Proporción de Números: Positivos, Negativos y Ceros en Python

¡Descubre cómo transformar un simple array en un análisis estadístico revelador con Python!

🔮 Enunciado del Problema

El desafío que abordamos es la creación de una función en Python que analice un arreglo numérico y determine la proporción de números positivos, negativos y ceros que contiene. Esta tarea, aunque simple en su concepción, sienta las bases para análisis de datos más complejos y la comprensión de la distribución de valores en un conjunto de datos.

Parámetros:

• int[] nums: Arreglo de números enteros a evaluar.

Valor de retorno:

• float[3]: Un arreglo de tres posiciones, donde:

  • la primera posición corresponderá a la proporción de números positivos en el arreglo
  • la segunda posición corresponderá a la proporción de ceros en el arreglo
  • la tercera posición corresponderá a la proporción de números negativos en el arreglo

Ejemplo:

>>> proportion_in_array([1, 2, 0, -2, -3])
[0.4, 0.2, 0.4]

🧩 Resolución Paso a Paso

La solución se construye sobre la idea de iterar sobre el arreglo y contar la cantidad de elementos que cumplen con cada condición (positivo, cero, negativo) para luego dividir estos conteos por la longitud total del arreglo. Usamos comprensiones de lista para crear sublistas filtradas y luego calculamos su longitud para obtener los conteos.

Primero, definimos la función proportion_in_array que recibe como argumento la lista de números nums. Esta función será el núcleo de nuestra solución.

def proportion_in_array(nums):

Luego, calculamos la longitud de la lista nums y la almacenamos en la variable length. Este valor será crucial para calcular las proporciones.

	length = len(nums)

Ahora, calculamos la proporción de números positivos. La comprensión de lista [n for n in nums if n > 0] crea una nueva lista que contiene solo los números positivos de nums. La función len() calcula la longitud de esta nueva lista, y la división por length nos da la proporción de positivos.

	positives = len([n for n in nums if n > 0]) / length

De manera similar, calculamos la proporción de ceros y números negativos, utilizando comprensiones de lista y la función len().

	zeros = len([n for n in nums if n == 0]) / length
	negatives = len([n for n in nums if n < 0]) / length

Finalmente, la función devuelve una lista que contiene las proporciones de números positivos, ceros y números negativos, en ese orden.

	return [positives, zeros, negatives]

Solución Completa:

def proportion_in_array(nums):
	"level: easy; points: 2; array_strictly_equal: True"
	length = len(nums)
	positives = len([n for n in nums if n > 0]) / length
	zeros = len([n for n in nums if n == 0]) / length
	negatives = len([n for n in nums if n < 0]) / length
	return [positives, zeros, negatives]

🧠 Conceptos Clave

La comprensión de listas es un concepto fundamental en Python, permitiendo la creación concisa y eficiente de nuevas listas a partir de iterables existentes. En este caso, la utilizamos para filtrar los números positivos, negativos y ceros del arreglo original, evitando la necesidad de bucles explícitos. Esta técnica no solo reduce la cantidad de código, sino que también mejora su legibilidad.

El cálculo de proporciones, esencialmente una división, es un concepto matemático y estadístico básico pero poderoso. Nos permite normalizar los conteos de cada tipo de número, permitiendo comparar la distribución de valores en diferentes arreglos, independientemente de su tamaño. La división por la longitud total del arreglo es lo que convierte los conteos brutos en proporciones significativas.

El concepto de listas en Python es clave, ya que son estructuras de datos versátiles que pueden contener colecciones ordenadas de elementos de diferentes tipos. En este caso, la lista se utiliza tanto como entrada para la función (el arreglo de números) como salida (el arreglo de proporciones). La flexibilidad de las listas facilita la manipulación y el procesamiento de datos en Python.

💫 Reflexiones Finales

Esta función, aunque sencilla, es un bloque de construcción fundamental para el análisis de datos. Podríamos extenderla para manejar diferentes tipos de datos (flotantes, cadenas) o para calcular otras estadísticas (media, mediana, desviación estándar). Una mejora posible sería agregar validación de entrada para asegurar que el argumento nums sea realmente una lista y que contenga solo números, previniendo errores inesperados. ¿Sabías que la eficiencia de la comprensión de listas en Python a menudo supera la de los bucles for tradicionales en tareas de filtrado y transformación? 🤯

Espero que este análisis te haya sido útil. Si te ha gustado, te invito a explorar otros artículos de mi blog donde desentrañamos los misterios del código y te damos las herramientas para convertirte en un maestro de la programación. ¡No te pierdas el próximo artículo! 🔥