sesion Algoritmos con proyectos en areas diferentes con Python

noviembre 01, 2023

Iniciamos con chatgpt by: Richard Pascual Castro

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import numpy as np
import pandas as pd

# Generar datos aleatorios para pacientes con diabetes tipo 2
np.random.seed(42)  # Fijar la semilla para reproducibilidad

# Crear un DataFrame con datos simulados
num_pacientes = 1000

data = {
    'Edad': np.random.randint(25, 85, num_pacientes),
    'Glucosa': np.random.randint(70, 300, num_pacientes),
    'IMC': np.random.uniform(18, 45, num_pacientes).round(1),
    'HbA1c': np.random.uniform(5, 12, num_pacientes).round(1),
    'PresionArterial': np.random.randint(80, 180, num_pacientes),
    'DiabetesTipo2': np.random.choice([0, 1], num_pacientes)
}

pacientes = pd.DataFrame(data)

print(pacientes.head())

# Estadísticas descriptivas
print(pacientes.describe())

el resultado del codigo seria este:

2do ejemplo python, ahora generando con grafica

import matplotlib.pyplot as plt

# Histograma de la edad de los pacientes
plt.hist(pacientes['Edad'], bins=20, color='skyblue')
plt.xlabel('Edad')
plt.ylabel('Frecuencia')
plt.title('Distribución de Edades de Pacientes')
plt.show()

# Diagrama de dispersión de Glucosa vs. HbA1c
plt.scatter(pacientes['Glucosa'], pacientes['HbA1c'], alpha=0.5, color='green')
plt.xlabel('Glucosa')
plt.ylabel('HbA1c')
plt.title('Glucosa vs. HbA1c')
plt.show()

# Gráfico de barras para la presencia de Diabetes Tipo 2
diabetes_count = pacientes['DiabetesTipo2'].value_counts()
plt.bar(diabetes_count.index, diabetes_count.values, color=['lightblue', 'lightgreen'])
plt.xticks([0, 1], ['No Diabetes Tipo 2', 'Diabetes Tipo 2'])
plt.ylabel('Cantidad de Pacientes')
plt.title('Pacientes con y sin Diabetes Tipo 2')
plt.show()