Programación Técnica y Científica
En esta asignatura hemos profundizado nuestro conocimiento sobre Python
En está primera práctica usamos datos del INE sobre la población para acostumbranos a trabajar con diccionarios y los modulos siguientes:
- csv (Leer ficheros .csv)
- numpy (Cálculo numérico)
- bs4 (Extracción de datos de ficheros html)
- matplotlib (Gráficas)
- Otros modulos para gestión de ficheros y datos procedentes de webs
Restricciones
- No se puede usar pandas (estructura dataframe)
Estructuras de datos que he definido
En la segunda práctica capturaremos datos en tiempo real a partir de un simulador, los guardaremos en un archivero y trabajaremos con ellos posteriormente. Para ello utilizaremos las siguientes herramientas:
- matplotlib
- json (Codificador/Decodificador de JSON)
- os (Interfaz con el SO, movimiento entre directorios)
- glob (Búsqueda de archivos a partir de patrones)
- V-Rep/CoppeliaSim
- tkinter (Interfaz gráfica)
- scikit-learn (ML)
El simulador suministra datos de un sensor láser 2D, situado encima de un robot móvil (simulado)
Se realiza una interfaz gráfica para utilizar el programa. Usaremos Machine Learning para entrenar un clasificar que identifica las piernas de personas.