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🏎️ Análisis del GP de Madrid 2026 con Python: abandonos, posiciones, puntos y campeonato de F1

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🏎️ Análisis del GP de Madrid 2026 con Python El Gran Premio de Madrid 2026 nos dejó varios datos interesantes que podemos analizar utilizando datos de Fórmula 1 y Python. En este análisis vamos a responder cuatro preguntas: 😱 ¿Quiénes abandonaron el GP de Madrid? 🔥 ¿Quién ganó más posiciones durante la carrera? 🏆 ¿Qué equipo consiguió más puntos? 📊 ¿Cuándo podría Mercedes asegurar matemáticamente el campeonato? La idea es utilizar los datos para encontrar historias que no siempre son evidentes al observar solamente el resultado final de la carrera o comparar lo que se vivio en la carrera con los datos. 😱 ¿Quiénes abandonaron el GP de Madrid 2026? No todos los pilotos consiguieron llegar a la bandera a cuadros en Madrid. El análisis de los resultados de la carrera muestra cuatro abandonos. Carlos Sainz Jr fue uno de los abandonos más destacados. El piloto de Williams comenzó desde la P20 y completó 45 vueltas. (Lastima por Sainz en su casa) Tambié...

Estructuras en programación, ejemplo de Metodo burbuja con Python

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Como hemos visto en post anteriores la programación es una abstracción de algo o la simulación o semejanza al comportamiento de un proceso en esta ocasión vamos a ver como es que podemos guardar datos y procesarlos en programación. Los tipos de estructuras más comunes son: Pila Cola Arboles Arreglos o Matrices unidimensional y N-dimensional Grafos  U na pila y Cola son como un torre de cubos lo que las diferencia es la forma en que se leen los datos de una Cola se toma el que está hasta arriba y se dice que es el primero en entrar es el primero en salir o un FIFO. Una Pila es el último en entrar es el primero en salir o LIFO Para fines prácticos la Cola es como una fila en el supermercado y la pila es como cuando guardan su ropa limpia y se ponen siempre lo último que lavaron. Estas estructuras nos sirven porque por ejemplo en un banco, supermercado si quisiéramos implementar un sistema de turnos tendríamos que abstra...

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