Entradas

Mostrando las entradas con la etiqueta Metodo de Cramer en Python

¿Cómo analizar la temporada de Kimi Antonelli con Python y un dashboard de Fórmula 1?

Imagen
¿Qué nos dicen los datos sobre la temporada de Kimi Antonelli en la Fórmula 1? Más allá de las victorias y los podios, podemos utilizar herramientas de programación para estudiar su rendimiento, comparar resultados y transformar los datos en visualizaciones fáciles de interpretar. En este proyecto de Programación para Todos utilizamos una API de datos de Fórmula 1, Python y gráficas para construir un dashboard técnico dedicado a la temporada 2026 de Kimi Antonelli, piloto de Mercedes. El objetivo es mostrar cómo se conectan tres áreas: la obtención de datos, su procesamiento con Python y su presentación mediante visualizaciones. 1. Los datos: consultar una API de Fórmula 1 Una API permite solicitar información a un servicio externo mediante peticiones estructuradas. En lugar de capturar manualmente los resultados de cada carrera, podemos consultar los datos disponibles y procesarlos mediante código. Para este proyecto trabajamos con información relacionada con los pilotos,...

cómo resolver ecuaciones lineales con Python

Imagen
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],         ...

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