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Una práctica de programación en python que utiliza programación modular, diseñando y usando funciones con datos estructurados inmutables (strings) y mutables (listas). Incluye ejercicios con strings, como validar nombres de variables o funciones, calcular porcentaje de vocales, crear strings con vocales repetidas, y contar átomos de hidrógeno. También ejercicios con listas, como calcular medias de temperaturas, encontrar presiones acústicas, identificar números primos, contar positivos en matrices, y hallar jugadores más densos y con mayor distancia recorrida en un equipo de fútbol. Abarca conceptos fundamentales de programación en python, como uso de funciones, listas, y operaciones con strings y listas.
Tipo: Esquemas y mapas conceptuales
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FirstChar('paciente001') True FirstChar('P001') True FirstChar('1Pac') False FirstChar('_001') True FirstChar(':p001') False
porcentVocal('Hola')
porcentVocal('Acacia')
porcentVocal('Brrrrrrr')
porcentVocal('aAe')
nuevo_string('Charleston', 2) 'Chaarleestoon' (^1) Python permite identificadores con vocales acentuadas, como área o caracteres alfabéticos como la ñ, aunque no es recomendable esta práctica por si se cambia de lenguaje de programación. Considerad para este ejercicio caracteres alfabéticos de ASCII básico (alfabeto inglés).
nuevo_string('RDT11', 1) 'RDT11' nuevo_string('H2O', 3) 'H2OOO'
notas_al_pie('Esta es la primera nota; y esta la segunda.') 'Esta es la primera nota(1); y esta la segunda(2).' notas_al_pie('Esta frase no tiene notas. Esta otra tampoco.') 'Esta frase no tiene notas. Esta otra tampoco.' notas_al_pie(',. .') '(1),(2). (3).' notas_al_pie('')
'(1)'
notas_al_pie('') ''
codigo('Mireia Belmonte García') 'MBG20' codigo('Bruce Frederick Joseph Springsteen') 'BFJS31' codigo('') '' codigo('Gerard Piqué Bernabéu') 'GPB19' codigo('Sergio Ramos García') 'SRG17'
contar_hidrogenos('HIO') 1 contar_hidrogenos('H2O') 2 contar_hidrogenos('C2H5O')
def detect2ndNdB(lst, N): """
detect2ndNdB([90,590,750,632, 650, 900, 2000, 789, 545], 30) 650 detect2ndNdB([90,590,750,632, 650, 900, 2000, 789, 545], 33) 2000 detect2ndNdB([90,590,750,632, 630, 600, 200, 589, 545], 30)
detect2ndNdB([9e3,1e4,1.1e5,2.2e5, 1.3e6, 2.5e6, 3.2e6], 83)
detect2ndNdB([2000, 2450.5, 2500 , 456.7, 1567.8], 42)
def es_primo (n): if n <= 1: return False for d in range(2, n//2+1): if n % d == 0: return False return True def primoPitagoric2 (lst): """ Ejemplos:
primoPitagoric2([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]) [5, 13] primoPitagoric2([5, 9, 13, 17, 21, 25, 29, 33, 37, 41]) [5, 13] primoPitagoric2([41, 45, 49, 53, 57, 61, 65, 69, 73, 77, 81]) [41, 53] primoPitagoric2([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
lista = [81, 85, 89, 93, 97, 101, 105, 109, 113, 117, 121] primoPitagoric2(lista) [89, 97] """
contar_pos([[1, - 2, 3],[-4,5,6],[7,8,-9]]) 6
mas_denso([['Marte', 1, 2], ['Tierra', 2, 3], ['Venus', 1, 3]]) 'Tierra'
def jugComKm (lst, x): """ Ejemplo:
lst_equipo = [[3, 'Pique', True, 33, 10.2, 9.0],
[4, 'Ramos', True, 34, 11.0, 11.1, 9.8, 8.5],
[6, 'Koke', True, 27, 7.5, 9.6, 10.3, 6.5, 5.6],
[7, 'Joao', True, 25, 10.5, 8.4, 9.0, 8.6],
[8, 'Saul', True, 24, 9.5, 8.9, 10.0, 9.6],
[9, 'Suarez', False, 33, 8.6, 7.5],
[10, 'Lionel', False, 33, 10.0, 11.1, 9.8, 8.5,10.1],
[19, 'Odriozola', True, 25, 9.5],
[14, 'Araujo', False, 21, 8.9, 9.5],
[15, 'Valverde', False, 22, 9.9, 10.2],
[16, 'Pedri', True, 18, 10.5, 11, 9.5, 10.6],
[22, 'Hermoso', False, 23, 10, 7.5, 6.6],
[23, 'Iago', True, 33, 11.1, 9.0, 9.3, 8.8]] jugComKm(lst_equipo, 10) ['Pedri', 'Ramos'] jugComKm(lst_equipo, 10.2) ['Pedri'] jugComKm(lst_equipo, 10.5) [] jugComKm(lst_equipo, 9.5) ['Iago', 'Pedri', 'Pique', 'Ramos'] jugComKm(lst_equipo, 9.4) ['Iago', 'Odriozola', 'Pedri', 'Pique', 'Ramos', 'Saul'] """