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generar-codigo-python

使用 matplotlib/numpy 生成专业的 Python 代码，重现数学图像。当您需要通过 reticulate 创建 ICFES 练习的图表时，可选用此方法。它是 B 流程（专家绘图师）的第二阶段——紧随 TikZ 之后。

SKILL.md
--- frontmatter
name: generar-codigo-python
description: >
  Genera codigo Python profesional usando matplotlib/numpy para reproducir imagenes matematicas.
  Usa cuando necesites crear graficos via reticulate para ejercicios ICFES.
  Parte del Flujo B (Graficador Experto) - fase 2 despues de TikZ.
license: Proyecto Educativo - IE Pedacito de Cielo
compatibility: Requiere Python 3.8+, matplotlib, numpy. Linux/macOS.
metadata:
  author: alvaretto
  version: "2.1"
  language: es
allowed-tools:
  - Read
  - Write
  - Bash(python:*)
  - Bash(ls:*)

Generador de Codigo Python (matplotlib/numpy)

Decision Tree

code
Imagen original analizada?
    |
    +-> NO: Ejecutar /analizar-icfes primero
    |
    +-> SI: Identificar tipo de contenido
            |
            +-> Funciones matematicas
            +-> Figuras geometricas
            +-> Graficos estadisticos
            +-> Vectores/geometria avanzada
                 |
                 +-> Generar codigo matplotlib
                 |
                 +-> Renderizar PNG
                 |
                 +-> Comparar con original (>=95%)
                      |
                      +-> OK: Solicitar aprobacion usuario
                      +-> NO OK: Iterar codigo

Proceso paso a paso

PASO 1: Configuracion inicial

python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib import rcParams

rcParams['savefig.dpi'] = 300
rcParams['figure.figsize'] = (8, 6)

PASO 2: Identificar patron

Ver patrones matplotlib para:

  • •Funciones matematicas (lineas, curvas)
  • •Figuras geometricas (poligonos, circulos)
  • •Graficos estadisticos (barras, histogramas)
  • •Vectores y angulos

PASO 3: Generar codigo

Estructura basica:

python
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 6))
ax.plot(x, y, 'b-', linewidth=2)  # Geometria
ax.set_xlabel('x')                 # Etiquetas
ax.set_ylabel('y')
ax.grid(True, alpha=0.3)           # Cuadricula
plt.savefig('outputs/output_python.png', dpi=300, bbox_inches='tight')

PASO 4: Personalizar estilos

Ver estilos matplotlib para:

  • •Colores (nombres, hex, RGB)
  • •Estilos de linea
  • •Marcadores
  • •Texto matematico (LaTeX)

PASO 5: Validar y guardar

python
plt.savefig('outputs/output_python.png', dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.show()

Checklist de validacion

  • • Codigo ejecuta sin errores
  • • Genera imagen en outputs/
  • • Todos los elementos visibles
  • • Colores correctos
  • • Proporciones adecuadas
  • • Texto legible
  • • Codigo documentado

Mejores practicas

  1. •Usar numpy: Vectorizacion, evitar bucles
  2. •Alta resolucion: dpi=300
  3. •bbox_inches='tight': Evitar recortes
  4. •Nombres descriptivos: Variables claras
  5. •Comentarios: Documentar secciones
  6. •Cerrar figuras: plt.close() despues de guardar

Salida

Codigo Python completo guardado en outputs/output_python.py.

Referencias

Integracion con otros skills

code
analizar-icfes -> Flujo B:
    1. generar-codigo-tikz
    2. generar-codigo-python <- ESTE SKILL
    3. generar-codigo-r
    4. seleccion usuario