# 1. ¿Cuál es la palabra más frecuente en el siguiente párrafo?
paragraph='I love teaching. If you do not love teaching what else can you love. I love Python if you do not love something which can give you all the capabilities to develop an application what else can you love.'
# Convertimos el párrafo a minúsculas
paragraph=paragraph.lower()
# Separamos el párrafo en palabras
words=paragraph.split()
# Creamos un diccionario para contar la frecuencia de cada palabra
word_freq={}
forwordinwords:
ifwordinword_freq:
word_freq[word]+=1
else:
word_freq[word]=1
# Encontramos la palabra más frecuente
most_freq_word=max(word_freq,key=word_freq.get)
print("La palabra más frecuente es:",most_freq_word)
# 2. La posición de algunas partículas
# en el eje x horizontal son - 12, -4, -3 y - 1
# en la dirección negativa,
# 0 en el origen,
# 4 y 8 en la dirección positiva.
# Extrae estos números de todo el texto
# y encuentra la distancia entre
# las dos partículas más lejanas.
text="La posición de algunas partículas en el eje x horizontal son -12, -4, -3 y -1 en la dirección negativa, 0 en el origen, 4 y 8 en la dirección positiva."
# Extraemos los números del texto
numbers=re.findall(r'-?\d+',text)
# Convertimos los números a enteros
numbers=[int(num)fornuminnumbers]
# Encontramos la distancia entre las dos partículas más lejanas
distance=max(numbers)-min(numbers)
print("La distancia entre las dos partículas más lejanas es:",distance)
# Ejercicios: Nivel 2
# 1. Escribe un patrón que identifique
# si una cadena es una variable válida en Python.
# Definimos una función que verifica si una cadena es una variable válida en Python
# 1. Limpia el siguiente texto. Después de limpiarlo, cuenta las tres palabras más frecuentes en la cadena.
sentence='''%I $am@% a%tea@cher%, &and& I lo%#ve %tea@ching%;. There $is nothing; &as& mo@re rewarding as educa@ting &and& @emp%o@wering peo@ple. ;I found tea@ching m%o@re interesting tha@n any other %jo@bs. %Do@es thi%s mo@tivate yo@u to be a tea@cher!?'''
# Limpiamos el texto
clean_sentence=re.sub(r'[^a-zA-Z\s]','',sentence)
# Convertimos el texto a minúsculas
clean_sentence=clean_sentence.lower()
# Separamos el texto en palabras
words=clean_sentence.split()
# Creamos un diccionario para contar la frecuencia de cada palabra