<jupyter_start><jupyter_text>Examen 3 de pythonLos ejercicios de este Parcial se deben hacer de manera individual y se debe subir el notebook (.ipynb) al cvirtual. __Únicamente se calificarán los notebooks subidos al cvirtual.__<jupyter_code>import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 1Cargar el archivo `csvExamen.csv` en un DataFrame con pandas (los índices son la columna 0) y responder las siguientes preguntas<jupyter_code>#Celda para cargar el archivo en un dataframe
archivo = 'csvExamen.csv'

df = pd.read_csv(archivo)

df<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Estimar los siguientes valores con numpy:1. ¿Cuál es el valor promedio de la columna 3?2. ¿Cuál es el valor más grande de la fila 13?3. ¿Cuál es el valor promedio de los elementos de las 5 primeras filas y las primeras 2 columnas?4. ¿Cuánto suman los elementos al cuadrado de la fila 0?5. ¿Qué columna al sumar todos sus elementos, suma el valor más grande?<jupyter_code>#Celda para solución del ejercicio
# 1:
df['col3'].mean()
# 2:
df.iloc[13,1:].max()
# 3:
df.iloc[0:5,1:3].sum().sum() / 10
# 4:
df.iloc[0,1:].apply(lambda x: x ** 2).sum()
# 5:
df.iloc[:,1:].sum().max()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Para ejercicio 2, 3 y 4Sean $P_1$ y $P_2$ dos puntos en dos dimensiones, es decir, $P_1 = (x_1,y_1)$ y $P_2 = (x_2,y_2)$La distancia euclidiana entre dos puntos $P_1$ y $P_2$  (en 2 dimensiones) está dada por:$$d_E(P_1,P_2) = \sqrt{\left(\left(x_2-x_1\right)^2+\left(y_2-y_1\right)^2\right)} $$En las siguiente celda debe crear tres puntos de dimensión 2.<jupyter_code>#Celda para crear los tres puntos en dos dimensiones
punto_1 =<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 2 Grafique con matplotlib los tres puntos previamente generados en el plano cartesiano<jupyter_code># Celda para solución del ejercicio<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 3 Calcule las distancias entre los tres puntos y almacene los resultados en una matriz, que tenga la siguiente forma:$$\left[\begin{matrix} d_E(P_1,P_1) & d_E(P_1,P_2) & d_E(P_1,P_3) \\ d_E(P_2,P_1) & d_E(P_2,P_2) & d_E(P_2,P_3) \\ d_E(P_3,P_1) & d_E(P_3,P_2) & d_E(P_3,P_3)\end{matrix}\right]$$<jupyter_code>#Celda para solución del ejercicio<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ejercicio 4Calcular la distancia de cada uno de los tres puntos al origen y almacenarlas en un diccionario<jupyter_code>#Celda para solución del ejercicio<jupyter_output><empty_output>
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