Manipulación maestra de cadenas en Python: técnicas y ejercicios prácticos
Lectura 7
Domine la manipulación de cadenas en Python: aprenda técnicas esenciales en este laboratorio práctico
La manipulación de cadenas es el
proceso de modificar o transformar cadenas de datos de texto en un lenguaje de
programación. Las cadenas son secuencias de caracteres, como letras, números y
símbolos, que se utilizan para representar datos textuales en programas
informáticos. Estas son algunas operaciones comunes utilizadas en la
manipulación de cadenas:
Concatenación:
La concatenación es el proceso de combinar dos o más cadenas en una sola
cadena. En Python, la concatenación se realiza utilizando el operador
"+".
Indexación:
La indexación es el proceso de acceso a un carácter específico o una subcadena
dentro de una cadena. En Python, la indexación se realiza utilizando corchetes
"[]".
División:
La división es el proceso de dividir una cadena en subcadenas más pequeñas
basadas en un delimitador específico. En Python, la división se realiza
utilizando el método "split()".
Reemplazo:
El reemplazo es el proceso de reemplazar un carácter o subcadena específico
dentro de una cadena con otro carácter o subcadena. En Python, el reemplazo se
realiza utilizando el método "replace()".
Conversión de mayúsculas y
minúsculas: La conversión de mayúsculas y minúsculas es el proceso de convertir una
cadena a mayúsculas o minúsculas. En Python, la conversión de mayúsculas y
minúsculas se realiza utilizando los métodos "upper()" y
"lower()".
Visión general
Aprenda a
dominar la manipulación de cadenas en Python con este laboratorio práctico.
Esta guía lo llevará a través de técnicas y ejercicios esenciales para ayudarlo
a comprender y dominar el arte de manipular cadenas en Python. Aprenderá a usar
varios métodos de cadena, operadores y formateadores, y cómo aplicarlos en
escenarios del mundo real. Si usted es un principiante o un programador
experimentado, este laboratorio le proporcionará las herramientas y el
conocimiento que necesita para escribir código eficiente y efectivo.
Lista de enlaces de conferencias: 1 - 2 - 3 - 4 - 5 - 6 - 7 - 8 - 9 - 10
Ejemplo
de la vida real relacionado con las aplicaciones médicas de Python:
Python se puede utilizar para analizar y visualizar datos médicos como
las señales de electroencefalograma (EEG). Por ejemplo, las señales de EEG se
pueden utilizar para diagnosticar diversos trastornos neurológicos como la
epilepsia, los trastornos del sueño y la demencia.
La biblioteca mne (encefalografía magnética) de Python proporciona
herramientas para trabajar con datos de EEG, incluido el preprocesamiento de
datos, el filtrado, la eliminación de artefactos y la extracción de
características. Aquí hay un ejemplo de cómo se puede usar Python para analizar
datos de EEG:
import mne# Load EEG data raw = mne.io.read_raw_edf('
eeg_data.edf')#
Preprocesar datos
raw.filter(0.5, 50)raw.notch_filter(60)#
Eliminar artefactos ica
= mne.preprocessing.ICA
(n_components=20,
random_state
=42)
ica.fit(raw)ica.plot_sources(raw)
# Extraer características
epochs = mne.make_fixed_length_epochs(raw,
duration=10)features = mne.time_frequency.tfr_morlet(epochs, freqs=[4, 8, 12, 30] ,
n_cycles=[2, 4, 6, 10])features.plot_topo(baseline=(-0.5,
0), mode='logratio' ,
title='Densidad espectral de potencia')
Este código carga datos EEG desde
un archivo EDF utilizando la función read_raw_edf() del módulo mne.io. A
continuación, los datos se preprocesan aplicando un filtro de paso de banda y
un filtro de muesca para eliminar el ruido.
La eliminación de artefactos se
realiza mediante el análisis de componentes independientes (ICA) del módulo
mne.preprocessing. El objeto ICA se ajusta a los datos preprocesados y se
trazan las fuentes de los artefactos.
Finalmente, las características se
extraen de los datos preprocesados utilizando el método de representación
tiempo-frecuencia (TFR). La función make_fixed_length_epochs() se utiliza para
dividir los datos en épocas de 10 segundos, y la función tfr_morlet() se
utiliza para calcular la densidad espectral de potencia de los datos en
diferentes bandas de frecuencia. Las entidades resultantes se trazan mediante
la función plot_topo().
Estos análisis se pueden utilizar
para identificar patrones en los datos del EEG que son indicativos de
trastornos neurológicos, lo que puede ayudar en el diagnóstico y tratamiento.
Ejemplo de cómo Python se puede
usar para desarrollar una red neuronal convolucional (CNN) para la detección de
nódulos pulmonares en tomografías computarizadas:
import numpy as np import tensorflow as
tf from
tensorflow.keras.models import Sequentialfrom
tensorflow.keras.layers
import Conv3D
, MaxPooling3D, Flatten, Dense#
Load CT scan datadata = np.load('
ct_scan_data.npy'
)labels = np.load('ct_scan_labels.npy')
# Define el modelo de arquitectura CNN
= Sequential()model.add(Conv3D(
32, ( 3,3,3), activation='relu',
input_shape=(128, 128, 64, 1)))model.add(MaxPooling3D((2,2,2)))model.add(Conv3D(64, (3,3,3),
activation='relu')
)model.add(MaxPooling3D((2
,
2,2)))model.add(Flatten())model.add(Dense(64, activation='relu'))model.add(Dense(1, activation='
sigmoid'))# Compile
model model.compile(optimizer='
adam'
, loss ='binary_crossentropy'
,
metrics=['accuracy'])
# Train model
model.fit(data, labels, batch_size=32, epochs=10 , validation_split=0.2)
Este código carga los datos y las etiquetas de la
tomografía computarizada y define una arquitectura CNN para la detección de
nódulos pulmonares. La arquitectura CNN consta de múltiples capas
convolucionales y de agrupación máxima para extraer características de los
datos de la tomografía computarizada, seguidas de capas totalmente conectadas
para la clasificación.
Luego, el modelo se compila con el optimizador
Adam y la pérdida de entropía cruzada binaria, y se entrena en los datos y
etiquetas de la tomografía computarizada utilizando el método fit() de Keras.
Una vez que el modelo está entrenado, se puede
usar para clasificar las nuevas tomografías computarizadas como normales o
anormales. Esto puede ayudar en la detección temprana del cáncer de pulmón y
otras enfermedades pulmonares, lo que podría conducir a un tratamiento más
temprano y efectivo.