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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...

📊 Cómo Graficar Funciones en Python con Matplotlib

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Bienvenidos a un nuevo post, en esta semana, en esta ocasión les quiero platicar acerca de una librería en Python que se llama  matplotlib  que nos sirve para gráfica funciones de  matemáticas. Habitualmente en Python existen muchas librerías, lo que hay que hacer es primero investigar si ya existe alguna que nos ayude y entenderla antes de inventar el hilo negro, en mi caso encontré la librería  Matplotlib Para instalar deben utilizar el comando PIP en 2.7 Instalando en Python 3.7 Si tienen Python 2.7 deben realizar la ejecución de estos 2 comandos desde consola python -m pip install -U pip python -m pip install -U matplotlib Aunque lo más recomendable es utilizar la versión 3.7 o superior de Python. Programa para graficar en Python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math as mt def move_spines():     """Esta funcion divide pone al eje y en el valor      0 de x para dividir claramente ...

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