Mejor herramienta X73361


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Una fábrica de herramientas de precisión realiza un proceso de calidad. Para eso realiza múltiples mediciones con la misma herramienta.

Diseñad una función mejor_herramienta(lmediciones) que, dada una lista de mediciones reales lmediciones, devuelva el nombre de la herramienta que tenga mayor precisión, es decir, aquella cuya desviación típica sea menor. Podemos suponer que para cada herramienta se han realizado al menos dos mediciones.

La desviación típica σ de una lista de n números x0,…, xn − 1 es:

σ =
√
∑(xi−
x
)2
n−1

donde x es la media de los números de la lista.

Por ejemplo, dada la lista de 8 mediciones [1.2, 1.3, 1.0, 1.5, 1.2, 1.4, 1.3, 1.2], la media x es 1.2625 y la desviación típica es 0.15059406173077153.

Sample session 
>>> m = [['herramienta1',1.29708186, 1.31266035, 1.33536083, 1.29651107,
...                         1.27489226, 1.31669962, 1.296645  , 1.31999788,
...                         1.30039536, 1.28287777, 1.28805435, 1.30090147,
...                         1.27151722, 1.26324628, 1.2893031 , 1.30099176,
...                         1.29308506, 1.30773716, 1.29497462, 1.29530172],
...         ['herramienta2',2.82486964, 2.79124532, 2.80591011, 2.80944679,
...                         2.81057422, 2.7981161 , 2.77104033, 2.79758669,
...                         2.78554721, 2.80345295, 2.79900319, 2.7846449 ,
...                         2.80583578, 2.81153274, 2.80816726, 2.81009209,
...                         2.7946134 , 2.7883018 , 2.7968774 , 2.78145684],
...         ['herramienta3',1.59912295, 1.60199575, 1.59920467, 1.60108844,
...                         1.60497468, 1.59742797, 1.6009022 , 1.59948543,
...                         1.60242975, 1.60092409, 1.59868339, 1.59909426,
...                         1.59670533, 1.59309514, 1.60266672, 1.59587891,
...                         1.59662104, 1.60692734, 1.60238514, 1.60106771],
...         ['herramienta4',0.91837844, 0.91031125, 0.87873479, 0.91919775,
...                         0.94548981, 0.92281759, 0.87520564, 0.90950628,
...                         0.91250966, 0.90622502, 0.90045178, 0.89656651,
...                         0.92379851, 0.90519854, 0.87822092, 0.83423747,
...                         0.92680545, 0.9184275 , 0.9108524 , 0.88113948],
...         ['herramienta5',1.89940911, 1.90002205, 1.89982581, 1.90027163,
...                         1.89981981, 1.89991447, 1.89988227, 1.90011783,
...                         1.90013265, 1.89962221, 1.90012783, 1.89985387,
...                         1.90009801, 1.89989183, 1.89987518, 1.8993762 ,
...                         1.89976188, 1.89942767, 1.89992038, 1.89967331],
...         ['herramienta6',2.02130853, 1.99060463, 2.01337742, 1.99429791,
...                         1.98339322, 1.99800895, 2.0008932 , 2.0228473 ,
...                         2.00771829, 2.00002554, 1.99437905, 2.01117355,
...                         1.99537268, 2.00808408, 1.99111077, 1.98352936,
...                         1.99376165, 1.98541568, 2.00602666, 2.00810295]]
>>> mejor_herramienta(m)
'herramienta5'
Information
Author
Professors Informàtica EEBE
Language
Spanish
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Python
User solutions
Python