Condicionales, funciones y bucles en Python
Python es un lenguaje de programación importante que hay que conocer. Se utiliza ampliamente en campos como Machine Learning, la Ciencia de Datos, el desarrollo web, y muchos otros.
En esta publicación nos enfocaremos en introducirte en los condicionales, funciones y bucles en Python.
Usamos iteraciones cuando queremos ir a través de variables que forman parte de una lista. En esta publicación te voy a mostrar cómo contar el número de elementos que su valor sea menor a 20 en una lista.
Primero definimos una función que tome como argumento números, donde números son variables de una lista. El truco acá es crear una variable que comience en cero, vamos a llamar total.
La idea es que cuando ciertas condiciones sean verificadas, total pueda cambiar de valor. Esta es la razón que en ciertas ocasiones a esta variable se le conozca como una suma móvil.
Ahora consideramos x en la lista de números, si es menor a 20 , incrementarlo total a 1 y finalmente retornaremos el valor total.
Esto significa si x es menor a 20, total aumentará en 1 y, si x es mayor o igual a 20, total no aumentará.
Entonces de acuerdo a una lista dada, la función contar devolverá todos los valores menores a 20. Verifiquemos esto.
En esta lista tenemos 6 números que son menores a 20. Verifiquemos esto.
Perfecto, nos regresa el número correcto, 6.
Ahora si agrego un nuevo número a la lista, por ejemplo 17, la salida de la función se ajustará correctamente.
7, correcto.
Por cierto, mira como es el espaciado de nuestro código, el código referente a if está más espaciado que el de for. Esto nos permite separar de manera lógica cada uno de los elementos que forman parte de la función.
Si te estás iniciando en la programación para Machine Learning y aún no te sientes tan diestro, te ofrezco un pack con las instrucciones básicas de Python, NumPy y Pandas. Estas guías serán de gran utilidad si estás comenzando ya que podrás recurrir a ella cada vez que no te acuerdes de alguna instrucción o no sepas hacer algo que es rutinario al momento de programar Machine Learning. Para descargar el pack con las guías solamente tienes que ingresar a este enlace.
