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import numpy as np
from scipy.stats import t

def grubbs_test(data, alpha=0.05):
    """
    Realiza el Grubbs' Test para detectar un único valor atípico en la muestra de datos.
    
    Parameters:
    data (list or numpy array): Lista de datos numéricos.
    alpha (float): Nivel de significancia para el test. Default es 0.05.

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df = df.astype({col: 'float32' for col in df.select_dtypes(include='float64').columns})

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Comandos básicos

Poetry es una herramienta de gestión de dependencias y empaquetado en Python que simplifica la gestión de proyectos. Aquí tienes algunos comandos básicos para manejar dependencias con Poetry:

1. Inicializar un proyecto nuevo:

poetry init

Este comando te guiará a través de una serie de preguntas para configurar un nuevo proyecto de Poetry. Básicamente crea el archivo pyproject.toml. Este archivo es utilizado para definir las dependencias del proyecto, la versión de Python, la configuración del entorno y otros metadatos del paquete, como el nombre, la versión y el autor.

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Automated Code Style

black (ESSENTIAL and alternative to ruff)

Code style formatting automatically. Possible in pre-commit. https://black.readthedocs.io/en/stable/ > black main.py

ruff (ESSENTIAL and alternative to black allthough more complete)

Code style linting for checking and formatting automatically.

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import os
# given a path file
path = '/ruta/a/tu/carpeta/fichero.txt'

# parse filename
file_name = os.path.basename(path)
print(file_name)  # Output: 'fichero.txt'

# pase folder name
folder_name = os.path.dirname(path)

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Automated Documentation

interrogate (ESSENTIAL)

• https://interrogate.readthedocs.io/en/latest/index.html
• It will check and warn you if you have failed to write docstrings for your code.
• Sin informacion, solo muestra la metrica final: > interrogate {path}
• Con informacion basica de cada script: > interrogate -v {path}

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Invoke Commands - Getting started

References

• Getting started
• Invoking tasks

Commands

• invoke = inv: Comando principal que solo funciona donde hay un fichero tasks.py.

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df = df.astype({col: 'float32' for col in df.select_dtypes('float64').columns})

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from matplotlib import cm
selection_i = 1
total = 10
color = cm.jet(float(selection_i) / total)

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from sklearn.metrics import silhouette_samples
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

## quantification of clustering quality via silhouette metric
def quantification_clustering_quality(X:np.array, y_km:np.array, verbose:bool = False)->np.array:
    """
    Quantification of clustering quality via silhouette metric.
    X -- Array of features used to estimate the clustering.