# 📚 Álgebra Lineal con Google Sheets
**Álgebra lineal simplificada para estudiantes con integración perfecta a Google Sheets.**
Permite a estudiantes y profesores trabajar con matrices almacenadas en Google Sheets usando Python de forma intuitiva y sencilla. Perfecto para cursos de álgebra lineal, análisis numérico y ciencias de datos.
## 🚀 Instalación
```bash
pip install algebra-lineal-sheets
```
¡Y listo! No necesitas configurar nada más.
## 📋 Uso Básico
### 1. Preparar Google Sheet
- Crear Google Sheet llamado `matrices`
- Añadir pestañas con nombres: `A`, `B`, `v`, etc.
- Llenar con datos numéricos (sin texto ni fórmulas)
### 2. Usar en Python
```python
# Importar y configurar (una vez por sesión)
from algebra_lineal import *
configurar()
# Ver qué matrices tienes disponibles
workspace()
# Importar matrices específicas
importar('A', 'B', 'v')
# Realizar operaciones de álgebra lineal
C = A @ B # Multiplicación matricial
suma = A + B # Suma de matrices
Ainv = np.linalg.inv(A) # Matriz inversa
det_A = np.linalg.det(A) # Determinante
# Exportar resultados de vuelta a Google Sheets
exportar('C', 'suma', 'Ainv')
```
## 📊 Ejemplo Completo
```python
from algebra_lineal import *
import numpy as np
# Configurar conexión con Google Sheets
configurar()
# Ver workspace
workspace()
# 🏢 WORKSPACE: 'matrices'
# ===========================================================================
# # NOMBRE DIMENSIONES TIPO
# ---------------------------------------------------------------------------
# 1 A 3×3 📋 Matriz
# 2 B 3×3 📋 Matriz
# 3 v 3×1 📉 Vector columna
# Importar matrices necesarias
importar('A', 'B', 'v')
# Resolver sistema de ecuaciones Ax = b
b = v # Usar vector v como término independiente
x = np.linalg.solve(A, b)
# Verificar solución
verificacion = A @ x - b
error = np.linalg.norm(verificacion)
print(f"Solución: x = {x}")
print(f"Error: {error:.2e}")
# Exportar resultados
exportar('x', 'verificacion')
```
## 🔧 Funciones Disponibles
| Función | Descripción | Ejemplo |
|---------|-------------|---------|
| `configurar()` | Configuración inicial | `configurar()` |
| `workspace()` | Ver matrices en Sheets | `workspace()` |
| `importar()` | Importar matrices | `importar('A', 'B')` |
| `exportar()` | Exportar resultados | `exportar('C')` |
| `cambiar_sheet()` | Cambiar archivo | `cambiar_sheet('proyecto2')` |
| `ayuda()` | Ayuda completa | `ayuda()` |
## 📚 Para Estudiantes
### Google Colab (Recomendado)
```python
# 1. Instalar paquete
!pip install algebra-lineal-sheets
# 2. Importar y configurar
from algebra_lineal import *
configurar()
# 3. ¡Empezar a trabajar!
workspace()
importar('A', 'B')
resultado = A @ B
exportar('resultado')
```
### Operaciones Comunes
```python
# Después de importar matrices A, B, v
C = A @ B # Multiplicación matricial
suma = A + B # Suma
transpuesta = A.T # Transpuesta
inversa = np.linalg.inv(A) # Inversa (si existe)
determinante = np.linalg.det(A) # Determinante
autovalores = np.linalg.eigvals(A) # Autovalores
rango = np.linalg.matrix_rank(A) # Rango
norma = np.linalg.norm(v) # Norma de vector
```
## 👨🏫 Para Profesores
### Ventajas Pedagógicas
- **Enfoque en matemáticas**: Los estudiantes se concentran en álgebra lineal, no en programación
- **Datos modificables**: Cambiar valores en Google Sheets sin tocar código
- **Colaborativo**: Fácil compartir matrices entre estudiantes
- **Visual**: Ver resultados inmediatamente en Google Sheets
- **Escalable**: Funciona igual para 10 o 1000 estudiantes
### Configuración de Clase
1. **Crear plantilla**: Google Sheet con matrices ejemplo
2. **Compartir plantilla**: Estudiantes hacen copia
3. **Dar instrucciones simples**:
```python
!pip install algebra-lineal-sheets
from algebra_lineal import *
configurar()
```
### Ejemplo de Ejercicio
```python
# Ejercicio: Transformaciones lineales
importar('T', 'v1', 'v2', 'v3') # Matriz T y vectores
# Aplicar transformación
w1 = T @ v1
w2 = T @ v2
w3 = T @ v3
# Analizar propiedades
det_T = np.linalg.det(T)
es_invertible = abs(det_T) > 1e-10
# Exportar análisis
exportar('w1', 'w2', 'w3', 'det_T')
```
## 🛠️ Configuración Avanzada
### Múltiples Archivos
```python
# Cambiar archivo de trabajo
cambiar_sheet('proyecto_final')
workspace()
importar('datos_experimentales')
```
### Verificar Variables
```python
# Ver qué variables están disponibles para exportar
listar_variables_exportables()
```
## ❓ Solución de Problemas
### Error: "No se pudo abrir 'matrices'"
- ✅ Verificar que el Google Sheet existe
- ✅ Verificar que se llama exactamente 'matrices'
- ✅ Verificar permisos de acceso
### Error: "Variable no encontrada"
- ✅ Ejecutar `importar()` antes de usar variables
- ✅ Verificar nombres exactos con `workspace()`
### Error de autenticación
- ✅ Ejecutar `configurar()` nuevamente
- ✅ En Colab: Runtime → Restart and run all
## 🔄 Actualización
```bash
pip install --upgrade algebra-lineal-sheets
```
## 📦 Requisitos
- Python 3.8+
- numpy >= 1.20.0
- gspread >= 5.0.0
- google-auth >= 2.0.0
Se instalan automáticamente con el paquete.
## 📄 Licencia
MIT License - Ver [LICENSE](https://github.com/tu-usuario/algebra-lineal-sheets/blob/main/LICENSE) para más detalles.
## 🤝 Contribuir
¡Las contribuciones son bienvenidas!
## 📧 Contacto
- **Autor:** Francisco Pérez Mogollón
- **Email:** faperez9@utpl.edu.ec
- **PyPI:** https://pypi.org/project/algebra-lineal-sheets/
## 🔗 Enlaces Útiles
- [Google Colab](https://colab.research.google.com/)
- [Google Sheets](https://sheets.google.com/)
- [NumPy Documentation](https://numpy.org/doc/)
---
⭐ **¡Si te resulta útil, compártelo con otros profesores!** ⭐
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Usar en Python\n\n```python\n# Importar y configurar (una vez por sesi\u00f3n)\nfrom algebra_lineal import *\nconfigurar()\n\n# Ver qu\u00e9 matrices tienes disponibles\nworkspace()\n\n# Importar matrices espec\u00edficas\nimportar('A', 'B', 'v')\n\n# Realizar operaciones de \u00e1lgebra lineal\nC = A @ B # Multiplicaci\u00f3n matricial\nsuma = A + B # Suma de matrices\nAinv = np.linalg.inv(A) # Matriz inversa\ndet_A = np.linalg.det(A) # Determinante\n\n# Exportar resultados de vuelta a Google Sheets\nexportar('C', 'suma', 'Ainv')\n```\n\n## \ud83d\udcca Ejemplo Completo\n\n```python\nfrom algebra_lineal import *\nimport numpy as np\n\n# Configurar conexi\u00f3n con Google Sheets\nconfigurar()\n\n# Ver workspace\nworkspace()\n# \ud83c\udfe2 WORKSPACE: 'matrices'\n# ===========================================================================\n# # NOMBRE DIMENSIONES TIPO \n# ---------------------------------------------------------------------------\n# 1 A 3\u00d73 \ud83d\udccb Matriz \n# 2 B 3\u00d73 \ud83d\udccb Matriz \n# 3 v 3\u00d71 \ud83d\udcc9 Vector columna\n\n# Importar matrices necesarias\nimportar('A', 'B', 'v')\n\n# Resolver sistema de ecuaciones Ax = b\nb = v # Usar vector v como t\u00e9rmino independiente\nx = np.linalg.solve(A, b)\n\n# Verificar soluci\u00f3n\nverificacion = A @ x - b\nerror = np.linalg.norm(verificacion)\n\nprint(f\"Soluci\u00f3n: x = {x}\")\nprint(f\"Error: {error:.2e}\")\n\n# Exportar resultados\nexportar('x', 'verificacion')\n```\n\n## \ud83d\udd27 Funciones Disponibles\n\n| Funci\u00f3n | Descripci\u00f3n | Ejemplo |\n|---------|-------------|---------|\n| `configurar()` | Configuraci\u00f3n inicial | `configurar()` |\n| `workspace()` | Ver matrices en Sheets | `workspace()` |\n| `importar()` | Importar matrices | `importar('A', 'B')` |\n| `exportar()` | Exportar resultados | `exportar('C')` |\n| `cambiar_sheet()` | Cambiar archivo | `cambiar_sheet('proyecto2')` |\n| `ayuda()` | Ayuda completa | `ayuda()` |\n\n## \ud83d\udcda Para Estudiantes\n\n### Google Colab (Recomendado)\n\n```python\n# 1. Instalar paquete\n!pip install algebra-lineal-sheets\n\n# 2. Importar y configurar\nfrom algebra_lineal import *\nconfigurar()\n\n# 3. \u00a1Empezar a trabajar!\nworkspace()\nimportar('A', 'B')\nresultado = A @ B\nexportar('resultado')\n```\n\n### Operaciones Comunes\n\n```python\n# Despu\u00e9s de importar matrices A, B, v\nC = A @ B # Multiplicaci\u00f3n matricial\nsuma = A + B # Suma\ntranspuesta = A.T # Transpuesta\ninversa = np.linalg.inv(A) # Inversa (si existe)\ndeterminante = np.linalg.det(A) # Determinante\nautovalores = np.linalg.eigvals(A) # Autovalores\nrango = np.linalg.matrix_rank(A) # Rango\nnorma = np.linalg.norm(v) # Norma de vector\n```\n\n## \ud83d\udc68\u200d\ud83c\udfeb Para Profesores\n\n### Ventajas Pedag\u00f3gicas\n\n- **Enfoque en matem\u00e1ticas**: Los estudiantes se concentran en \u00e1lgebra lineal, no en programaci\u00f3n\n- **Datos modificables**: Cambiar valores en Google Sheets sin tocar c\u00f3digo\n- **Colaborativo**: F\u00e1cil compartir matrices entre estudiantes\n- **Visual**: Ver resultados inmediatamente en Google Sheets\n- **Escalable**: Funciona igual para 10 o 1000 estudiantes\n\n### Configuraci\u00f3n de Clase\n\n1. **Crear plantilla**: Google Sheet con matrices ejemplo\n2. **Compartir plantilla**: Estudiantes hacen copia\n3. **Dar instrucciones simples**:\n ```python\n !pip install algebra-lineal-sheets\n from algebra_lineal import *\n configurar()\n ```\n\n### Ejemplo de Ejercicio\n\n```python\n# Ejercicio: Transformaciones lineales\nimportar('T', 'v1', 'v2', 'v3') # Matriz T y vectores\n\n# Aplicar transformaci\u00f3n\nw1 = T @ v1\nw2 = T @ v2 \nw3 = T @ v3\n\n# Analizar propiedades\ndet_T = np.linalg.det(T)\nes_invertible = abs(det_T) > 1e-10\n\n# Exportar an\u00e1lisis\nexportar('w1', 'w2', 'w3', 'det_T')\n```\n\n## \ud83d\udee0\ufe0f Configuraci\u00f3n Avanzada\n\n### M\u00faltiples Archivos\n\n```python\n# Cambiar archivo de trabajo\ncambiar_sheet('proyecto_final')\nworkspace()\nimportar('datos_experimentales')\n```\n\n### Verificar Variables\n\n```python\n# Ver qu\u00e9 variables est\u00e1n disponibles para exportar\nlistar_variables_exportables()\n```\n\n## \u2753 Soluci\u00f3n de Problemas\n\n### Error: \"No se pudo abrir 'matrices'\"\n- \u2705 Verificar que el Google Sheet existe\n- \u2705 Verificar que se llama exactamente 'matrices'\n- \u2705 Verificar permisos de acceso\n\n### Error: \"Variable no encontrada\"\n- \u2705 Ejecutar `importar()` antes de usar variables\n- \u2705 Verificar nombres exactos con `workspace()`\n\n### Error de autenticaci\u00f3n\n- \u2705 Ejecutar `configurar()` nuevamente\n- \u2705 En Colab: Runtime \u2192 Restart and run all\n\n## \ud83d\udd04 Actualizaci\u00f3n\n\n```bash\npip install --upgrade algebra-lineal-sheets\n```\n\n## \ud83d\udce6 Requisitos\n\n- Python 3.8+\n- numpy >= 1.20.0\n- gspread >= 5.0.0\n- google-auth >= 2.0.0\n\nSe instalan autom\u00e1ticamente con el paquete.\n\n## \ud83d\udcc4 Licencia\n\nMIT License - Ver [LICENSE](https://github.com/tu-usuario/algebra-lineal-sheets/blob/main/LICENSE) para m\u00e1s detalles.\n\n## \ud83e\udd1d Contribuir\n\n\u00a1Las contribuciones son bienvenidas! \n\n## \ud83d\udce7 Contacto\n\n- **Autor:** Francisco P\u00e9rez Mogoll\u00f3n\n- **Email:** faperez9@utpl.edu.ec\n- **PyPI:** https://pypi.org/project/algebra-lineal-sheets/\n\n## \ud83d\udd17 Enlaces \u00datiles\n\n- [Google Colab](https://colab.research.google.com/)\n- [Google Sheets](https://sheets.google.com/)\n- [NumPy Documentation](https://numpy.org/doc/)\n\n---\n\n\u2b50 **\u00a1Si te resulta \u00fatil, comp\u00e1rtelo con otros profesores!** \u2b50",
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