Cómo Crear un Dashboard del Ranking WTA con JavaScript usando Tennis API y RapidAPI

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Si estás desarrollando aplicaciones deportivas, una de las formas más sencillas de obtener datos actualizados de tenis es utilizando la API de Tennis API disponible a través de RapidAPI. En este tutorial mostraré cómo crear un dashboard interactivo del Ranking WTA utilizando HTML, CSS y JavaScript. Los datos son proporcionados por Tennis API, una plataforma especializada en estadísticas, rankings, resultados y datos en tiempo real para ATP, WTA e ITF. ¿Qué es Tennis API? tennis-api.com ofrece acceso a: Ranking ATP y WTA. Resultados en vivo. Calendario de torneos. Estadísticas de jugadores. Datos punto por punto mediante WebSocket. Cuotas deportivas en tiempo real. La API también puede consumirse desde rapidapi.com , lo que facilita las pruebas y la integración en proyectos JavaScript, Python, PHP y otros lenguajes. Resultado Final El dashboard desarrollado permite: Consultar el ranking WTA actualizado. Buscar jugadoras por nombre. Mostrar el Top 3 mundial. Consulta...

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

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