{"id":33514,"date":"2016-02-23T16:28:40","date_gmt":"2016-02-23T22:28:40","guid":{"rendered":"http:\/\/bosonprogrammer.wordpress.com\/?p=343"},"modified":"2016-02-23T16:44:16","modified_gmt":"2016-02-23T22:44:16","slug":"listos-wsq10","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kenscourses.com\/tc101winter2016\/2016\/02\/listos-wsq10\/","title":{"rendered":"\u00bfListos? #WSQ10"},"content":{"rendered":"<p>Ahora empezamos a ver otra forma de datos un poco m\u00e1s complejos de los que hemos visto con anterioridad, estoy hablando de tipos datos complejos que admiten una colecci\u00f3n de datos. Aunque son 3 tipos, s\u00f3lo vamos a hablar de las <strong>listas<\/strong> por el momento. Las listas son variables que permiten almacenar varios datos que pueden ser modificados en cualquier momento. Un ejemplo es el siguiente:<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\">\nmi_lista = ['cadena de texto', 15, 2.8, 'otro dato', 25]\n<\/pre>\n<p>Para acceder a los datos que est\u00e1n contenidos en la lista s\u00f3lo seleccionamos su n\u00famero de \u00edndice. Estos inician de izquierda a derecha y comienzan por el 0.<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\">\nprint mi_lista[1]   # imprimir\u00e1 15\nprint mi_lista[1:4] # imprimir\u00e1 15, 2.8 y 'otro dato'\nprint mi_lista[-2]  # imprimir\u00e1 'otro dato'\n<\/pre>\n<p>La tarea consist\u00eda en pedirle al usuario 10 n\u00fameros del tipo flotante para posteriormente utilizarlos para encontrar el promedio, la suma y la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar. Y lo que hice para satisfacer todas estas condiciones esta aqu\u00ed:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\" size-full wp-image-377 aligncenter\" src=\"http:\/\/kenscourses.com\/tc101winter2016\/wp-content\/uploads\/2016\/02\/f954d5c3106c06a926e025114f25e8ca.jpg\" alt=\"2016-02-23 (2).png\"   \/><\/p>\n<p>Podemos notar que utilic\u00e9 una de las librer\u00edas de Python: statistics. Lo que esta funci\u00f3n me permite utilizar es una amplia gama de funciones matem\u00e1ticas que tienen que ver con la estad\u00edstica y las que necesit\u00e9 para este c\u00f3digo fueron:<\/p>\n<pre class=\"brush: python; title: ; notranslate\">\nstatistics.mean(datos) # Esta funci\u00f3n permite encontrar el promedio.\nstdev()  # Esta funci\u00f3n permite encontrar una muestra de la desviaci\u00f3n est\u00e1ndar.\n<\/pre>\n<p>Y en fin, de esto se trat\u00f3 mi c\u00f3digo. Una vez ejecutado esto es lo que pasa en la consola:<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-392\" src=\"http:\/\/kenscourses.com\/tc101winter2016\/wp-content\/uploads\/2016\/02\/abcf8919639e05d08d7c86fd83538aec.jpg\" alt=\"2016-02-23\"   \/><\/p>\n<p>A continuaci\u00f3n adjunto mi c\u00f3digo en <a href=\"https:\/\/github.com\/jjnorris31\/-TC101\/blob\/master\/%23WSQ10\">GitHub<\/a>.<\/p>\n<pre><\/pre>\n<p>  <a rel=\"nofollow\" href=\"http:\/\/feeds.wordpress.com\/1.0\/gocomments\/bosonprogrammer.wordpress.com\/343\/\"><img decoding=\"async\" alt=\"\" border=\"0\" src=\"http:\/\/kenscourses.com\/tc101winter2016\/wp-content\/uploads\/2016\/02\/aa00fcb3c33ed24e1cee0c7c42af8168.jpg\" \/><\/a> <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" alt=\"\" border=\"0\" src=\"http:\/\/kenscourses.com\/tc101winter2016\/wp-content\/uploads\/2016\/02\/0962684d6483ce3c8f19553b4b291435.jpg#038;blog=105753380&#038;%23038;post=343&#038;%23038;subd=bosonprogrammer&#038;%23038;ref=&#038;%23038;feed=1\" width=\"1\" height=\"1\" \/><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ahora empezamos a ver otra forma de datos un poco m\u00e1s complejos de los que hemos visto con anterioridad, estoy hablando de tipos datos complejos que admiten una colecci\u00f3n de datos. 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