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Análisis del Top 100 ATP con Python y Tennis API | Datos Históricos por Superficie

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Análisis del Top 100 ATP con Python y Tennis API: ¿Quién domina cada superficie? Los datos deportivos son una excelente forma de aprender análisis de datos y visualización con Python. En este artículo exploramos el rendimiento histórico del Top 100 ATP actual utilizando la Tennis API , una plataforma que ofrece acceso a rankings, perfiles de jugadores, resultados en vivo, estadísticas históricas y mucho más. Nuestro objetivo fue responder una pregunta sencilla: ¿Quiénes son los mejores jugadores del Top 100 ATP actual en cada superficie? Para ello utilizamos Python, Pandas y Plotly para analizar más de 3,700 registros históricos obtenidos desde la API desde 2004 a 2026. Obtención de datos con Tennis API La información fue obtenida utilizando el endpoint Surface Summary disponible en la documentación oficial de Tennis API. Documentación: https://tennisapidoc.matchstat.com/ Sitio oficial: https://tennis-api.com/ El proceso consistió en: Obtener el ranking A...

Código HTML y JavaScript para Mostrar Imágenes Aleatorias en tu Web

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  En esta publicación quiero compartirles el código de HTML y Javascript para que puedan mostrar imágenes aleatorias en una pagina WEB. Los usos que pueden darle es por ejemplo para un mensaje especial para un amigo, un detalle motivacional para su equipo de trabajo. Para poder hacerlos vamos a utilizar el siguiente código <html lang="es"> <head>     <meta charset="UTF-8"></meta>     <meta content="width=device-width, initial-scale=1.0" name="viewport"></meta>     <title>Mensaje del día</title>     <style>         body {             font-family: Arial, sans-serif;             text-align: center;             padding: 20px;         }         #randomImage {             max-width: 100%;         ...

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