobar condiciones verdaderas en un conjunto de casos mayor que uno. En este vídeo se explica el funcionamiento de estas y su uso para comprobar la pertenencia de elementos a un conjunto, de manera que se aclara un uso compacto de estas instrucciones. Los ejemplos se han diseñado para resultar sencillos, claros e ilustrativos.

Published
2022

21. Configuración de Spyder para programar aplicaciones de escritorio con Tkinter en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

Para poder desarrollar aplicaciones de escritorio que se puedan exportar a directorios y archivos con extensión *.exe, se puede usar la librería Tkinter de Python. Además, en el desarrollo de aplicaciones se pueden necesitar librerías científicas o de otros tipos. En este vídeo se explica cómo estructurar el código y cómo configurar el entorno de trabajo en Spyder para este tipo de desarrollos.

Published
2022

22. Manejo y comprobación de listas y strings

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explica un conjunto de instrucciones que permiten ejecutar un manejo avanzado de listas y strings, para acceder a subconjuntos de ellas o para alterarlas de diversas maneras. Además, se explican aspectos relacionados con las copias de elementos para aclarar el funcionamiento singular del operador de asignación "=" y evitar errores en el manejo de estos elementos con múltiples datos almacenados.

Published
2022

23. Abreviatura de instrucciones múltiples en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican algunos atajos que el lenguaje de programación Python admite para instrucciones tanto de asignación como de comparación. Estas abreviaturas facilitan mucho la elaboración de software con un código compacto y aseado, lo que resulta en una mayor comprensión, además de una elevada velocidad.

Published
2022

24. Definición y llamada de funciones en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican las funciones (definición y llamada) personalizadas para la programación de mayor nivel con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

Published
2022

25. Desarrollo de menús y submenús con Tkinter en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

Uno de los primeros elementos que aparecen en una aplicación y que resulta fundamental es el menú. En este vídeo se explica cómo crear diversos elementos de un menú, con diferentes niveles, de manera que se puedan insertar como menús y submenús desplegables en aplicaciones hechas con tkinter en Python. Estas aplicaciones pueden exportarse posteriormente para pasar a ser aplicaciones de escritorio independientes.

Published
2022

26. Configuración de Spyder para programar aplicaciones de escritorio con Tkinter en Python

Author

Roldán Blay, Carlos

Subjects
Programación en Python, Spyder, Tkinter, Librerias en Python, Interfaz Gráfica de Usuario (IGU), Aplicaciones de escritorio, Python (Lenguaje de programación), Anaconda, 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica)
Abstract

Para poder desarrollar aplicaciones de escritorio que se puedan exportar a directorios y archivos con extensión *.exe, se puede usar la librería Tkinter de Python. Además, en el desarrollo de aplicaciones se pueden necesitar librerías científicas o de otros tipos. En este vídeo se explica cómo estructurar el código y cómo configurar el entorno de trabajo en Spyder para este tipo de desarrollos., Para alcanzar los resultados de aprendizaje el vídeo debe visualizarse con actitud proactiva. Se recomienda repetir los ejemplos explicados en el vídeo e incluso ampliarlos para ver la instalación e importación de librerías y la preparación de Spyder para desarrollar aplicaciones.

Published
2022

27. Manejo y comprobación de listas y strings

Author

Roldán Blay, Carlos

Subjects
Programación en Python, Spyder, Clon, Python strings, Python (Lenguaje de programación), Operadores en Python, Listas, Anaconda, 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica)
Abstract

En este vídeo se explica un conjunto de instrucciones que permiten ejecutar un manejo avanzado de listas y strings, para acceder a subconjuntos de ellas o para alterarlas de diversas maneras. Además, se explican aspectos relacionados con las copias de elementos para aclarar el funcionamiento singular del operador de asignación "=" y evitar errores en el manejo de estos elementos con múltiples datos almacenados., Para alcanzar los resultados de aprendizaje el vídeo debe visualizarse con actitud proactiva. Se recomienda repetir los ejemplos explicados en el vídeo e incluso combinarlos para ver casos más complejos basados en las ideas mostradas. Es muy importante tener claro lo explicado relativo a las copias y resulta también muy interesante probar la instrucción ¿dir¿ con otros tipos de datos.

Published
2022

28. Uso de las instrucciones de comprobación all y any en Python

Author

Roldán Blay, Carlos

Subjects
Spyder, Instrucciones de comprobación, Entornos de programación, Python (Lenguaje de programación), Anaconda, 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica), Pertenencia
Abstract

Generalmente, las instrucciones All y Any en Python se utilizan para comprobar condiciones verdaderas en un conjunto de casos mayor que uno. En este vídeo se explica el funcionamiento de estas y su uso para comprobar la pertenencia de elementos a un conjunto, de manera que se aclara un uso compacto de estas instrucciones. Los ejemplos se han diseñado para resultar sencillos, claros e ilustrativos., Para alcanzar los resultados de aprendizaje el vídeo debe visualizarse con actitud proactiva. Se recomienda repetir los ejemplos explicados en el vídeo e incluso ampliarlos para ver el uso de estas instrucciones con otros tipos de datos (números, conjuntos tipo set, etc.). Es muy interesante comprobar lo compacto que resulta el código, especialmente si se compara con otros esquemas o lenguajes.

Published
2022

29. Instalación y uso de librerías adicionales en Python

Author

Roldán Blay, Carlos

Subjects
Spyder, Librerias en Python, Licencias de software, Desarrollo de software, Instalación, Python (Lenguaje de programación), Anaconda, 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica)
Abstract

En este vídeo se explica la importación de librerías en Python para hacer uso de las mismas y de sus funciones adicionales. Además, se revisa una breve lista de librerías de gran utilidad para el desarrollo aplicaciones con interfaz de usuario y se revisan los tipos de licencia para facilitar el establecimiento de licencias privativas en el software desarrollado., Para alcanzar los resultados de aprendizaje el vídeo debe visualizarse con actitud proactiva. Se recomienda repetir los ejemplos explicados en el vídeo y explorar repositorios de librerías para encontrar las que se consideren más útiles para el desarrollo de los proyectos que cada persona se pueda plantear. Gracias al gran número de librerías existente, el desarrollo de software en Python tiene una gran versatilidad y un altísimo potencial.

Published
2022

30. Desarrollo de menús y submenús con Tkinter en Python

Author

Roldán Blay, Carlos

Subjects
Programación en Python, Spyder, Tkinter, Interfaz Gráfica de Usuario (IGU), Python (Lenguaje de programación), Menú, Anaconda, Menús, Submenú, 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica)
Abstract

Uno de los primeros elementos que aparecen en una aplicación y que resulta fundamental es el menú. En este vídeo se explica cómo crear diversos elementos de un menú, con diferentes niveles, de manera que se puedan insertar como menús y submenús desplegables en aplicaciones hechas con tkinter en Python. Estas aplicaciones pueden exportarse posteriormente para pasar a ser aplicaciones de escritorio independientes., Para alcanzar los resultados de aprendizaje el vídeo debe visualizarse con actitud proactiva. Se recomienda repetir los ejemplos explicados en el vídeo e incluso ampliarlos para ver la inserción de diversos menús y submenús. Ejemplos típicos de menús de aplicaciones pueden ser Archivo, Edición, Opciones, Vista o Ayuda. Leyendo la documentación de tkinter se puede aprender a configurar estos menús con opciones adicionales como checkboxes o aceleradores (atajos de teclado).

Published
2022

31. Detección y manejo de errores en Python

Author

Roldán Blay, Carlos

Subjects
Estructuras condicionales, Spyder, Python (Lenguaje de programación), Anaconda, Python exceptions, Detección de errores, 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica), Handle
Abstract

En este vídeo se explica el manejo de los errores (detección y ejecución condicional) utilizando instrucciones de tipo try except en Python, lo que permitirá avisar al usuario de errores y evitará que los programas fallen súbitamente. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución., Para alcanzar los resultados da aprendizaje el vídeo debe visualizarse con actitud proactiva. Se recomienda repetir los ejemplos explicados en el vídeo o incluso alternarlos y combinarlos para afianzar el aprendizaje, ya que los inicios en Python suelen ser costosos y resulta complicado encontrar toda la información necesaria para programar en este lenguaje. El entorno elegido para el vídeo, llamado Anaconda, especialmente con el IDE de Spyder, facilita enormemente la obtención de la ayuda y las herramientas necesarias para programar en Python, por lo que, si se pueden repetir estos ejemplos en este mismo entorno, ello podrá resultar en una mayor comprensión de la programación en Python.

Published
2022

32. Applications of Python to evaluate environmental data science problems.

Author

Kadiyala, Akhil and Kumar, Ashok

Subjects
PYTHON programming language, DATA science, INDOOR air quality, AIR pollutants, BIODIESEL fuels, PUBLIC transit, TRANSPORTATION & the environment
Abstract

There is a significant convergence of interests in the research community efforts to advance the development and application of software resources (capable of handling the relevant mathematical algorithms to provide scalable information) for solving data science problems. Anaconda is one of the many open source platforms that facilitate the use of open source programming languages (R, Python) for large-scale data processing, predictive analytics, and scientific computing. The environmental research community may choose to adapt the use of either of the R or the Python programming languages for analyzing the data science problems on the Anaconda platform. This study demonstrated the applications of using Scikit-learn (a Python machine learning library package) on Anaconda platform for analyzing the in-bus carbon dioxide concentrations by (i) importing the data into Spyder (Python 3.6) in Anaconda, (ii) performing an exploratory data analysis, (iii) performing dimensionality reduction through RandomForestRegressor feature selection, (iv) developing statistical regression models, and (v) generating regression decision tree models with DecisionTreeRegressor feature. The readers may adopt the methods (inclusive of the Python coding) discussed in this article to successfully address their own data science problems. © 2017 American Institute of Chemical Engineers Environ Prog, 36: 1580-1586, 2017 [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Published
2017
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33. Program-Based Construction of Scientific Visualization

Author

Charles Okunbor, Abel Samuel, Monday Eze, and Oluwatobi Akinmerese

Subjects
Development environment, Focus (computing), Computer science, Scientific visualization, Pie chart, Python (programming language), Data science, Plot (graphics), law.invention, Scientific Visualization, Python Programming, Anaconda, Integrated Development, Spyder, Work (electrical), law, In real life, computer, computer.programming_language
Abstract

Scientific Visualization remains an integral and inevitable part of every meaningful scientific, industrial and academic research. The focus of this study is to demystify the evolution, design and programmatic construction of scientific visualizations. Real life demonstrations have been achieved in this work using Python Programming Language. This work begins by exploring the programming environment based on a Python Integrated Development Environment (IDE) – the Anaconda. The IDE usage was shown in a chronological sequence with accompanying visual outcomes. The use of plot libraries was discussed, and implemented in real life. One of the demonstration projects is the Zig-Zag plot. Studies were also done on sub-plotting, and how it is used in scientific visualizations, especially where there is necessity to generate variations of outputs originating from a singular dataset. The work also explores the use of pie charts for presentations. A real-life case of how this could be used to visualize the halls of a residential university was demonstrated, with each of the data components labelled in distinct colours. It is hoped that this work will serve as a foothold and useful guide to researchers and other practitioners involved in real life scientific visualization.

Published
2021
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34. Operaciones e instrucciones básicas en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican las operaciones básicas en la programación con Python. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

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2021

35. Definición y uso de tuplas en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican los datos de tipo tuple (tuplas), que son datos interesantes para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

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2021

36. Crear e interrumpir bucles en Python

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Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican los bucles (for y while) y sus interrupciones en Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

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2021

37. Definición y uso de variables de tipo set en Python

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Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican los datos de tipo set (conjuntos), que son datos interesantes para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

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2021

38. Operadores booleanos y comparaciones en Python

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Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican los datos de tipo booleano (verdadero o falso), que son datos básicos para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

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2021

39. Strings en Python

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Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican los datos de tipo string (cadenas de texto), que son datos muy útiles para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

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2021

40. Acceso e iteración con strings en Python

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Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explica cómo acceder e iterar con variables de tipo string (cadenas de caracteres), que son datos muy importantes para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

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2021

41. Palabras clave y tipos de datos en Python

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Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explica el uso de palabras clave y distintos tipos de dato para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

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2021

42. Instalación y configuración básica de Anaconda para Python

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Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explica la instalación del entorno de Anaconda y la interfaz de programación en python llamada Spyder incluida en este entorno. Además, se explica la configuración básica para programar en python cómodamente, permitiendo la creación y ejecución de código y el modo debug (depuración). En este IDE se tiene acceso a diversos paneles entre los que destacan las variables del proyecto y la consola.

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2021

43. Instalación de Kite en Spyder para obtener ayuda en Python

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Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explica cómo instalar y aprovechar Kite en el IDE de Spyder del entorno de Anaconda para obtener ayuda durante la programación en python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

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2021

44. Definición y operaciones con listas en Python

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Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican los datos de tipo list (listas), que son datos fundamentales para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

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2021

45. Instrucciones condicionales en Python

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Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican las instrucciones condicionales, que permiten estructurar el código de Python para que responda a eventos de la manera adecuada, resultando en programas de mayor utilidad. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

Published
2021

46. Definición y uso de diccionarios en Python

Author

Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, Roldán Blay, Carlos, Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials, Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Eléctrica - Departament d'Enginyeria Elèctrica, and Roldán Blay, Carlos

Abstract

En este vídeo se explican los datos de tipo dict (diccionarios), que son datos muy versátiles para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución.

Published
2021

47. Definición y uso de tuplas en Python

Author

Roldán Blay, Carlos

Subjects
Programación en Python, Spyder, Entornos de programación, INGENIERIA ELECTRICA, Tuple, Anaconda, 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica), Tupla, Python
Abstract

En este vídeo se explican los datos de tipo tuple (tuplas), que son datos interesantes para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución., Para alcanzar los resultados da aprendizaje el vídeo debe visualizarse con actitud proactiva. Se recomienda repetir los ejemplos explicados en el vídeo o incluso alternarlos y combinarlos para afianzar el aprendizaje, ya que los inicios en Python suelen ser costosos y resulta complicado encontrar toda la información necesaria para programar en este lenguaje. El entorno elegido para el vídeo, llamado Anaconda, especialmente con el IDE de Spyder, facilita enormemente la obtención de la ayuda y las herramientas necesarias para programar en Python, por lo que, si se pueden repetir estos ejemplos en este mismo entorno, ello podrá resultar en una mayor comprensión de la programación en Python.

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2021

48. Definición y uso de variables de tipo set en Python

Author

Roldán Blay, Carlos

Subjects
Programación en Python, Spyder, Variables, Entornos de programación, INGENIERIA ELECTRICA, Anaconda, Conjuntos, Set, 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica), Python
Abstract

En este vídeo se explican los datos de tipo set (conjuntos), que son datos interesantes para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución., Para alcanzar los resultados da aprendizaje el vídeo debe visualizarse con actitud proactiva. Se recomienda repetir los ejemplos explicados en el vídeo o incluso alternarlos y combinarlos para afianzar el aprendizaje, ya que los inicios en python suelen ser costosos y resulta complicado encontrar toda la información necesaria para programar en este lenguaje. El entorno elegido para el vídeo, llamado Anaconda, especialmente con el IDE de Spyder, facilita enormemente la obtención de la ayuda y las herramientas necesarias para programar en python, por lo que, si se pueden repetir estos ejemplos en este mismo entorno, ello podrá resultar en una mayor comprensión de la programación en python.

Published
2021

49. Palabras clave y tipos de datos en Python

Author

Roldán Blay, Carlos

Subjects
Programación en Python, Tipos de dato, Spyder, Variable, Entornos de programación, INGENIERIA ELECTRICA, Palabra clave, Anaconda, 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica), Keyword, Python
Abstract

En este vídeo se explica el uso de palabras clave y distintos tipos de dato para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución., Para alcanzar los resultados da aprendizaje el vídeo debe visualizarse con actitud proactiva. Se recomienda repetir los ejemplos explicados en el vídeo o incluso alternarlos y combinarlos para afianzar el aprendizaje, ya que los inicios en python suelen ser costosos y resulta complicado encontrar toda la información necesaria para programar en este lenguaje. El entorno elegido para el vídeo, llamado Anaconda, especialmente con el IDE de Spyder, facilita enormemente la obtención de la ayuda y las herramientas necesarias para programar en python, por lo que, si se pueden repetir estos ejemplos en este mismo entorno, ello podrá resultar en una mayor comprensión de la programación en python.

Published
2021

50. Acceso e iteración con strings en Python

Author

Roldán Blay, Carlos

Subjects
Programación en Python, Spyder, Iteración, Entornos de programación, Strings, INGENIERIA ELECTRICA, Acceso, Anaconda, 3304 - Tecnología de los ordenadores (microelectrónica), Python
Abstract

En este vídeo se explica cómo acceder e iterar con variables de tipo string (cadenas de caracteres), que son datos muy importantes para la programación con Python. Se trata de datos muy útiles para comprobar condiciones y para plantear estructuras de código condicional. En el vídeo se ejecutan ejemplos en el entorno de programación de Anaconda utilizando el IDE de Spyder. Los ejemplos explicados tratan de aclarar cualquier duda que pueda surgir al enfrentarse a estas acciones, especialmente con los comentarios añadidos durante la ejecución., Para alcanzar los resultados da aprendizaje el vídeo debe visualizarse con actitud proactiva. Se recomienda repetir los ejemplos explicados en el vídeo o incluso alternarlos y combinarlos para afianzar el aprendizaje, ya que los inicios en python suelen ser costosos y resulta complicado encontrar toda la información necesaria para programar en este lenguaje. El entorno elegido para el vídeo, llamado Anaconda, especialmente con el IDE de Spyder, facilita enormemente la obtención de la ayuda y las herramientas necesarias para programar en python, por lo que, si se pueden repetir estos ejemplos en este mismo entorno, ello podrá resultar en una mayor comprensión de la programación en python.

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2021

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