https://colab.research.google.com/drive/1FIi5YyHUxFeQcOkdMaEjBXsrHLt3dB_Z?usp=sharing
¡Hola Estudiante, espero que estés bien!
Veo que estás trabajando en un ejercicio donde necesitas calcular el coeficiente angular utilizando NumPy y números aleatorios. Según el contexto, ya conoces el valor de ( b ) que es 17.
Para calcular el coeficiente angular, generalmente estamos hablando de encontrar la pendiente de una recta en una regresión lineal. Aquí tienes un ejemplo de cómo podrías hacerlo utilizando NumPy:
import numpy as np
# Generar datos aleatorios
np.random.seed(0) # Para reproducibilidad
x = np.random.rand(100) # 100 números aleatorios entre 0 y 1
y = 2.5 * x + 17 + np.random.normal(size=x.size) # y = mx + b + ruido
# Calcular el coeficiente angular (pendiente)
A = np.vstack([x, np.ones(len(x))]).T
m, _ = np.linalg.lstsq(A, y, rcond=None)[0]
print(f'El coeficiente angular calculado es: {m}')
En este ejemplo, estamos generando 100 números aleatorios para ( x ) y calculando ( y ) usando una pendiente de 2.5, un valor de ( b ) de 17, y añadiendo un poco de ruido. Luego, utilizamos la función np.linalg.lstsq para calcular la pendiente ( m ).
Espero que este ejemplo te sea útil para completar tu ejercicio. ¡Bons estudios!