<![CDATA[Foros Python - Visualización y análisis de datos]]> https://foro.recursospython.com/ Wed, 22 Apr 2026 12:16:42 +0000 MyBB <![CDATA[Validador CFDI]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1521 Tue, 18 Mar 2025 10:42:56 -0700 jlgarduzamx]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1521
Pero tengo el error que no detecta el id "method":"css selector","selector":"[id="ctl00_MainContent_txtRFCEmisor"]", comparto el código que utilizo, igual y alguien le sirve.

Código:
import xml.etree.ElementTree as ET
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
import time

def leer_datos_xml(ruta_xml):
    try:
        tree = ET.parse(ruta_xml)
        root = tree.getroot()

        # Espacio de nombres SAT (verifica en tu XML)
        ns = {'cfdi': 'http://www.sat.gob.mx/cfd/4', 'tfd': 'http://www.sat.gob.mx/TimbreFiscalDigital'}

        # Extraer datos clave
        emisor = root.find(".//cfdi:Emisor", ns).attrib.get('Rfc', 'No encontrado')
        receptor = root.find(".//cfdi:Receptor", ns).attrib.get('Rfc', 'No encontrado')
        total = root.attrib.get('Total', '0.00')
        uuid = root.find(".//tfd:TimbreFiscalDigital", ns).attrib.get('UUID', 'No encontrado')

        return emisor, receptor, total, uuid

    except Exception as e:
        print(f"Error al leer el XML: {e}")
        return None, None, None, None

def validar_cfdi_sat(rfc_emisor, rfc_receptor, total, uuid):
    url = "https://verificacfdi.facturaelectronica.sat.gob.mx/default.aspx"

    params = {
        'id': uuid,
        're': rfc_emisor,
        'rr': rfc_receptor,
        'tt': f"{float(total):.6f}"
    }

    try:
        ruta = r"C:\chromedriver\chromedriver.exe"
        service = Service(ruta)
        options = webdriver.ChromeOptions()
        # options.add_argument("--headless")
        driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
        driver.get(url)
        driver.save_screenshot(r"validadorCFDI\error.png")
        # driver.quit

        # Esperar que cargue la página
        time.sleep(3)

        # Llenar los campos
        driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_txtRFCEmisor").send_keys(rfc_emisor)
        driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_txtRFCReceptor").send_keys(rfc_receptor)
        driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_txtUUID").send_keys(uuid)
        driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_txtTotal").send_keys(f"{float(total):.6f}")

        # Clic en el botón de consulta
        driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_btnConsultar").click()

        print(driver.page_source)

        # Esperar la respuesta
        time.sleep(5)

        # Obtener el estado del CFDI
        estado_element = driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_lblEstado")

        if estado_element:
            estado = estado_element.text.strip()
            driver.quit()
            return f"Estado del CFDI: {estado}"
        else:
            driver.quit()
            return "No se pudo obtener el estado del CFDI."

    except Exception as e:
        return f"Error en la consulta: {e}"

# ? Archivo XML de la factura
archivo_xml = r"validadorCFDI\OOTN8605082G3_FACCB7C.xml"

# Leer datos del XML
rfc_emisor, rfc_receptor, total, uuid = leer_datos_xml(archivo_xml)

if rfc_emisor and rfc_receptor and total and uuid:
    # Validar en el SAT
    resultado = validar_cfdi_sat(rfc_emisor, rfc_receptor, total, uuid)
    print(resultado)
else:
    print("No se pudieron extraer los datos del XML.")

El error que me arroja es el siguiente:
Código:
DevTools listening on ws://127.0.0.1:63266/devtools/browser/c00d1670-621d-4c29-838e-fd84e69745c6
Error en la consulta: Message: no such element: Unable to locate element: {"method":"css selector","selector":"[id="ctl00_MainContent_txtRFCEmisor"]"}
  (Session info: chrome=134.0.6998.89); For documentation on this error, please visit: https://www.selenium.dev/documentation/webdriver/troubleshooting/errors#no-such-element-exception
Stacktrace:
        GetHandleVerifier [0x00007FF7B78BFE45+26629]
        (No symbol) [0x00007FF7B7826010]
        (No symbol) [0x00007FF7B76B931A]
        (No symbol) [0x00007FF7B770F8E7]
        (No symbol) [0x00007FF7B770FB1C]
        (No symbol) [0x00007FF7B77634A7]
        (No symbol) [0x00007FF7B7737AEF]
        (No symbol) [0x00007FF7B7760169]
        (No symbol) [0x00007FF7B7737883]
        (No symbol) [0x00007FF7B7700550]
        (No symbol) [0x00007FF7B7701803]
        GetHandleVerifier [0x00007FF7B7C172BD+3529853]
        GetHandleVerifier [0x00007FF7B7C2DA22+3621858]
        GetHandleVerifier [0x00007FF7B7C224D3+3575443]
        GetHandleVerifier [0x00007FF7B798B77A+860474]
        (No symbol) [0x00007FF7B783088F]
        (No symbol) [0x00007FF7B782CBC4]
        (No symbol) [0x00007FF7B782CD66]
        (No symbol) [0x00007FF7B781C2C9]
        BaseThreadInitThunk [0x00007FFAB05E7374+20]
        RtlUserThreadStart [0x00007FFAB199CC91+33]
]]>
Pero tengo el error que no detecta el id "method":"css selector","selector":"[id="ctl00_MainContent_txtRFCEmisor"]", comparto el código que utilizo, igual y alguien le sirve.

Código:
import xml.etree.ElementTree as ET
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.chrome.service import Service
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager
import time

def leer_datos_xml(ruta_xml):
    try:
        tree = ET.parse(ruta_xml)
        root = tree.getroot()

        # Espacio de nombres SAT (verifica en tu XML)
        ns = {'cfdi': 'http://www.sat.gob.mx/cfd/4', 'tfd': 'http://www.sat.gob.mx/TimbreFiscalDigital'}

        # Extraer datos clave
        emisor = root.find(".//cfdi:Emisor", ns).attrib.get('Rfc', 'No encontrado')
        receptor = root.find(".//cfdi:Receptor", ns).attrib.get('Rfc', 'No encontrado')
        total = root.attrib.get('Total', '0.00')
        uuid = root.find(".//tfd:TimbreFiscalDigital", ns).attrib.get('UUID', 'No encontrado')

        return emisor, receptor, total, uuid

    except Exception as e:
        print(f"Error al leer el XML: {e}")
        return None, None, None, None

def validar_cfdi_sat(rfc_emisor, rfc_receptor, total, uuid):
    url = "https://verificacfdi.facturaelectronica.sat.gob.mx/default.aspx"

    params = {
        'id': uuid,
        're': rfc_emisor,
        'rr': rfc_receptor,
        'tt': f"{float(total):.6f}"
    }

    try:
        ruta = r"C:\chromedriver\chromedriver.exe"
        service = Service(ruta)
        options = webdriver.ChromeOptions()
        # options.add_argument("--headless")
        driver = webdriver.Chrome(service=service, options=options)
        driver.get(url)
        driver.save_screenshot(r"validadorCFDI\error.png")
        # driver.quit

        # Esperar que cargue la página
        time.sleep(3)

        # Llenar los campos
        driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_txtRFCEmisor").send_keys(rfc_emisor)
        driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_txtRFCReceptor").send_keys(rfc_receptor)
        driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_txtUUID").send_keys(uuid)
        driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_txtTotal").send_keys(f"{float(total):.6f}")

        # Clic en el botón de consulta
        driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_btnConsultar").click()

        print(driver.page_source)

        # Esperar la respuesta
        time.sleep(5)

        # Obtener el estado del CFDI
        estado_element = driver.find_element(By.ID, "ctl00_MainContent_lblEstado")

        if estado_element:
            estado = estado_element.text.strip()
            driver.quit()
            return f"Estado del CFDI: {estado}"
        else:
            driver.quit()
            return "No se pudo obtener el estado del CFDI."

    except Exception as e:
        return f"Error en la consulta: {e}"

# ? Archivo XML de la factura
archivo_xml = r"validadorCFDI\OOTN8605082G3_FACCB7C.xml"

# Leer datos del XML
rfc_emisor, rfc_receptor, total, uuid = leer_datos_xml(archivo_xml)

if rfc_emisor and rfc_receptor and total and uuid:
    # Validar en el SAT
    resultado = validar_cfdi_sat(rfc_emisor, rfc_receptor, total, uuid)
    print(resultado)
else:
    print("No se pudieron extraer los datos del XML.")

El error que me arroja es el siguiente:
Código:
DevTools listening on ws://127.0.0.1:63266/devtools/browser/c00d1670-621d-4c29-838e-fd84e69745c6
Error en la consulta: Message: no such element: Unable to locate element: {"method":"css selector","selector":"[id="ctl00_MainContent_txtRFCEmisor"]"}
  (Session info: chrome=134.0.6998.89); For documentation on this error, please visit: https://www.selenium.dev/documentation/webdriver/troubleshooting/errors#no-such-element-exception
Stacktrace:
        GetHandleVerifier [0x00007FF7B78BFE45+26629]
        (No symbol) [0x00007FF7B7826010]
        (No symbol) [0x00007FF7B76B931A]
        (No symbol) [0x00007FF7B770F8E7]
        (No symbol) [0x00007FF7B770FB1C]
        (No symbol) [0x00007FF7B77634A7]
        (No symbol) [0x00007FF7B7737AEF]
        (No symbol) [0x00007FF7B7760169]
        (No symbol) [0x00007FF7B7737883]
        (No symbol) [0x00007FF7B7700550]
        (No symbol) [0x00007FF7B7701803]
        GetHandleVerifier [0x00007FF7B7C172BD+3529853]
        GetHandleVerifier [0x00007FF7B7C2DA22+3621858]
        GetHandleVerifier [0x00007FF7B7C224D3+3575443]
        GetHandleVerifier [0x00007FF7B798B77A+860474]
        (No symbol) [0x00007FF7B783088F]
        (No symbol) [0x00007FF7B782CBC4]
        (No symbol) [0x00007FF7B782CD66]
        (No symbol) [0x00007FF7B781C2C9]
        BaseThreadInitThunk [0x00007FFAB05E7374+20]
        RtlUserThreadStart [0x00007FFAB199CC91+33]
]]> <![CDATA[No consigo activar pip en Python]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1508 Tue, 19 Nov 2024 01:07:44 -0800 Baldomero123]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1508 Tengo tanto pip.exe como Python.exe en el directorio
C:\usuarios\usuario\source\repos\venv\scripts\
si quiero ejecutar pip install en c. del sistema recibo:
pip no se reconoce como un comando
si dentro del directorio donde está pip.exe (y Python, repito) escribo pip install pyqt5 - tool recibo
"No Python at C:\usuarios\usuario\AppData\Local....qvz5n2kfra8p0\python.exe"
Llevo varias horas buscando por todas partes y no consigo que me aparezca PyQt5. ¿Qué puedo hacer? Gracias.]]> Tengo tanto pip.exe como Python.exe en el directorio
C:\usuarios\usuario\source\repos\venv\scripts\
si quiero ejecutar pip install en c. del sistema recibo:
pip no se reconoce como un comando
si dentro del directorio donde está pip.exe (y Python, repito) escribo pip install pyqt5 - tool recibo
"No Python at C:\usuarios\usuario\AppData\Local....qvz5n2kfra8p0\python.exe"
Llevo varias horas buscando por todas partes y no consigo que me aparezca PyQt5. ¿Qué puedo hacer? Gracias.]]> <![CDATA[Comparar dos imagenes]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1461 Wed, 17 Apr 2024 22:38:11 -0700 Linit]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1461
Vengo por aca con un pequeño problema en python en un proyecto personal a ver si alguien me puede ayudar, pero como soy nuevo en python tiendo a complicarme mucho, lo que estoy tratando  de hacer es comparar dos imagenes y ver si son iguales y no logro conseguirlo, uso openCV para comprar las imagenes:

Bueno la segunda imagen practicamente es la misma que la primea en cuanto tamaño y fondo, pero no tiene las letras por tal son diferentes. Pero mi codigo la detecta como iguales.

Imagen 1:
[Imagen: Error-No-Captcha-Base.png]
Imagen 2:
[Imagen: Error-No-Captcha-Actual.png]


Código:
import cv2
import os
import numpy as np

original = cv2.imread(os.getcwd() + '\\source\\capturas\\_ErrorSomethingWentWrongBase.png',1)       
comparar = cv2.imread(os.getcwd() + '\\source\\capturas\\_ErrorSomethingWentWrongActual.png',1)

if original.shape == comparar.shape:
    difference = cv2.subtract(original, comparar)
    b, g, r = cv2.split(difference)
    if (cv2.countNonZero(b) == 0 and cv2.countNonZero(g) == 0 and cv2.countNonZero(r) == 0):
        print("IGUALES")

Creo que hay que hacer una comparacion mas profunda pixel por pixel algo asi.

Cabe mencionar que cuando la segunda imagen tiene otro color de fondo si la detecta como diferentes.

Gracias de antemano por cualquier ayuda.]]>
Vengo por aca con un pequeño problema en python en un proyecto personal a ver si alguien me puede ayudar, pero como soy nuevo en python tiendo a complicarme mucho, lo que estoy tratando  de hacer es comparar dos imagenes y ver si son iguales y no logro conseguirlo, uso openCV para comprar las imagenes:

Bueno la segunda imagen practicamente es la misma que la primea en cuanto tamaño y fondo, pero no tiene las letras por tal son diferentes. Pero mi codigo la detecta como iguales.

Imagen 1:
[Imagen: Error-No-Captcha-Base.png]
Imagen 2:
[Imagen: Error-No-Captcha-Actual.png]


Código:
import cv2
import os
import numpy as np

original = cv2.imread(os.getcwd() + '\\source\\capturas\\_ErrorSomethingWentWrongBase.png',1)       
comparar = cv2.imread(os.getcwd() + '\\source\\capturas\\_ErrorSomethingWentWrongActual.png',1)

if original.shape == comparar.shape:
    difference = cv2.subtract(original, comparar)
    b, g, r = cv2.split(difference)
    if (cv2.countNonZero(b) == 0 and cv2.countNonZero(g) == 0 and cv2.countNonZero(r) == 0):
        print("IGUALES")

Creo que hay que hacer una comparacion mas profunda pixel por pixel algo asi.

Cabe mencionar que cuando la segunda imagen tiene otro color de fondo si la detecta como diferentes.

Gracias de antemano por cualquier ayuda.]]> <![CDATA[Scraping TikTok]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1419 Sun, 17 Dec 2023 15:24:09 -0800 pint34]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1419
Estoy intentando realizar un código para recoger información referente a vídeos de TikTok. No estoy consiguiendo conectar con TikTok. ¿Algún usuario tiene experiencia en este tema?]]>
Estoy intentando realizar un código para recoger información referente a vídeos de TikTok. No estoy consiguiendo conectar con TikTok. ¿Algún usuario tiene experiencia en este tema?]]> <![CDATA[Leer archivos .sor OTDR]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1384 Sun, 23 Jul 2023 23:14:36 -0700 aldahirr.v21@gmail.com]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1384
Espero que estén teniendo un excelente día. Me encuentro trabajando en un proyecto en Python donde necesito leer y graficar datos de un archivo .sor. Lamentablemente, estoy teniendo dificultades para lograrlo y me gustaría pedir su valiosa ayuda.

El archivo .sor contiene datos de mediciones en el contexto de la industria de las telecomunicaciones, y necesito extraer información relevante y representarla gráficamente para su análisis.

El problema que enfrento es que no estoy seguro de cómo abrir y leer correctamente el archivo .sor, y luego procesar los datos para graficarlos de manera adecuada. He investigado sobre diferentes bibliotecas en Python para trabajar con archivos .sor, pero aún no logro obtener los resultados deseados.

Si alguien tiene experiencia trabajando con archivos .sor o conoce alguna biblioteca o enfoque adecuado para abordar este problema, estaría inmensamente agradecido si pudiera compartir su conocimiento conmigo.

Adjunto aquí el código que he intentado hasta ahora 
Código:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import files

def graficar_datos_otdr(contenido_archivo):
    try:
        # Decodificar el contenido binario a texto utilizando diferentes codificaciones
        codificaciones = ['utf-8', 'ISO-8859-1', 'Latin-1', 'Windows-1252']
        contenido_texto = None
        for codificacion in codificaciones:
            try:
                contenido_texto = contenido_archivo.decode(codificacion)
                break
            except UnicodeDecodeError:
                continue

        if contenido_texto is None:
            raise UnicodeDecodeError("No se pudo decodificar el archivo con ninguna de las codificaciones soportadas.")

        # Buscar la línea que contiene la pérdida total y la pérdida por kilómetro
        perdida_total_linea = None
        perdida_por_km_linea = None
        lineas = contenido_texto.split('\n')
        for linea in lineas:
            if "pérdida total" in linea.lower():
                perdida_total_linea = linea
            elif "pérdida por kilómetro" in linea.lower():
                perdida_por_km_linea = linea

        # Extraer los valores de pérdida total y pérdida por kilómetro de las líneas encontradas
        perdida_total = None
        perdida_por_km = None
        if perdida_total_linea:
            perdida_total = float(perdida_total_linea.split(':')[1].strip().split()[0])
        if perdida_por_km_linea:
            perdida_por_km = float(perdida_por_km_linea.split(':')[1].strip().split()[0])

        # Verificar si se encontraron los valores
        if perdida_total is None or perdida_por_km is None:
            raise ValueError("No se pudieron encontrar los valores de pérdida total o pérdida por kilómetro en el archivo.")

        # Mostrar la información extraída
        print("Pérdida Total: {} dB".format(perdida_total))
        print("Pérdida por Kilómetro: {} dB/km".format(perdida_por_km))

        # Graficar los resultados
        plt.figure(figsize=(8, 6))
        plt.bar(["Pérdida Total", "Pérdida por Kilómetro"], [perdida_total, perdida_por_km])
        plt.ylabel("dB / dB/km")
        plt.title("Resultados de la Prueba de Fibra Óptica")
        plt.show()

    except Exception as e:
        print("Error:", e)

# Cargar el archivo SOR utilizando el widget de Colab
archivos_cargados = files.upload()

# Obtener el contenido del archivo cargado
nombre_archivo = next(iter(archivos_cargados))
contenido_archivo = archivos_cargados[nombre_archivo]

# Llamar a la función para procesar los datos del archivo y graficarlos
graficar_datos_otdr(contenido_archivo)

Agradezco enormemente su tiempo y espero poder aprender y superar este obstáculo con la ayuda y orientación de esta comunidad de programadores de Python.

¡Muchas gracias de antemano por su apoyo!

Saludos cordiales.]]>
Espero que estén teniendo un excelente día. Me encuentro trabajando en un proyecto en Python donde necesito leer y graficar datos de un archivo .sor. Lamentablemente, estoy teniendo dificultades para lograrlo y me gustaría pedir su valiosa ayuda.

El archivo .sor contiene datos de mediciones en el contexto de la industria de las telecomunicaciones, y necesito extraer información relevante y representarla gráficamente para su análisis.

El problema que enfrento es que no estoy seguro de cómo abrir y leer correctamente el archivo .sor, y luego procesar los datos para graficarlos de manera adecuada. He investigado sobre diferentes bibliotecas en Python para trabajar con archivos .sor, pero aún no logro obtener los resultados deseados.

Si alguien tiene experiencia trabajando con archivos .sor o conoce alguna biblioteca o enfoque adecuado para abordar este problema, estaría inmensamente agradecido si pudiera compartir su conocimiento conmigo.

Adjunto aquí el código que he intentado hasta ahora 
Código:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from google.colab import files

def graficar_datos_otdr(contenido_archivo):
    try:
        # Decodificar el contenido binario a texto utilizando diferentes codificaciones
        codificaciones = ['utf-8', 'ISO-8859-1', 'Latin-1', 'Windows-1252']
        contenido_texto = None
        for codificacion in codificaciones:
            try:
                contenido_texto = contenido_archivo.decode(codificacion)
                break
            except UnicodeDecodeError:
                continue

        if contenido_texto is None:
            raise UnicodeDecodeError("No se pudo decodificar el archivo con ninguna de las codificaciones soportadas.")

        # Buscar la línea que contiene la pérdida total y la pérdida por kilómetro
        perdida_total_linea = None
        perdida_por_km_linea = None
        lineas = contenido_texto.split('\n')
        for linea in lineas:
            if "pérdida total" in linea.lower():
                perdida_total_linea = linea
            elif "pérdida por kilómetro" in linea.lower():
                perdida_por_km_linea = linea

        # Extraer los valores de pérdida total y pérdida por kilómetro de las líneas encontradas
        perdida_total = None
        perdida_por_km = None
        if perdida_total_linea:
            perdida_total = float(perdida_total_linea.split(':')[1].strip().split()[0])
        if perdida_por_km_linea:
            perdida_por_km = float(perdida_por_km_linea.split(':')[1].strip().split()[0])

        # Verificar si se encontraron los valores
        if perdida_total is None or perdida_por_km is None:
            raise ValueError("No se pudieron encontrar los valores de pérdida total o pérdida por kilómetro en el archivo.")

        # Mostrar la información extraída
        print("Pérdida Total: {} dB".format(perdida_total))
        print("Pérdida por Kilómetro: {} dB/km".format(perdida_por_km))

        # Graficar los resultados
        plt.figure(figsize=(8, 6))
        plt.bar(["Pérdida Total", "Pérdida por Kilómetro"], [perdida_total, perdida_por_km])
        plt.ylabel("dB / dB/km")
        plt.title("Resultados de la Prueba de Fibra Óptica")
        plt.show()

    except Exception as e:
        print("Error:", e)

# Cargar el archivo SOR utilizando el widget de Colab
archivos_cargados = files.upload()

# Obtener el contenido del archivo cargado
nombre_archivo = next(iter(archivos_cargados))
contenido_archivo = archivos_cargados[nombre_archivo]

# Llamar a la función para procesar los datos del archivo y graficarlos
graficar_datos_otdr(contenido_archivo)

Agradezco enormemente su tiempo y espero poder aprender y superar este obstáculo con la ayuda y orientación de esta comunidad de programadores de Python.

¡Muchas gracias de antemano por su apoyo!

Saludos cordiales.]]> <![CDATA[Ayuda tipo de visualización]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1347 Mon, 24 Apr 2023 09:02:59 -0700 Scapekel]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1347
He estado viendo que últimamente se han puesto muy de moda este tipo de visualizaciones: 
[Imagen: wheat-production-by-country-2000-2020.jpg]

Según he estado investigando, los creadores utilizan Python para crearlas. Sabrían decir cómo las hacen? Alguna librería que estén utilizando?

Gracias.]]>
He estado viendo que últimamente se han puesto muy de moda este tipo de visualizaciones: 
[Imagen: wheat-production-by-country-2000-2020.jpg]

Según he estado investigando, los creadores utilizan Python para crearlas. Sabrían decir cómo las hacen? Alguna librería que estén utilizando?

Gracias.]]> <![CDATA[Extraer parquet de ruta a partir de una expresión]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1304 Mon, 02 Jan 2023 19:19:39 -0800 Nicolás Pyspark]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1304
Tengo un dataframe que me ayuda a construir el path donde estara almacenado el parquet que necesito, pero no logro reconstruir el path por completo entonces mi dataframe queda de la siguiente manera
Registro 1 | /data/master/uuaa/tabla1/ko_tabla1*campo1*
Registro n | /data/master/uuaa/tablan/ko_tablan*campon*

Ahora busco una función que tome cada expresión y me traiga los path coincidentes, ya que en la terminal puedo usar el siguiente comando:

hdfs dfs -ls  /data/master/uuaa/tabla1/ko_tabla1*campo1*

Y el resultado será:
/data/master/uuaa/tabla1/ko_tabla_fechaconmilisegundos1_campo1_version1
/data/master/uuaa/tabla1/ko_tabla_fechaconmilisegundos2_campo1_version2

Utilice la función glob.glob como me ayudo a encontrar el chatGpt3 openai, sin embargo esta función pide que el path se defina como:
hdfs://namenode/data/master/uuaa/tabla1/ko_tabla1*campo1*

No puedo obtener el namenode puesto que la única forma que encontré es mediante comandos de configuración y están restringidos, (hdfs getconf -namenodes)

Código:
import glob

def get_paths(path_expression):
    return glob.glob(path_expression)

path_expression = 'hdfs://namenode/path/to/*'

# Crea un RDD con la expresión de path
path_expression_rdd = sc.parallelize([path_expression])

# Aplica la función get_paths a cada elemento del RDD y guarda el resultado en una lista
paths = path_expression_rdd.map(get_paths).collect()

print(paths)  # imprime una lista con todos los paths que coinciden con la expresión dada en HDFS

Si alguno tiene alguna idea agradezco su ayuda, cuando tenga los paths espero poderlos cargar para hacer mi dataframe mas completo]]>
Tengo un dataframe que me ayuda a construir el path donde estara almacenado el parquet que necesito, pero no logro reconstruir el path por completo entonces mi dataframe queda de la siguiente manera
Registro 1 | /data/master/uuaa/tabla1/ko_tabla1*campo1*
Registro n | /data/master/uuaa/tablan/ko_tablan*campon*

Ahora busco una función que tome cada expresión y me traiga los path coincidentes, ya que en la terminal puedo usar el siguiente comando:

hdfs dfs -ls  /data/master/uuaa/tabla1/ko_tabla1*campo1*

Y el resultado será:
/data/master/uuaa/tabla1/ko_tabla_fechaconmilisegundos1_campo1_version1
/data/master/uuaa/tabla1/ko_tabla_fechaconmilisegundos2_campo1_version2

Utilice la función glob.glob como me ayudo a encontrar el chatGpt3 openai, sin embargo esta función pide que el path se defina como:
hdfs://namenode/data/master/uuaa/tabla1/ko_tabla1*campo1*

No puedo obtener el namenode puesto que la única forma que encontré es mediante comandos de configuración y están restringidos, (hdfs getconf -namenodes)

Código:
import glob

def get_paths(path_expression):
    return glob.glob(path_expression)

path_expression = 'hdfs://namenode/path/to/*'

# Crea un RDD con la expresión de path
path_expression_rdd = sc.parallelize([path_expression])

# Aplica la función get_paths a cada elemento del RDD y guarda el resultado en una lista
paths = path_expression_rdd.map(get_paths).collect()

print(paths)  # imprime una lista con todos los paths que coinciden con la expresión dada en HDFS

Si alguno tiene alguna idea agradezco su ayuda, cuando tenga los paths espero poderlos cargar para hacer mi dataframe mas completo]]> <![CDATA[Detectar ciclos con NumPy]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1263 Tue, 23 Aug 2022 12:34:43 -0700 Imja]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1263
Tengo dos columnas: 

Fecha:     Estado
1                10 (inicio)
2                12
3                11
4                13
5                14
6                18
7                20 (pico)
8                16
9                14
10              12 (fin e inicio del siguiente pico)
11              13
12              14
13              15

La consigna es que debo escribir el código en Pyhton y que este identifique los ciclos con las siguientes consideraciones: 

- la duración aproximada del ciclo total (inicio-pico-fin) es de 10 días, que pueden variar. 
- después del inicio del ciclo los estados que le siguen deben ser más grandes que el inicio. 
- si el valor actual es mas grande que todos los anteriores entonces ese valor es el pico
- pasados 5 días si el valor actual es el más pequeño ese es el fin del ciclo. 

Entiendo que primero debo definir las variables y luego trabajar con excepciones...pero no sé bien cómo empezar a escribir el código. He visto varios tutoriales, etc, pero para este caso en específico me cuesta identificar cómo empezar!! POR FAVOR, si alguien puede darme unas ideas de cómo debería verse el código lo agradecería muchísimo!!]]>
Tengo dos columnas: 

Fecha:     Estado
1                10 (inicio)
2                12
3                11
4                13
5                14
6                18
7                20 (pico)
8                16
9                14
10              12 (fin e inicio del siguiente pico)
11              13
12              14
13              15

La consigna es que debo escribir el código en Pyhton y que este identifique los ciclos con las siguientes consideraciones: 

- la duración aproximada del ciclo total (inicio-pico-fin) es de 10 días, que pueden variar. 
- después del inicio del ciclo los estados que le siguen deben ser más grandes que el inicio. 
- si el valor actual es mas grande que todos los anteriores entonces ese valor es el pico
- pasados 5 días si el valor actual es el más pequeño ese es el fin del ciclo. 

Entiendo que primero debo definir las variables y luego trabajar con excepciones...pero no sé bien cómo empezar a escribir el código. He visto varios tutoriales, etc, pero para este caso en específico me cuesta identificar cómo empezar!! POR FAVOR, si alguien puede darme unas ideas de cómo debería verse el código lo agradecería muchísimo!!]]> <![CDATA[Ayuda con histograma sencillo.]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1229 Wed, 22 Jun 2022 09:05:18 -0700 Rufinete]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1229
Soy nuevo en esto y estaba tratando un sencillo histograma pero no me sale correctamente, me gustaría saber si alguien podría ayudarme.

Adjunto imagen.

.png   Captura de Pantalla 2022-06-22 a las 17.44.08.png (Tamaño: 232,02 KB / Descargas: 6) ]]>
Soy nuevo en esto y estaba tratando un sencillo histograma pero no me sale correctamente, me gustaría saber si alguien podría ayudarme.

Adjunto imagen.

.png   Captura de Pantalla 2022-06-22 a las 17.44.08.png (Tamaño: 232,02 KB / Descargas: 6) ]]> <![CDATA[/MACHINE LEARNING/ problema al adaptar el código de la predicción del Churn Modelling]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1222 Thu, 09 Jun 2022 14:43:58 -0700 davma]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1222
Me surge un problema al adaptar el código de la predicción del Churn Modelling.

He cambiado el esquema del OneHotEncoder quitando los parámetros, pero me da error en la línea de ajuste del modelo:
classifier.fit(X_train, y_train, batch_size = 10, epochs = 50)

Te dejo Google Colab para que puedas ver el error: https://colab.research.google.com/drive/...sp=sharing

Muchisimas gracias


Código:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Importar la base de datos
dataset = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/AaronWard/Churn-Modelling-Artificial-Neural-Network/master/Churn_Modelling.csv');
X = dataset.iloc[:, 3:13].values
Y = dataset.iloc[:, 13].values

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder_X_1 = LabelEncoder()
X[:,1] = labelencoder_X_1.fit_transform(X[:,1])
labelencoder_X_2 = LabelEncoder()
X[:, 2] = labelencoder_X_2.fit_transform(X[:, 2])

onehotencoder = OneHotEncoder()
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
X = X[:, 1:]


#Dividir el dataset en Training set y Test Set
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2)

# Feature Scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# Importar la libreria de Keras y sus paquetes
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

#Inicializar la red neuronal
classifier = Sequential()
classifier.add(Dense(units = 6, kernel_initializer = 'uniform',
activation = 'relu', input_dim = 11))
classifier.add(Dense(units = 6, kernel_initializer = 'uniform',
activation = 'relu'))
classifier.add(Dense(units = 1, kernel_initializer = 'uniform',
activation = 'sigmoid'))

# Compilar red neuronal
classifier.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
classifier.fit(X_train, y_train, batch_size = 10, epochs = 50)

# Predecir los resultados del Test set
y_pred = classifier.predict(X_test)
y_pred = (y_pred > 0.5)
new_prediction = classifier.predict(sc.transform
(np.array([[0.0, 0, 500, 1, 40, 3, 50000, 2, 1, 1, 40000]])))
new_prediction = (new_prediction > 0.5)

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print('cm: ', cm)
print('New prediction: ', new_prediction)
]]>
Me surge un problema al adaptar el código de la predicción del Churn Modelling.

He cambiado el esquema del OneHotEncoder quitando los parámetros, pero me da error en la línea de ajuste del modelo:
classifier.fit(X_train, y_train, batch_size = 10, epochs = 50)

Te dejo Google Colab para que puedas ver el error: https://colab.research.google.com/drive/...sp=sharing

Muchisimas gracias


Código:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# Importar la base de datos
dataset = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/AaronWard/Churn-Modelling-Artificial-Neural-Network/master/Churn_Modelling.csv');
X = dataset.iloc[:, 3:13].values
Y = dataset.iloc[:, 13].values

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
labelencoder_X_1 = LabelEncoder()
X[:,1] = labelencoder_X_1.fit_transform(X[:,1])
labelencoder_X_2 = LabelEncoder()
X[:, 2] = labelencoder_X_2.fit_transform(X[:, 2])

onehotencoder = OneHotEncoder()
X = onehotencoder.fit_transform(X).toarray()
X = X[:, 1:]


#Dividir el dataset en Training set y Test Set
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size = 0.2)

# Feature Scaling
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)

# Importar la libreria de Keras y sus paquetes
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

#Inicializar la red neuronal
classifier = Sequential()
classifier.add(Dense(units = 6, kernel_initializer = 'uniform',
activation = 'relu', input_dim = 11))
classifier.add(Dense(units = 6, kernel_initializer = 'uniform',
activation = 'relu'))
classifier.add(Dense(units = 1, kernel_initializer = 'uniform',
activation = 'sigmoid'))

# Compilar red neuronal
classifier.compile(optimizer = 'adam', loss = 'binary_crossentropy', metrics = ['accuracy'])
classifier.fit(X_train, y_train, batch_size = 10, epochs = 50)

# Predecir los resultados del Test set
y_pred = classifier.predict(X_test)
y_pred = (y_pred > 0.5)
new_prediction = classifier.predict(sc.transform
(np.array([[0.0, 0, 500, 1, 40, 3, 50000, 2, 1, 1, 40000]])))
new_prediction = (new_prediction > 0.5)

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)

print('cm: ', cm)
print('New prediction: ', new_prediction)
]]> <![CDATA[Manejo de Strings en Dataframes]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1215 Sun, 29 May 2022 16:58:49 -0700 Horacio Sánchez]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1215 La consulta es:
Tengo una columna del dataframe con datos de tipo string y quiero sacar de esa columna un substring que cumpla determinada condición y colocarlo en una columna nueva.
Ejemplo:
Columnas               A                                                 B (columna nueva)
datos             el auto verde                (acá tendrìa que figurar solo el color)
datos1           la moto azul                 (acá tendrìa que figurar solo el color) 
datos 2          celeste es el cielo          (acá tendrìa que figurar solo el color)


Espero haber sido claro, para que me puedan ayudar.


Muchas Gracias.

sds]]> La consulta es:
Tengo una columna del dataframe con datos de tipo string y quiero sacar de esa columna un substring que cumpla determinada condición y colocarlo en una columna nueva.
Ejemplo:
Columnas               A                                                 B (columna nueva)
datos             el auto verde                (acá tendrìa que figurar solo el color)
datos1           la moto azul                 (acá tendrìa que figurar solo el color) 
datos 2          celeste es el cielo          (acá tendrìa que figurar solo el color)


Espero haber sido claro, para que me puedan ayudar.


Muchas Gracias.

sds]]> <![CDATA[Creación de un ionograma]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1190 Tue, 26 Apr 2022 13:31:33 -0700 MycroftPinJ]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1190 La foto que adjunto es un ionograma, y es la representación grafica de las mediciones de una ionosonda, se encarga de medir cambios en las capas de la ionosfera. 
El ionograma se crea a partir de un sondeo en algunas frecuencias y esta compuesto por una linea de datos de 1 y 0 (señal digital de binarios puros), en una matriz de 570 x 512, la matriz se llena en columnas de abajo hacia arriba y pasa a la siguiente columna. Estas señales van dadas por unas entradas  llamadas CLOCK, DATA  y YB. La señal DATA es la que indica qué se transmite en cada frecuencia (durante el periodo entre flancos de bajada). La señal Y son los datos del eje Y, que indican la altura de la ionosfera. El flanco de bajada del CLOCK es el que indica en qué momento hay que muestrear las señales digitales.

En síntesis es crear una una matriz según los condiciones dadas y los datos dados, puede ser un 1 o 0, en el caso que sea uno indica un pixel de matriz en color blanco, recreando algo similiar a la imagen con un interfaz grafica simple.

Pense en la serializacion de datos para la recreacion de la matriz pero talvez a alguien se le ocurra alguna idea mejor.

.png   ionograma.PNG (Tamaño: 41,84 KB / Descargas: 2) ]]> La foto que adjunto es un ionograma, y es la representación grafica de las mediciones de una ionosonda, se encarga de medir cambios en las capas de la ionosfera. 
El ionograma se crea a partir de un sondeo en algunas frecuencias y esta compuesto por una linea de datos de 1 y 0 (señal digital de binarios puros), en una matriz de 570 x 512, la matriz se llena en columnas de abajo hacia arriba y pasa a la siguiente columna. Estas señales van dadas por unas entradas  llamadas CLOCK, DATA  y YB. La señal DATA es la que indica qué se transmite en cada frecuencia (durante el periodo entre flancos de bajada). La señal Y son los datos del eje Y, que indican la altura de la ionosfera. El flanco de bajada del CLOCK es el que indica en qué momento hay que muestrear las señales digitales.

En síntesis es crear una una matriz según los condiciones dadas y los datos dados, puede ser un 1 o 0, en el caso que sea uno indica un pixel de matriz en color blanco, recreando algo similiar a la imagen con un interfaz grafica simple.

Pense en la serializacion de datos para la recreacion de la matriz pero talvez a alguien se le ocurra alguna idea mejor.

.png   ionograma.PNG (Tamaño: 41,84 KB / Descargas: 2) ]]> <![CDATA[Consulta de base de datos con Panda y Selenium]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1168 Sat, 19 Mar 2022 16:46:01 -0700 JimmyL]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1168
La tabla que extraido a veces tiene campos en blanco y al crear las listas para exportarlo a csv, luego no me calzan las columnas en Excel. paso a explicarlo con un ejemplo:

Registro #1 (María, González, 18 años, España, Barcelona)
Registro #2 (José, Pérez, España, Barcelona) #Acá falta la edad por ejemplo


Así capturo cada registro y creo el data frame en Panda:

Código:
Lineas=driver.find_elements_by_tag_name('//*[@id="datos"]/td')
driver.quit()
   
    datos=[]
    for linea in Lineas:
        datos.append(linea)
   
    df = pd.DataFrame(datos)
    my_path='C:/Users/Jaime/Desktop/python-course/Archivo.csv'
    df.to_csv(my_path , index=false)
]]>
La tabla que extraido a veces tiene campos en blanco y al crear las listas para exportarlo a csv, luego no me calzan las columnas en Excel. paso a explicarlo con un ejemplo:

Registro #1 (María, González, 18 años, España, Barcelona)
Registro #2 (José, Pérez, España, Barcelona) #Acá falta la edad por ejemplo


Así capturo cada registro y creo el data frame en Panda:

Código:
Lineas=driver.find_elements_by_tag_name('//*[@id="datos"]/td')
driver.quit()
   
    datos=[]
    for linea in Lineas:
        datos.append(linea)
   
    df = pd.DataFrame(datos)
    my_path='C:/Users/Jaime/Desktop/python-course/Archivo.csv'
    df.to_csv(my_path , index=false)
]]> <![CDATA[Consultar por asunto en gmail]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1153 Sat, 26 Feb 2022 07:44:47 -0800 UNIX]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1153
Pido que me ORIENTEN donde puedo encontrar algo similar o igual. 

A modo de investigación dado que soy novato debo encontrar informacion de como hacer un programa en Python que:

  • Se conecte a una cuenta de Gmail, 
  • Recorra el inbox, 
  • Detecte los emails con un título específico .
  • Descargue solamente los adjuntos tipo excel de esa lista de emails. 
  • Los grabe en un directorio.

Ahi concluiría.


Algún tutorial tambien puede servir por supuesto.

Muchas gracias!
Adjunto codigo que encontre, tal vez me digan que con modificarlo un poco pueda resolverlo.

Código:
import imaplib
import email
from email.header import decode_header
import webbrowser
import os
from getpass import getpass

# Datos del usuario
username = input("Correo: ")
password = getpass("Password: ")

# Crear conexión
imap = imaplib.IMAP4_SSL("imap.gmail.com")
# iniciar sesión
imap.login(username, password)

status, mensajes = imap.select("INBOX")
# print(mensajes)
# mensajes a recibir
N = 3
# cantidad total de correos
mensajes = int(mensajes[0])

for i in range(mensajes, mensajes - N, -1):
    # print(f"vamos por el mensaje: {i}")
#     # Obtener el mensaje
    try:
        res, mensaje = imap.fetch(str(i), "(RFC822)")
    except:
        break
    for respuesta in mensaje:
        if isinstance(respuesta, tuple):
            # Obtener el contenido
            mensaje = email.message_from_bytes(respuesta[1])
            # decodificar el contenido
            subject = decode_header(mensaje["Subject"])[0][0]
            if isinstance(subject, bytes):
                # convertir a string
                subject = subject.decode()
            # de donde viene el correo
            from_ = mensaje.get("From")
            print("Subject:", subject)
            print("From:", from_)
            print("Mensaje obtenido con exito")
            # si el correo es html
            if mensaje.is_multipart():
                # Recorrer las partes del correo
                for part in mensaje.walk():
                    # Extraer el contenido
                    content_type = part.get_content_type()
                    content_disposition = str(part.get("Content-Disposition"))
                    try:
                        # el cuerpo del correo
                        body = part.get_payload(decode=True).decode()
                    except:
                        pass
                    if content_type == "text/plain" and "attachment" not in content_disposition:
                        # Mostrar el cuerpo del correo
                        print(body)
                    elif "attachment" in content_disposition:
#                         # download attachment
                        nombre_archivo = part.get_filename()
                        if nombre_archivo:
                            if not os.path.isdir(subject):
                                # crear una carpeta para el mensaje
                                os.mkdir(subject)
                            ruta_archivo = os.path.join(subject, nombre_archivo)
                            # download attachment and save it
                            open(ruta_archivo, "wb").write(part.get_payload(decode=True))
            else:
                # contenido del mensaje
                content_type = mensaje.get_content_type()
                # cuerpo del mensaje
                body = mensaje.get_payload(decode=True).decode()
                if content_type == "text/plain":
#                     # mostrar solo el texto
                    print(body)
            # if content_type == "text/html":
            #     # Abrir el html en el navegador
            #     if not os.path.isdir(subject):
            #         os.mkdir(subject)
            #     nombre_archivo = f"{subject}.html"
            #     ruta_archivo = os.path.join(subject, nombre_archivo)
            #     open(ruta_archivo, "w").write(body)
            #     # abrir el navegador
            #     webbrowser.open(ruta_archivo)
#             print("********************************")
imap.close()
imap.logout()
]]>
Pido que me ORIENTEN donde puedo encontrar algo similar o igual. 

A modo de investigación dado que soy novato debo encontrar informacion de como hacer un programa en Python que:

  • Se conecte a una cuenta de Gmail, 
  • Recorra el inbox, 
  • Detecte los emails con un título específico .
  • Descargue solamente los adjuntos tipo excel de esa lista de emails. 
  • Los grabe en un directorio.

Ahi concluiría.


Algún tutorial tambien puede servir por supuesto.

Muchas gracias!
Adjunto codigo que encontre, tal vez me digan que con modificarlo un poco pueda resolverlo.

Código:
import imaplib
import email
from email.header import decode_header
import webbrowser
import os
from getpass import getpass

# Datos del usuario
username = input("Correo: ")
password = getpass("Password: ")

# Crear conexión
imap = imaplib.IMAP4_SSL("imap.gmail.com")
# iniciar sesión
imap.login(username, password)

status, mensajes = imap.select("INBOX")
# print(mensajes)
# mensajes a recibir
N = 3
# cantidad total de correos
mensajes = int(mensajes[0])

for i in range(mensajes, mensajes - N, -1):
    # print(f"vamos por el mensaje: {i}")
#     # Obtener el mensaje
    try:
        res, mensaje = imap.fetch(str(i), "(RFC822)")
    except:
        break
    for respuesta in mensaje:
        if isinstance(respuesta, tuple):
            # Obtener el contenido
            mensaje = email.message_from_bytes(respuesta[1])
            # decodificar el contenido
            subject = decode_header(mensaje["Subject"])[0][0]
            if isinstance(subject, bytes):
                # convertir a string
                subject = subject.decode()
            # de donde viene el correo
            from_ = mensaje.get("From")
            print("Subject:", subject)
            print("From:", from_)
            print("Mensaje obtenido con exito")
            # si el correo es html
            if mensaje.is_multipart():
                # Recorrer las partes del correo
                for part in mensaje.walk():
                    # Extraer el contenido
                    content_type = part.get_content_type()
                    content_disposition = str(part.get("Content-Disposition"))
                    try:
                        # el cuerpo del correo
                        body = part.get_payload(decode=True).decode()
                    except:
                        pass
                    if content_type == "text/plain" and "attachment" not in content_disposition:
                        # Mostrar el cuerpo del correo
                        print(body)
                    elif "attachment" in content_disposition:
#                         # download attachment
                        nombre_archivo = part.get_filename()
                        if nombre_archivo:
                            if not os.path.isdir(subject):
                                # crear una carpeta para el mensaje
                                os.mkdir(subject)
                            ruta_archivo = os.path.join(subject, nombre_archivo)
                            # download attachment and save it
                            open(ruta_archivo, "wb").write(part.get_payload(decode=True))
            else:
                # contenido del mensaje
                content_type = mensaje.get_content_type()
                # cuerpo del mensaje
                body = mensaje.get_payload(decode=True).decode()
                if content_type == "text/plain":
#                     # mostrar solo el texto
                    print(body)
            # if content_type == "text/html":
            #     # Abrir el html en el navegador
            #     if not os.path.isdir(subject):
            #         os.mkdir(subject)
            #     nombre_archivo = f"{subject}.html"
            #     ruta_archivo = os.path.join(subject, nombre_archivo)
            #     open(ruta_archivo, "w").write(body)
            #     # abrir el navegador
            #     webbrowser.open(ruta_archivo)
#             print("********************************")
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]]> <![CDATA[insertar grafico en ventana independiente]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1139 Mon, 07 Feb 2022 16:34:25 -0800 valencia7291]]> https://foro.recursospython.com/showthread.php?tid=1139
Tengo el siguiente codigo python que genera un grafico y mi intención es que lo muestre en una ventana (Interfaz grafica) ya sea con tkinter o cualquier otro. Muchas gracias a quien pueda ayudarme

Código:
import urllib.request
import json
import math
import matplotlib.pyplot as plt

#START-END POINT
P1=[-33.965526,18.377388]
P2=[-33.959881,18.478549]

#NUMBER OF POINTS
s=100
interval_lat=(P2[0]-P1[0])/s #interval for latitude
interval_lon=(P2[1]-P1[1])/s #interval for longitude

#SET A NEW VARIABLE FOR START POINT
lat0=P1[0]
lon0=P1[1]

#LATITUDE AND LONGITUDE LIST
lat_list=[lat0]
lon_list=[lon0]

#GENERATING POINTS
for i in range(s):
    lat_step=lat0+interval_lat
    lon_step=lon0+interval_lon
    lon0=lon_step
    lat0=lat_step
    lat_list.append(lat_step)
    lon_list.append(lon_step)

#HAVERSINE FUNCTION
def haversine(lat1,lon1,lat2,lon2):
    lat1_rad=math.radians(lat1)
    lat2_rad=math.radians(lat2)
    lon1_rad=math.radians(lon1)
    lon2_rad=math.radians(lon2)
    delta_lat=lat2_rad-lat1_rad
    delta_lon=lon2_rad-lon1_rad
    a=math.sqrt((math.sin(delta_lat/2))**2+math.cos(lat1_rad)*math.cos(lat2_rad)*(math.sin(delta_lon/2))**2)
    d=2*6371000*math.asin(a)
    return d

#DISTANCE CALCULATION
d_list=[]
for j in range(len(lat_list)):
    lat_p=lat_list[j]
    lon_p=lon_list[j]
    dp=haversine(lat0,lon0,lat_p,lon_p)/1000 #km
    d_list.append(dp)
d_list_rev=d_list[::-1] #reverse list


#CONSTRUCT JSON
d_ar=[{}]*len(lat_list)
for i in range(len(lat_list)):
    d_ar[i]={"latitude":lat_list[i],"longitude":lon_list[i]}
location={"locations":d_ar}
json_data=json.dumps(location,skipkeys=int).encode('utf8')

#SEND REQUEST
url="https://api.open-elevation.com/api/v1/lookup"
response = urllib.request.Request(url,json_data,headers={'Content-Type': 'application/json'})
fp=urllib.request.urlopen(response)

#RESPONSE PROCESSING
res_byte=fp.read()
res_str=res_byte.decode("utf8")
js_str=json.loads(res_str)
#print (js_mystr)
fp.close()

#GETTING ELEVATION
response_len=len(js_str['results'])
elev_list=[]
for j in range(response_len):
    elev_list.append(js_str['results'][j]['elevation'])

#BASIC STAT INFORMATION
mean_elev=round((sum(elev_list)/len(elev_list)),3)
min_elev=min(elev_list)
max_elev=max(elev_list)
distance=d_list_rev[-1]

#PLOT ELEVATION PROFILE
base_reg=0
plt.figure(figsize=(10,4))
plt.plot(d_list_rev,elev_list)
plt.plot([0,distance],[min_elev,min_elev],'--g',label='min: '+str(min_elev)+' m')
plt.plot([0,distance],[max_elev,max_elev],'--r',label='max: '+str(max_elev)+' m')
plt.plot([0,distance],[mean_elev,mean_elev],'--y',label='ave: '+str(mean_elev)+' m')
plt.fill_between(d_list_rev,elev_list,base_reg,alpha=0.1)
plt.text(d_list_rev[0],elev_list[0],"P1")
plt.text(d_list_rev[-1],elev_list[-1],"P2")
plt.xlabel("Distance(km)")
plt.ylabel("Elevation(m)")
plt.grid()
plt.legend(fontsize='small')
plt.show()
]]>
Tengo el siguiente codigo python que genera un grafico y mi intención es que lo muestre en una ventana (Interfaz grafica) ya sea con tkinter o cualquier otro. Muchas gracias a quien pueda ayudarme

Código:
import urllib.request
import json
import math
import matplotlib.pyplot as plt

#START-END POINT
P1=[-33.965526,18.377388]
P2=[-33.959881,18.478549]

#NUMBER OF POINTS
s=100
interval_lat=(P2[0]-P1[0])/s #interval for latitude
interval_lon=(P2[1]-P1[1])/s #interval for longitude

#SET A NEW VARIABLE FOR START POINT
lat0=P1[0]
lon0=P1[1]

#LATITUDE AND LONGITUDE LIST
lat_list=[lat0]
lon_list=[lon0]

#GENERATING POINTS
for i in range(s):
    lat_step=lat0+interval_lat
    lon_step=lon0+interval_lon
    lon0=lon_step
    lat0=lat_step
    lat_list.append(lat_step)
    lon_list.append(lon_step)

#HAVERSINE FUNCTION
def haversine(lat1,lon1,lat2,lon2):
    lat1_rad=math.radians(lat1)
    lat2_rad=math.radians(lat2)
    lon1_rad=math.radians(lon1)
    lon2_rad=math.radians(lon2)
    delta_lat=lat2_rad-lat1_rad
    delta_lon=lon2_rad-lon1_rad
    a=math.sqrt((math.sin(delta_lat/2))**2+math.cos(lat1_rad)*math.cos(lat2_rad)*(math.sin(delta_lon/2))**2)
    d=2*6371000*math.asin(a)
    return d

#DISTANCE CALCULATION
d_list=[]
for j in range(len(lat_list)):
    lat_p=lat_list[j]
    lon_p=lon_list[j]
    dp=haversine(lat0,lon0,lat_p,lon_p)/1000 #km
    d_list.append(dp)
d_list_rev=d_list[::-1] #reverse list


#CONSTRUCT JSON
d_ar=[{}]*len(lat_list)
for i in range(len(lat_list)):
    d_ar[i]={"latitude":lat_list[i],"longitude":lon_list[i]}
location={"locations":d_ar}
json_data=json.dumps(location,skipkeys=int).encode('utf8')

#SEND REQUEST
url="https://api.open-elevation.com/api/v1/lookup"
response = urllib.request.Request(url,json_data,headers={'Content-Type': 'application/json'})
fp=urllib.request.urlopen(response)

#RESPONSE PROCESSING
res_byte=fp.read()
res_str=res_byte.decode("utf8")
js_str=json.loads(res_str)
#print (js_mystr)
fp.close()

#GETTING ELEVATION
response_len=len(js_str['results'])
elev_list=[]
for j in range(response_len):
    elev_list.append(js_str['results'][j]['elevation'])

#BASIC STAT INFORMATION
mean_elev=round((sum(elev_list)/len(elev_list)),3)
min_elev=min(elev_list)
max_elev=max(elev_list)
distance=d_list_rev[-1]

#PLOT ELEVATION PROFILE
base_reg=0
plt.figure(figsize=(10,4))
plt.plot(d_list_rev,elev_list)
plt.plot([0,distance],[min_elev,min_elev],'--g',label='min: '+str(min_elev)+' m')
plt.plot([0,distance],[max_elev,max_elev],'--r',label='max: '+str(max_elev)+' m')
plt.plot([0,distance],[mean_elev,mean_elev],'--y',label='ave: '+str(mean_elev)+' m')
plt.fill_between(d_list_rev,elev_list,base_reg,alpha=0.1)
plt.text(d_list_rev[0],elev_list[0],"P1")
plt.text(d_list_rev[-1],elev_list[-1],"P2")
plt.xlabel("Distance(km)")
plt.ylabel("Elevation(m)")
plt.grid()
plt.legend(fontsize='small')
plt.show()
]]>