Para manejar fechas en Python se suele utilizar la librería datetime que incorpora los tipos de datos date, time y datetime para representar fechas y funciones para manejarlas. Algunas de las operaciones más habituales que permite son:
NumPy es una librería de Python especializada en el cálculo numérico y el análisis de datos, especialmente para un gran volumen de datos.
Incorpora una nueva clase de objetos llamados arrays que permite representar colecciones de datos de un mismo tipo en varias dimensiones, y funciones muy eficientes para su manipulación.
Pandas es una librería de Python especializada en el manejo y análisis de estructuras de datos.
Las principales características de esta librería son:
Define nuevas estructuras de datos basadas en los arrays de la librería NumPy pero con nuevas funcionalidades.
Matplotlib es una librería de Python especializada en la creación de gráficos en dos dimensiones.
Permite crear y personalizar los tipos de gráficos más comunes, entre ellos:
Diagramas de barras Histograma Diagramas de sectores Diagramas de caja y bigotes Diagramas de violín Diagramas de dispersión o puntos Diagramas de lineas Diagramas de areas Diagramas de contorno Mapas de color y combinaciones de todos ellos.
Depuración de programas La depuración es una técnica que permite trazar un programa, es decir, seguir el flujo de ejecución de un programa paso a paso, ejecutando una instrucción en cada paso, y observar el estado de sus variables.
Referencias Webs Python Sitio web de Python. Repl.it Entorno de desarrollo web para varios lenguajes, incluido Python. Python tutor Sitio web que permite visualizar la ejecución el código Python. Libros y manuales Tutorial de Python Tutorial rápido de python.
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Ejercicio 1 A veces, al tratar con tuplas, podemos tener un problema en el que necesitamos extraer solo $k$ elementos extremos, es decir, los $k$ máximos y mínimos.