📘 SEMANA 10 — Introducción a NumPy

Asignatura: Programación de Computadores / Fundamentos de Programación Modalidad: Trabajo guiado con IA + práctica en Google Colab Evidencia: Hoja impresa (2 páginas) + resumen manuscrito

1️⃣ Propósito formativo de la semana

Hasta ahora el estudiante ha trabajado con listas y estructuras básicas. En ingeniería y ciencia de datos, se requieren estructuras más eficientes para manejar grandes volúmenes de información numérica.

NumPy es una biblioteca fundamental para:

  • Cálculo numérico eficiente.
  • Manejo de arreglos multidimensionales.
  • Operaciones vectorizadas.
  • Base para bibliotecas como Pandas, SciPy y scikit-learn.

Esta semana introduce el concepto de arreglos (arrays) y el pensamiento vectorizado.

2️⃣ Resultados de aprendizaje esperados

Al finalizar la semana, el estudiante podrá:

  1. Comprender qué es NumPy y por qué se usa en ingeniería.
  2. Crear arreglos (array) unidimensionales.
  3. Realizar operaciones vectorizadas.
  4. Aplicar funciones estadísticas básicas.
  5. Diferenciar lista de Python y arreglo NumPy.
  6. Acceder a elementos mediante índices.
  7. Detectar errores comunes en operaciones numéricas.

3️⃣ Contenido conceptual

3.1 ¿Qué es NumPy?

NumPy (Numerical Python) es una biblioteca para cálculo científico eficiente.

Importación:

python id="import_numpy" import numpy as np

3.2 Crear un arreglo

```python id=“crear_array” import numpy as np

datos = np.array([10, 12, 15, 9, 11])


---

## 3.3 Diferencia entre lista y array

Lista:

```python id="lista"
[1, 2, 3] * 2

Resultado: duplicación de lista.

NumPy:

python id="array" np.array([1,2,3]) * 2

Resultado: multiplicación elemento a elemento.

3.4 Operaciones vectorizadas

python id="vector" datos * 2 datos + 5

3.5 Funciones estadísticas

python id="stats" np.mean(datos) np.max(datos) np.min(datos) np.std(datos)

3.6 Acceso por índice

python id="indice" datos[0]

3.7 Arreglos bidimensionales (introducción)

python id="matriz" matriz = np.array([[1,2],[3,4]])

3.8 Errores comunes

  • No importar NumPy.
  • Confundir lista con array.
  • No usar np..
  • Error en dimensiones.
  • Mezclar tipos incompatibles.

4️⃣ Actividad guiada con “Estudia y aprende”

🔹 Paso 1 — Concepto de NumPy

Prompt 1

Explícame qué es NumPy y por qué es importante en ingeniería y ciencia de datos. Incluye comparación con listas.

🔹 Paso 2 — Arrays y operaciones

Prompt 2

Explícame cómo crear arrays en NumPy y cómo realizar operaciones vectorizadas. Incluye ejemplos y errores frecuentes.

🔹 Paso 3 — Funciones estadísticas

Prompt 3

Explícame las funciones estadísticas básicas de NumPy (mean, max, min, std). Incluye ejemplos aplicados.

🔹 Paso 4 — Ejercicio aplicado

Prompt 4

Diseña un ejercicio aplicado a ingeniería donde se usen arrays de NumPy para calcular estadísticas de un conjunto de mediciones. Incluye pseudocódigo y código en Python.

5️⃣ Práctica obligatoria en Colab

Problema base:

Registrar 10 mediciones de presión en un array de NumPy y calcular:

  • Promedio
  • Máximo
  • Mínimo
  • Desviación estándar

Modelo E–P–S:

Entrada:

  • Lista de valores convertida a array.

Proceso:

  • Aplicar funciones estadísticas.

Salida:

  • Mostrar resultados con formato adecuado.

Ampliación:

  • Validar que el array no esté vacío.
  • Comparar resultado con lista tradicional.

6️⃣ Prompt global para resumen manuscrito

Genera un resumen breve (180–220 palabras) del tema “Introducción a NumPy”. Incluye:

  1. Idea central.
  2. Qué es NumPy.
  3. Diferencia entre lista y array.
  4. Qué son operaciones vectorizadas.
  5. Funciones estadísticas básicas.
  6. Tres errores comunes y cómo evitarlos.
  7. Mini ejemplo aplicado a ingeniería.

El estudiante debe copiarlo a mano.

📄 HOJAS DEL ESTUDIANTE (PARA IMPRIMIR)

📝 PÁGINA 1 — Instrucciones y Prompts

SEMANA 10 — Introducción a NumPy

Nombre: ___________________________ Grupo: _________ Fecha: //_____

Instrucciones

  1. Abra “Estudia y aprende”.
  2. Copie los prompts.
  3. Tome notas.
  4. Complete esta hoja.
  5. En la segunda página escriba el resumen manuscrito.

Prompts

(Se incluyen exactamente los 4 prompts redactados anteriormente.)

📝 PÁGINA 2 — Hoja de Trabajo

A) ¿Qué es NumPy? (3 líneas)

B) Diferencia entre lista y array

C) Escriba 3 funciones estadísticas de NumPy y su uso

D) Pseudocódigo del ejercicio de presión

E) RESUMEN MANUSCRITO