TERCERA PUBLICACIÓN: CHAT GPT Y GOOGLE COLAB

 

 CHAT GPT Y GOOGLE COLAB

Para este ejemplo, el ejercicio se refiere a los prompts que se redactan  para ChatGPT. Las respuestas,  muestran los códigos, estos se copian a Google Colab, se ejecutan y se copian las ejecuciones a este Blog, veamos a continuación:

Primer paso:

# Importar las bibliotecas

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

 

Segundo paso:

# Crear un DataFrame de ejemplo

data = {'X': np.random.rand(100), 'Y': np.random.rand(100)}

df = pd.DataFrame(data)

# Imprimir las primeras filas del DataFrame

print("Primeras filas del DataFrame:")

print(df.head())

# Calcular la media de la columna 'X'

mean_x = df['X'].mean()

print("\nMedia de la columna 'X':", mean_x)

 

Tercer paso:

# Crear un gráfico de dispersión

plt.scatter(df['X'], df['Y'])

plt.title('Gráfico de Dispersión')

plt.xlabel('X')

plt.ylabel('Y')

plt.show()

 

Cuarto paso:

Primeras filas del DataFrame:
          X         Y
0  0.242466  0.375049
1  0.582615  0.213835
2  0.901655  0.205750
3  0.249591  0.733420
4  0.064785  0.599081 

Media de la columna 'X': 0.5436599917592307

Quinto paso: 

 Google Colaboraty, permite programar y ejecutar Python en el navegador
 tiene las siguientes ventajas: No requiere configuración. Acceso es gratuito, 
sin coste adicional. Permite compartir contenido fácilmente. Se utiliza para trabajar

con datos para un data set, aplicar en la investigación por ejemplo.