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Fundamentos de Programación con Python para Principiantes
02:04 - 2

Instalación y Uso Básico de Python en Windows y Mac
08:10 - 3

Semántica y Sintaxis en Programación Python
10:15 - 4
Práctica: Te doy la bienvenida a los ejercicios interactivos
00:00 - 5

Manejo de Cadenas y Operaciones Básicas en Python
13:06 - 6

Tipos de Datos en Python: Enteros, Flotantes y Booleanos
07:22 - 7
Dominio de la función `print` en Python: usos y formatos avanzados
04:00 - 8

Operaciones matemáticas avanzadas en Python: módulo, potencia y más
11:01 - 9

Entrada de información y manejo de tipos de datos en Python
04:53
Manejo de Matrices y Tuplas en Python
Clase 12 de 63 • Curso de Python
Contenido del curso
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Programación Orientada a Objetos en Python: Clases y Métodos Básicos
14:11 - 24

Gestión de Biblioteca con Programación Orientada a Objetos
18:07 - 25

Herencia y Polimorfismo en Programación Orientada a Objetos
13:57 - 26

Programación Orientada a Objetos: Implementación de Clases y Herencia
13:10 - 27

Polimorfismo en Programación Orientada a Objetos
06:21 - 28

Herencia y Uso de la Función super() en Python
07:28 - 29
Programación Orientada a Objetos: Atributos, Métodos y `super()` en Python
05:06
- 37
Programación Avanzada en Python: POO, Excepciones y Proyectos
01:45 - 38

Escritura de Código Pytónico y Buenas Prácticas en Python
03:58 - 39

Comentarios y Docstrings: Buenas Prácticas en Programación
07:01 - 40

Tiempo de vida y alcance de variables en Python
14:11 - 41

Anotaciones de Tipo en Python para Código Más Legible
13:12 - 42

Validación de Tipos y Manejo de Excepciones en Python
13:05 - 43

Estructuras de Datos Avanzadas en Python: Collection y Enumeraciones
13:15
- 47

Uso de Métodos Mágicos en Python
06:47 - 48
Sobrecarga de Operadores en Python: Personaliza Comportamiento de Clases
04:18 - 49

Ejecutar scripts Python con `if __name__ == '__main__'`
05:42 - 50

Metaprogramación en Python: Métodos `__new__` y `__init__`
03:59 - 51

Uso de *args y **kwargs en funciones de Python
14:32 - 52

Métodos y Atributos Privados y Protegidos en Python
09:26 - 53

Uso de Property en Python: Getter, Setter y Eliminación de Atributos
07:56 - 54

Métodos estáticos y de clase en Python
07:46
Las matrices en Python son una herramienta poderosa que permite organizar datos en listas de listas, facilitando su manejo y manipulación.
¿Qué es una matriz en Python?
Una matriz es una colección ordenada de datos dispuestos en filas y columnas. Se representa como una lista de listas, donde cada sublista es una fila de la matriz.
¿Cómo iterar a través de una matriz?
Para iterar a través de una matriz en Python, se puede utilizar un bucle for anidado. Cada sublista (fila) se recorre individualmente:
- Ejemplo de matriz:
matrix = [
[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]
]
- Iterar e imprimir cada elemento:
for row in matrix:
for element in row:
print(element)
¿Cómo acceder a elementos específicos en una matriz?
Para acceder a un elemento específico en una matriz, se utilizan los índices de la fila y la columna. Por ejemplo, para acceder al número 9 en la matriz anterior, se usa matrix[2][2].
- Código:
print(matrix[2][2]) # Salida: 9
¿Qué significa que las matrices sean mutables?
Las matrices son mutables, lo que significa que se pueden modificar, añadir o eliminar elementos después de su creación. Este es un ejemplo básico:
- Modificar un elemento:
matrix[0][0] = 10
print(matrix) # Salida: [[10, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
¿Cuál es la diferencia entre matrices y tuplas?
A diferencia de las matrices, las tuplas son inmutables, lo que significa que no se pueden modificar después de su creación. Las tuplas se utilizan para almacenar datos que no deben cambiar.
- Ejemplo de tupla:
numbers = (1, 2, 3)
Intentar modificar una tupla genera un error:
numbers[0] = 10 # Genera TypeError: 'tuple' object does not support item assignment