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  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3.  
  4. class DataAnalysisApp:
  5.     def __init__(self, data):
  6.         self.data = data
  7.  
  8.     def perform_analysis(self):
  9.         # Realizar cálculos complejos y análisis estadísticos
  10.         analysis_results = {
  11.             "mean": np.mean(self.data),
  12.             "median": np.median(self.data),
  13.             "std_dev": np.std(self.data),
  14.             # Agregar más estadísticas según sea necesario
  15.         }
  16.         return analysis_results
  17.  
  18.     def visualize_data(self):
  19.         # Visualizar los datos analizados a través de gráficos y cuadros
  20.         plt.figure(figsize=(10, 6))
  21.         plt.hist(self.data, bins=20, color='skyblue', edgecolor='black')
  22.         plt.title('Histograma de Datos')
  23.         plt.xlabel('Valores')
  24.         plt.ylabel('Frecuencia')
  25.         plt.grid(True)
  26.         plt.show()
  27.  
  28. # Ejemplo de uso
  29. if __name__ == "__main__":
  30.     # Datos de ejemplo (pueden ser sustituidos por tus propios datos)
  31.     data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
  32.  
  33.     # Crear instancia de la aplicación de análisis de datos
  34.     app = DataAnalysisApp(data)
  35.  
  36.     # Realizar análisis de datos
  37.     analysis_results = app.perform_analysis()
  38.     print "Resultados del análisis:"
  39.     for key, value in analysis_results.items():
  40.         print "{0}: {1}".format(key, value)
  41.  
  42.     # Visualizar los datos
  43.     app.visualize_data()
  44.  
Success #stdin #stdout 0.64s 56012KB
comments (?)
stdin
copy 
Standard input is empty
stdout
copy 
Resultados del análisis:
std_dev: 0.994163596034
median: 0.027947564912
mean: 0.0295196493879
https://ideone.com/m6doab
language:
Python (cpython 2.7.16)
created:
168 days ago
visibility:
public

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