JSFiddle

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Para probar tu código Html y CSS puedes hacerlo en

JSFiddle https://jsfiddle.net/

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CSSDesk HTML5, CSS3, JS Demos, Creations and Experiments | CSSDeck

ChatGPT lo hacía, así que le he mandado hacer también a COPILOT el siguiente Prompt:

-> “Crea un código que muestre la hora. Hazlo utilizado solo Html, Css y JavaScript. Haz el código todo lo optimizado y simple posible. Haz que tenga un diseño sencillo, moderno y minimalista. El formato debe ser el de un reloj digital. Haz que el fondo del reloj digital sea de color naranja. Haz que el número del reloj digital sea en tamaño grande. Haz que en la parte superior derecha este escrito la palabra: UBUCEV”

y este ha sido el resultado para cortar y pegar …

UBUCEV

visto en Fernandez-Docencia_era_inteligencia_artificial_enfoques_prácticos_docentes.pdf

Matplotlib

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Matplotlib es una biblioteca de visualización de datos para Python que permite crear gráficos estáticos, animados e interactivos en dos y tres dimensiones, con un alto grado de personalización y una estrecha integración con NumPy y Pandadas.

Arquitectura y modo de uso

  • Interfaz pyplot: el módulo matplotlib.pyplot proporciona un estilo de programación parecido a MATLAB, ocultando los detalles de bajo nivel y permitiendo generar figuras con pocas líneas de código.
  • API orientada a objetos: para un control más fino se pueden crear explícitamente objetos Figure y Axes mediante plt.subplots() y luego aplicar métodos como plot(), scatter(), bar() etc. sobre esos ejes.
  • Backends y renderizado: Matplotlib soporta varios backends (por ejemplo, TkQt, Cairo, SVG, PDF, Agg) que le permiten exportar a múltiples formatos de archivo y mostrar gráficos en entornos interactivos como Jupyter Notebooks.

Características principales

  • Tipos de gráficos 2D: líneas, barras, histogramas, diagramas de caja, violin-plots, áreas, polar y muchos más, todos accesibles mediante funciones de alto nivel.
  • Gráficos 3D: mediante el toolkit mpl_toolkits.mplot3d se pueden crear gráficos de superficie, malla, scatter 3D y voxels, lo que resulta útil en asignaturas de cálculo multivariable y modelado geomértico.
  • Personalización avanzada: colores, estilos de línea, marcadores, ancho de línea, transparencia (alpha), leyendas, anotaciones, texto matemático (mediante MathJax/LaTeX), y colormaps (secuenciales, divergentes, cualitativos) pueden ajustarse con gran precisión.
  • Interactividad y animaciones: el módulo matplotlib.animation permite crear animaciones mediante FuncAnimation, mientras que backends como %matplotlib notebook o %matplotlib widget ofrecen interactividad básica (zoom, pan) dentro de notebooks.
  • Exportación y publicación: los gráficos se pueden guardar en formatos raster (PNG, JPEG, TIFF) y vectoriales (PDF, SVG, EPS) con alta resolución, adecuados para inclusión en artículos, tesis y presentaciones.

Integración con el ecosistema científico

  • NumPy: los objetos ndarray se pasan directamente a las funciones de trazado; por ejemplo, plt.plot(x, y) funciona con arreglos NumPy sin conversión adicional.
  • Pandas: Series y DataFrame tienen un método .plot() que delegan a Matplotlib, facilitando la visualización de datos tabulares y de series temporales.
  • Herramientas de estadística y ML: los gráficos generados con Matplotlib se usan habitualmente para ilustrar resultados de scikit‑learn, statsmodels o TensorBoard, y pueden combinarse con seaborn (que es una capa de alto nivel sobre Matplotlib) para estilos estadísticos predefinidos.

Uso típico

  • Laboratorios de introducción a la programación: los estudiantes aprenden a leer datos desde CSV, crear gráficos de líneas y de dispersión para visualizar tendencias y relaciones.
  • Asignaturas de cálculo y álgebra lineal: se grafican funciones, campos vectoriales y superficies 3D para comprender conceptos como gradientes, divergentes y superficies de nivel.
  • Estadística y probabilidad: histogramas, diagramas de caja y QQ‑plots se emplean para evaluar distribuciones y supuestos de normalidad.
  • Proyectos finales de grado (TFG): se generan figuras de calidad publicación para incluir en memorias y artículos, usando exportación a PDF o SVG y ajustes de fuentes y tamaños de figgura.
  • Visualización de datos en tiempo real: en cursos de sistemas embebidos o IoT se usan animaciones para mostrar señales adquiridas desde sensoores.

Flujo de trabajo básico 

pythonimport numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. Generar datos de ejemplo (una señal senoidal con ruido)
t = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(t) + 0.2*np.random.randn(t.size)

# 2. Crear figura y ejes (API orientada a objetos)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))
ax.plot(t, y, color='#1f77b4', linewidth=2, label='sen(t) + ruido')
ax.set_xlabel('Tiempo (s)')
ax.set_ylabel('Amplitud')
ax.set_title('Señal senoidal con ruido gaussiano')
ax.grid(True, linestyle='--', alpha=0.5)
ax.legend()

# 3. Guardar y mostrar
plt.tight_layout()
plt.savefig('senoidal.png', dpi=300)   # alta resolución para informe
plt.show()                            # o bien usar %matplotlib inline en Jupyter

Este fragmento ilustra la simplicidad de pasar de datos numéricos a una figura lista para incluir en un informe o presentación.

Ventajas respecto a otras herramientas de visualización

  • Madurez y estabilidad: lleva más de 15 años de desarrollo activo y es la referencia de facto en la comunidad científica de Python.
  • Flexibilidad: desde gráficos rápidos de exploración hasta figuras de publicación con control tipográfico exacto.
  • Costo cero y licencia permisiva: distribuida bajo una licencia similar a la de Python, permite su uso en proyectos académicos y comerciales sin restricciones.eii.uva
  • Amplia documentación y comunidad: tutoriales, ejemplos y respuestas en Stack Overflow abundan, y la documentación oficial incluye guías de introducción, uso avanzado y referencia de API.

En resumen, Matplotlib constituye una herramienta esencial para cualquier estudiante universitario que necesite explorar, analizar y presentar datos de forma visual. Su combinación de una interfaz sencilla (pyplot) y una API orientada a objetos potente permite abordar tanto tareas de visualización rápida como la generación de figuras de calidad profesional para trabajos de investigación, informes de laboratorio y tesis.

-> Generado con IA

Japón, ¿un país para viejos?

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El programa “En Portada” de RTVE viajó hasta Japón para explorar la situación de los ancianos en el país más envejecido del mundo. Aquí están los datos más relevantes:

  1. Demografía:
    • Japón enfrenta un envejecimiento acelerado de su población. La esperanza de vida es alta, y la tasa de natalidad es baja.
    • Los ancianos representan una proporción significativa de la población total.
  2. Pensiones:
    • Muchos ancianos viven con pensiones muy bajas. Esto los lleva a trabajar hasta edades avanzadas para sobrevivir.
    • Algunos incluso recurren al delito para obtener comida.
  3. Cárceles:
    • Sorprendentemente, las cárceles japonesas albergan cada vez más presos mayores de 65 años.
    • Para algunos, la prisión se convierte en una solución porque allí tienen comida, techo y atención médica.
    • Las cárceles han tenido que adaptarse y funcionar como geriátricos.
  4. Vida en prisión:
    • Los ancianos en prisión enfrentan disciplina, horarios y trabajo obligatorio, incluso si padecen enfermedades.
    • Los sanos trabajan en naves dentro del recinto carcelario, mientras que los enfermos laboran en sus celdas.
    • A pesar de todo, la vida en prisión no es fácil para ellos.

Japón se enfrenta a desafíos demográficos y económicos relacionados con su población envejecida. Los ancianos luchan por sobrevivir con pensiones insuficientes, y algunos terminan en prisión buscando una solución.1