¿Qué estados tuvieron más matrimonios igualitarios en México en 2025?

Imagen
¿En qué estados de México se registraron más matrimonios igualitarios durante 2025? 🌈📊 En este artículo analizamos los datos de la Estadística de Matrimonios del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI) utilizando Python para explorar la distribución de estos registros por entidad federativa. Con herramientas como Pandas, GeoPandas y Matplotlib, podemos transformar archivos estadísticos en gráficas y mapas que facilitan la interpretación de los datos. ¿Cómo realicé el análisis con Python? Para este análisis utilicé el conjunto de datos de matrimonios de 2025 del INEGI. Primero, cargué el archivo CSV con Pandas y clasifiqué los registros según el sexo de las personas contrayentes. Después identifiqué los matrimonios entre personas del mismo sexo y agrupé los registros por entidad federativa. Finalmente, utilicé información geográfica de México para representar los resultados en un mapa. ¿Qué estados registraron más matrimonios igualitarios en 2025? Los datos...

cómo resolver ecuaciones lineales con Python

Quizás se han preguntado cómo puedo resolver una ecuación utilizando Python. Primero es convertir nuestro sistema de ecuaciones a matrices y vectores es decir utilizar Álgebra lineal.

Entonces primer paso nuestra ecuación de ejemplo es:

3x + 2y -5z =8
2x-5y+3z =5
8y+9z =6

Esto convertido a Algebra Lineal se ve así:

[3,2,-5
 2,-5,3
0,8,9]

Vector de resultados de la ecuación
[8,5,6]

En el álgebra lineal tenemos varios métodos que podemos utilizar para resolver este tipo de ecuaciones ,estos métodos son :

  • Regla de Cramer
  • Gauss Jordan
  • Eliminación Gaussiana

En este post vamos hablar de la regla de Cramer la cual consiste en ir remplazando una columna por el vector de resultados y obtener la determinante de la matriz inicial y la matriz con el ventor . 

Ahora vamos a transformar estas reglas a un programa

Primero vamos a hacerlo de manera manual en el programa simulando los pasos
import numpy as np

#Cramer rules
matrix_l = np.array([[3,2,-5],
                   [2,-5,3],
                   [0,8,9]])

vector_b = np.array([8,5,6])
d0 = np.linalg.det(matrix_l)
print(d0)

matrix_2 =np.array([[8,2,-5],
                   [5,-5,3],
                   [6,8,9]])
d1 = np.linalg.det(matrix_2)
print(d1)

matrix_3 =np.array([[3,8,-5],
                   [2,5,3],
                   [0,6,9]])
d2 = np.linalg.det(matrix_3)
print(d2)

matrix_4 =np.array([[3,2,8],
                   [2,-5,5],
                   [0,8,6]])
d3 = np.linalg.det(matrix_4)
print(d3)

x1=d1/d0
x2=d2/d0
x3=d3/d0
print("result x1",x1)
print("result x2",x2)
print("result x3",x3)

Ahora validemos el resultado


Cómo podemos ver la solución del programa ,resuelve nuestro sistema de ecuaciones.

Ahora vamos hacer nuestro programa un poco más automático

def crammer(mat,vect):
    d = np.linalg.det(mat)
    
    mat1= np.array([vect,mat[:,1],mat[:,2]])
    mat2= np.array([mat[:,0],vect,mat[:,2]])
    mat3= np.array([mat[:,0],mat[:,1],vect])
    
    d1 = np.linalg.det(mat1)
    d2 = np.linalg.det(mat2)
    d3 = np.linalg.det(mat3)
    
    x1 =d1/d
    x2 =d2/d
    x3= d3/d
    
    print(x1,x2,x3)

(matrix_l,vector_b)

Les comparto la liga al video en nuestro canal de YouTube para ver la ejecución del programa


Espero les sea de utilidad y nos compartan. 
#programacionparatodos
#programarcobpython

Comentarios

🚀 Mantener este blog funcionando requiere tiempo y café. ¡Puedes contribuir con uno aquí!

Entradas más populares de este blog

Guía Práctica: Ejemplo Completo de ASPX para Desarrolladores Web

👉 Cómo obtener el tipo de cambio en Excel con API de Banxico (paso a paso)

Cómo crear un Predictor de Partidos de Fútbol con JavaScript y API-Football