Reseña del sensor Aidex y su relación con IoT y mHealth

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En esta publicación quiero compartir mi experiencia personal utilizando el sensor de glucosa Aidex , el cual adquirí en AliExpress. Además de reseñar el dispositivo, quiero hablar sobre cómo se relaciona con el concepto de Internet of Things (IoT) , el área de mHealth (mobile health) y reflexionar sobre los posibles riesgos de seguridad asociados. ¿Qué es IoT? El Internet of Things o Internet de las Cosas se refiere a la conexión de objetos físicos a internet para recolectar, enviar y procesar datos. Estos dispositivos incluyen desde sensores y electrodomésticos inteligentes hasta automóviles conectados. En el caso del Aidex, el chip y el transmisor conectado al cuerpo forman parte de este ecosistema al enviar datos de glucosa en tiempo real a un dispositivo móvil. Mi experiencia con Aidex El kit incluye un sensor, un transmisor y la aplicación móvil. En mi caso, lo conecté con un Xiaomi Mi 13 y logré visualizar las mediciones de glucosa de forma continua en la...

📊 Ejemplos de Python para Hacer Gráficas: Visualiza tus Datos con Matplotlib

Como hemos visto en otras publicaciones del blog Python es un lenguaje muy amigable y con muchas librarías que permiten apoyarnos para realizar tareas de la manera más ágil.

En esta ocasión quiero mostrarles como pueden hacer para mostrar datos en mapas, por ejemplo si quieren representar en el mapa de México la cantidad de universidades por cada estado y obtener una imagen como la siguiente:

Ejemplo de gráficos en Python creados con Matplotlib para visualizar datos.

Tendremos que utilizar las librería 

  •  geopandas
  •  matplotlib.pyplot 
  •  numpy 
  •  pandas 

Para este ejemplo necesitamos:


Vamos a utilizar el siguiente código

import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

direccion = 'tu directorio //mexican-states-master'
direccion2 = 'tu directorio\\carpeta\\'
shapefile = gpd.read_file(direccion+'\mexican-states.shp')
shapefile.head(5)
estados = pd.read_csv(direccion2+'UniMex.csv',encoding='UTF-8',low_memory=False)
estados.head(5)
shapefile = shapefile.merge(
                     right = estados,
                     left_on = 'name',
                     right_on = 'Estado',
                     how = 'left'
                     )
shapefile.plot(column = 'Numero_Universidades',
               legend = True, 
            legend_kwds = {
              'label': "Número de Universidades",
              'orientation': "horizontal"
              },
            cmap = 'Greens')


Les comparto un vídeo demostrativo del programa





Espero les sea de utilidad y nos compartan.

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