5. FUNDAMENTOS DE PYTHON PARA IA/ML (Comprensiones de Listas y Diccionarios)
Las comprensiones en Python son una forma compacta y expresiva de crear listas y diccionarios. En lugar de escribir bucles largos, puedes expresar la transformación en una sola línea clara. Por ejemplo, el enfoque clásico sin comprensión: squares = [] for n in range(1, 6): squares.append(n * n) y con comprensión: squares = [n * n for n in range(1, 6)]. El resultado es código más limpio, generalmente más rápido y más legible.
Patrón general de lista: [nuevo_elemento for elemento in iterable if condicion]. Imagina una cinta transportadora de datos: la comprensión toma cada elemento, opcionalmente lo filtra, lo transforma y lo coloca en una nueva lista.
Ejemplos prácticos: filtrar y transformar datos es muy habitual en pipelines de datos y en preparación de features para modelos. Ejemplo 1, crear cuadrados solo de números pares entre 1 y 20: squares_even = [n * n for n in range(1, 21) if n % 2 == 0]. Ejemplo 2, aumentar en 10 unidades todas las medidas de una lista de niveles: new_levels = [v + 10 for v in levels]. Ejemplo 3, extraer modelos de coches eléctricos a partir de una lista de objetos: describiendo en palabras se toma cada coche y si su tipo es EV se añade su modelo a la nueva lista.
Comprensiones anidadas permiten aplanar estructuras. Por ejemplo, aplanar grupos de estudiantes: groups = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] flat = [student for group in groups for student in group]. Piensa en abrir varios paquetes y poner todo en una sola bandeja.
Para diccionarios existe la comprensión de diccionarios con la estructura {clave: valor for item in iterable if condicion}. Ejemplo habitual en procesamiento de datos: crear un diccionario con descuento aplicado a precios numéricos: discounted = {item: price * 0.9 for item, price in prices.items()}. Otro uso frecuente es mapear nombres de usuario a su longitud: length_map = {u: len(u) for u in users}.
Un ejemplo combinado típico en proyectos de inteligencia de negocio y en pipelines de ML es convertir una lista de temperaturas en un mapeo categorizado: weather = {t: 'Hot' if t > 30 else 'Cool' for t in temps}. En producción se usa la misma idea para etiquetar rangos, crear flags o preparar características.
Cuándo usar comprensiones: cuando transformas o filtras datos, aplanas listas o construyes diccionarios a partir de conjuntos grandes. Evítalas cuando la lógica sea demasiado compleja o la comprensión termine teniendo varias condiciones y bucles anidados que reducen la legibilidad; en esos casos, un bucle tradicional o una función con nombre resulta mejor.
Ejercicios para practicar: Ejercicio 1 crear una lista de cuadrados de 1 a 20 solo para números pares. Ejercicio 2 dada una lista de nombres, crear un diccionario con cada nombre y su versión en mayúsculas. Ejercicio 3 con el diccionario products = {'mouse': 500, 'laptop': 60000, 'usb': 200} crear un nuevo diccionario donde los ítems con precio mayor que 1000 se etiqueten como Expensive y el resto como Cheap. Ejercicio 4 aplanar matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] usando comprensión.
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