@@ -11,22 +11,22 @@ msgstr ""
1111"Project-Id-Version :Python 3.8\n "
1212"Report-Msgid-Bugs-To :\n "
1313"POT-Creation-Date :2023-10-12 19:43+0200\n "
14- "PO-Revision-Date :2021-08-02 19:49+0200\n "
15- "Last-Translator :Cristián Maureira-Fredes <cmaureirafredes@gmail.com>\n "
16- "Language :es\n "
14+ "PO-Revision-Date :2023-10-14 20:05-0300\n "
15+ "Last-Translator :Carlos A. Crespo <lvccrespo@gmail.com>\n "
1716"Language-Team :python-doc-es\n "
18- "Plural-Forms : nplurals=2; plural=(n != 1); \n
17+ "Language : es \n
1918"MIME-Version :1.0\n "
2019"Content-Type :text/plain; charset=utf-8\n "
2120"Content-Transfer-Encoding :8bit\n "
21+ "Plural-Forms :nplurals=2; plural=(n != 1);\n "
2222"Generated-By :Babel 2.13.0\n "
23+ "X-Generator :Poedit 3.0.1\n "
2324
2425#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:10
2526msgid "Floating Point Arithmetic: Issues and Limitations"
2627msgstr "Aritmética de Punto Flotante: Problemas y Limitaciones"
2728
2829#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:16
29- #, fuzzy
3030msgid ""
3131"Floating-point numbers are represented in computer hardware as base 2 "
3232"(binary) fractions. For example, the **decimal** fraction ``0.625`` has "
@@ -35,9 +35,13 @@ msgid ""
3535"values, the only real difference being that the first is written in base 10 "
3636"fractional notation, and the second in base 2."
3737msgstr ""
38- "...tiene el valor 0/2 + 0/4 + 1/8. Estas dos fracciones tienen valores "
39- "idénticos, la única diferencia real es que la primera está escrita en "
40- "notación fraccional en base 10 y la segunda en base 2."
38+ "Los números de punto flotante se representan en el hardware de computadoras "
39+ "como fracciones en base 2 (binarias). Por ejemplo, la fracción **decimal** "
40+ "``0.625`` tiene un valor de 6/10 + 2/100 + 5/1000, y de la misma manera, la "
41+ "fracción binaria ``0.101`` tiene un valor de 1/2 + 0/4 + 1/8. Estas dos "
42+ "fracciones tienen valores idénticos; la única diferencia real radica en que "
43+ "la primera se escribe en notación fraccional en base 10, y la segunda en "
44+ "base 2."
4145
4246#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:23
4347msgid ""
@@ -101,7 +105,6 @@ msgstr ""
101105"pero no es exactamente el valor verdadero de 1/10."
102106
103107#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:58
104- #, fuzzy
105108msgid ""
106109"Many users are not aware of the approximation because of the way values are "
107110"displayed. Python only prints a decimal approximation to the true decimal "
@@ -110,21 +113,20 @@ msgid ""
110113"stored for 0.1, it would have to display::"
111114msgstr ""
112115"La mayoría de los usuarios no son conscientes de esta aproximación por la "
113- "forma en que se muestran los valores.
116+ "forma en que se muestran los valores. Python solamente muestra una "
114117"aproximación decimal al valor verdadero decimal de la aproximación binaria "
115- "almacenada por la máquina.
118+ "almacenada por la máquina. En la mayoría de las máquinas, si Python fuera a "
116119"imprimir el verdadero valor decimal de la aproximación binaria almacenada "
117- "para 0.1, debería mostrar
120+ "para 0.1, debería mostrar::"
118121
119122#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:67
120- #, fuzzy
121123msgid ""
122124"That is more digits than most people find useful, so Python keeps the number "
123125"of digits manageable by displaying a rounded value instead:"
124126msgstr ""
125127"Esos son más dígitos que lo que la mayoría de la gente encuentra útil, por "
126- "lo que Python mantiene manejable la cantidad de dígitos al mostraren su "
127- "lugar un valor redondeado : :"
128+ "lo que Python mantiene manejable la cantidad de dígitos al mostrarun valor "
129+ "redondeado en su lugar :"
128130
129131#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:75
130132msgid ""
@@ -180,13 +182,12 @@ msgstr ""
180182"diferencia, o no lo hagan en todos los modos de salida)."
181183
182184#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:97
183- #, fuzzy
184185msgid ""
185186"For more pleasant output, you may wish to use string formatting to produce a "
186187"limited number of significant digits:"
187188msgstr ""
188189"Para una salida más elegante, quizás quieras usar el formateo de cadenas de "
189- "texto para generar un número limitado de dígitos significativos:: "
190+ "texto para generar un número limitado de dígitos significativos:"
190191
191192#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:111
192193msgid ""
@@ -197,44 +198,41 @@ msgstr ""
197198"simplemente redondeando al *mostrar* el valor verdadero de la máquina."
198199
199200#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:114
200- #, fuzzy
201201msgid ""
202202"One illusion may beget another. For example, since 0.1 is not exactly 1/10, "
203203"summing three values of 0.1 may not yield exactly 0.3, either:"
204204msgstr ""
205- "Una ilusión puede generar otra.
206- "1/10, sumar tres veces 0.1 podría también no generar exactamente 0.3:: "
205+ "Una ilusión puede generar otra. Por ejemplo, ya que 0.1 no es exactamente "
206+ "1/10, sumar tres veces 0.1 podría también no generar exactamente 0.3:"
207207
208208#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:122
209- #, fuzzy
210209msgid ""
211210"Also, since the 0.1 cannot get any closer to the exact value of 1/10 and 0.3 "
212211"cannot get any closer to the exact value of 3/10, then pre-rounding with :"
213212"func:`round` function cannot help:"
214213msgstr ""
215214"También, ya que 0.1 no puede acercarse más al valor exacto de 1/10 y 0.3 no "
216215"puede acercarse más al valor exacto de 3/10, redondear primero con la "
217- "función :func:`round` no puede ayudar:: "
216+ "función :func:`round` no puede ayudar:"
218217
219218#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:131
220- #, fuzzy
221219msgid ""
222220"Though the numbers cannot be made closer to their intended exact values, "
223221"the :func:`math.isclose` function can be useful for comparing inexact values:"
224222msgstr ""
225- "A pesar que los números no pueden acercarse a los valores exactos que "
226- "pretendemos, la función :func:`round` puede ser útil para redondear a "
227- "posteriori, para que los resultados con valores inexactos se puedan comparar "
228- "entre sí::"
223+ "Aunque los números no pueden acercarse más a sus valores exactos previstos, "
224+ "la función :func:`math.isclose` puede ser útil para comparar valores "
225+ "inexactos:"
229226
230227#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:139
231228msgid ""
232229"Alternatively, the :func:`round` function can be used to compare rough "
233230"approximations::"
234231msgstr ""
232+ "Alternativamente, la función :func:`round` se puede usar para comparar "
233+ "aproximaciones imprecisas::"
235234
236235#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:147
237- #, fuzzy
238236msgid ""
239237"Binary floating-point arithmetic holds many surprises like this. The "
240238"problem with\" 0.1\" is explained in precise detail below, in the "
@@ -247,9 +245,13 @@ msgid ""
247245msgstr ""
248246"La aritmética de punto flotante binaria tiene varias sorpresas como esta. El "
249247"problema con\" 0.1\" es explicado con detalle abajo, en la sección\" Error "
250- "de Representación\" . Mirá los Peligros del Punto Flotante (en inglés, `The "
251- "Perils of Floating Point <http://www.lahey.com/float.htm>`_) para una más "
252- "completa recopilación de otras sorpresas normales."
248+ "de Representación\" . Consultar `Ejemplos de Problemas de Punto Flotante "
249+ "<https://jvns.ca/blog/2023/01/13/examples-of-floating-point-problems/>`_ "
250+ "para obtener un agradable resumen de cómo funciona la aritmética de punto "
251+ "flotante binaria y los tipos de problemas que comúnmente se encuentran en la "
252+ "práctica. También consultar Los Peligros del Punto Flotante ( `The Perils of "
253+ "Floating Point <http://www.lahey.com/float.htm>`_) para una más completa "
254+ "recopilación de otras sorpresas comunes."
253255
254256#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:156
255257msgid ""
@@ -305,55 +307,51 @@ msgstr ""
305307"1/3 pueden ser representados exactamente)."
306308
307309#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:177
308- #, fuzzy
309310msgid ""
310311"If you are a heavy user of floating-point operations you should take a look "
311312"at the NumPy package and many other packages for mathematical and "
312313"statistical operations supplied by the SciPy project. See <https://scipy."
313314"org>."
314315msgstr ""
315- "Sies ungran usuario de operaciones decoma flotante,debería echar un "
316- "vistazo al paquete NumPy y muchos otros paquetes para operaciones "
317- "matemáticas y estadísticassuministrados por el proyecto SciPy.Consulte "
316+ "Sieres un usuariointensivo de operaciones depunto flotante,deberías "
317+ "echar un vistazo al paquete NumPy y a muchos otros paquetes para operaciones "
318+ "matemáticas y estadísticasproporcionados por el proyecto SciPy.Ver "
318319"<https://scipy.org>."
319320
320321#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:181
321- #, fuzzy
322322msgid ""
323323"Python provides tools that may help on those rare occasions when you really "
324324"*do* want to know the exact value of a float. The :meth:`float."
325325"as_integer_ratio` method expresses the value of a float as a fraction:"
326326msgstr ""
327327"Python provee herramientas que pueden ayudar en esas raras ocasiones cuando "
328- "realmente *querés* saber el valor exacto de un float. El método :meth:`float."
329- "as_integer_ratio` expresa el valor del float como una fracción::"
328+ "realmente *querés* saber el valor exacto de un punto flotante. El método :"
329+ "meth:`float.as_integer_ratio` expresa el valor del punto flotante como una "
330+ "fracción:"
330331
331332#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:192
332- #, fuzzy
333333msgid ""
334334"Since the ratio is exact, it can be used to losslessly recreate the original "
335335"value:"
336336msgstr ""
337337"Ya que la fracción es exacta, se puede usar para recrear sin pérdidas el "
338- "valor original:: "
338+ "valor original:"
339339
340340#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:200
341- #, fuzzy
342341msgid ""
343342"The :meth:`float.hex` method expresses a float in hexadecimal (base 16), "
344343"again giving the exact value stored by your computer:"
345344msgstr ""
346- "El método :meth:`float.hex` expresa unfloat en hexadecimal (base 16), "
347- "nuevamente retornando el valor exacto almacenado por tu computadora: :"
345+ "El método :meth:`float.hex` expresa unpunto flotante en hexadecimal (base "
346+ "16), nuevamente retornando el valor exacto almacenado por tu computadora:"
348347
349348#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:208
350- #, fuzzy
351349msgid ""
352350"This precise hexadecimal representation can be used to reconstruct the float "
353351"value exactly:"
354352msgstr ""
355353"Esta representación hexadecimal precisa se puede usar para reconstruir el "
356- "valor exacto delfloat: :"
354+ "valor exacto delpunto flotante :"
357355
358356#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:216
359357msgid ""
@@ -368,19 +366,18 @@ msgstr ""
368366"formato (como Java y C99)."
369367
370368#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:220
371- #, fuzzy
372369msgid ""
373370"Another helpful tool is the :func:`sum` function which helps mitigate loss-"
374371"of-precision during summation. It uses extended precision for intermediate "
375372"rounding steps as values are added onto a running total. That can make a "
376373"difference in overall accuracy so that the errors do not accumulate to the "
377374"point where they affect the final total:"
378375msgstr ""
379- "Otra herramienta útil es la función :func:`math.fsum ` que ayuda a mitigar la "
380- "pérdida de precisión durante la suma. Esta función lleva la cuenta de "
381- "\" dígitos perdidos \" mientras se suman los valoresen un total. Eso puede "
382- "hacer una diferencia en laexactitud de lo que se va sumando para que los "
383- "errores no se acumulenal punto en que afecten el total final: :"
376+ "Otra herramienta útil es la función :func:`sum ` que ayuda a mitigar la "
377+ "pérdida de precisión durante la suma.Utiliza precisión extendida para pasos "
378+ "de redondeo intermedios a medida que se agregan valoresa un total en "
379+ "ejecución. Esto puede marcar ladiferencia en la precisión general para que "
380+ "los errores no se acumulenhasta el punto en que afecten el total final:"
384381
385382#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:233
386383msgid ""
@@ -390,6 +387,12 @@ msgid ""
390387"in uncommon cases where large magnitude inputs mostly cancel each other out "
391388"leaving a final sum near zero:"
392389msgstr ""
390+ "La función :func:`math.fsum()` va más allá y realiza un seguimiento de todos "
391+ "los\" dígitos perdidos\" a medida que se agregan valores a un total en "
392+ "ejecución, de modo que el resultado tiene solo un redondeo. Esto es más "
393+ "lento que :func:`sum`, pero será más preciso en casos poco comunes en los "
394+ "que las entradas de gran magnitud se cancelan en su mayoría entre sí, "
395+ "dejando una suma final cercana a cero:"
393396
394397#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:260
395398msgid "Representation Error"
@@ -421,7 +424,6 @@ msgstr ""
421424"mostrarán el número decimal exacto que esperás."
422425
423426#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:271
424- #, fuzzy
425427msgid ""
426428"Why is that? 1/10 is not exactly representable as a binary fraction. Since "
427429"at least 2000, almost all machines use IEEE 754 binary floating-point "
@@ -431,52 +433,50 @@ msgid ""
431433"fraction it can of the form *J*/2**\\ *N* where *J* is an integer containing "
432434"exactly 53 bits. Rewriting ::"
433435msgstr ""
434- "¿Por qué es eso? 1/10 no es representable exactamente como una fracción "
435- "binaria. Casi todas las máquinas de hoy en día (Noviembre del 2000) usan "
436- "aritmética de punto flotante IEEE-754, y casi todas las plataformas mapean "
437- "los flotantes de Python al\" doble precisión\" de IEEE-754. Estos "
438- "\" dobles\" tienen 53 bits de precisión, por lo tanto en la entrada la "
439- "computadora intenta convertir 0.1 a la fracción más cercana que puede de la "
440- "forma *J*/2\\ *\\ **N* donde *J* es un entero que contiene exactamente 53 "
441- "bits. Reescribiendo ::"
436+ "¿Por qué sucede esto? 1/10 no es exactamente representable como una fracción "
437+ "binaria. Desde al menos el año 2000, casi todas las máquinas utilizan la "
438+ "aritmética de punto flotante binaria IEEE 754, y casi todas las plataformas "
439+ "asignan los números de punto flotante de Python a valores binarios de 64 "
440+ "bits de precisión\" doble\" de IEEE 754. Los valores binarios de IEEE 754 de "
441+ "64 bits contienen 53 bits de precisión, por lo que en la entrada, la "
442+ "computadora se esfuerza por convertir 0.1 en la fracción más cercana de la "
443+ "forma *J*/2**\\ *N* donde *J* es un número entero que contiene exactamente "
444+ "53 bits. Reescribiendo ::"
442445
443446#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:282
444447msgid "as ::"
445448msgstr "...como ::"
446449
447450#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:286
448- #, fuzzy
449451msgid ""
450452"and recalling that *J* has exactly 53 bits (is ``>= 2**52`` but ``< "
451453"2**53``), the best value for *N* is 56:"
452454msgstr ""
453455"...y recordando que *J* tiene exactamente 53 bits (es ``>= 2**52`` pero ``< "
454- "2**53``), el mejor valor para *N* es 56:: "
456+ "2**53``), el mejor valor para *N* es 56:"
455457
456458#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:294
457- #, fuzzy
458459msgid ""
459460"That is, 56 is the only value for *N* that leaves *J* with exactly 53 bits. "
460461"The best possible value for *J* is then that quotient rounded:"
461462msgstr ""
462463"O sea, 56 es el único valor para *N* que deja *J* con exactamente 53 bits. "
463- "El mejor valor posible para *J* es entonces el cociente redondeado:: "
464+ "El mejor valor posible para *J* es entonces el cociente redondeado:"
464465
465466#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:303
466- #, fuzzy
467467msgid ""
468468"Since the remainder is more than half of 10, the best approximation is "
469469"obtained by rounding up:"
470470msgstr ""
471471"Ya que el resto es más que la mitad de 10, la mejor aproximación se obtiene "
472- "redondeándolo:: "
472+ "redondeándolo:"
473473
474474#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:313
475- #, fuzzy
476475msgid ""
477476"Therefore the best possible approximation to 1/10 in IEEE 754 double "
478477"precision is::"
479- msgstr "Por lo tanto la mejor aproximación a 1/10 en doble precisión 754 es::"
478+ msgstr ""
479+ "Por lo tanto la mejor aproximación a 1/10 en doble precisión IEEE 754 es::"
480480
481481#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:318
482482msgid ""
@@ -495,40 +495,37 @@ msgstr ""
495495"1/10. ¡Pero no hay caso en que sea *exactamente* 1/10!"
496496
497497#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:326
498- #, fuzzy
499498msgid ""
500499"So the computer never\" sees\" 1/10: what it sees is the exact fraction "
501500"given above, the best IEEE 754 double approximation it can get:"
502501msgstr ""
503- "Entonces la computadora nunca\" ve\" 1/10: lo que ve es la fracción exacta "
504- "de arriba, la mejor aproximación al flotante doble de 754 que puede obtener::"
502+ "Entonces la computadora nunca\" ve\" 1/10: lo que ve es la fracción exacta "
503+ "de arriba, la mejor aproximación al flotante doble IEEE 754 que puede "
504+ "obtener:"
505505
506506#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:334
507- #, fuzzy
508507msgid ""
509508"If we multiply that fraction by 10\\ *\\ *55, we can see the value out to 55 "
510509"decimal digits:"
511510msgstr ""
512511"Si multiplicamos esa fracción por 10\\ *\\ *55, podemos ver el valor hasta los "
513- "55 dígitos decimales:: "
512+ "55 dígitos decimales:"
514513
515514#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:342
516- #, fuzzy
517515msgid ""
518516"meaning that the exact number stored in the computer is equal to the decimal "
519517"value 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625. Instead of "
520518"displaying the full decimal value, many languages (including older versions "
521519"of Python), round the result to 17 significant digits:"
522520msgstr ""
523- "... lo que significa que el valor exacto almacenado en la computadora es "
524- "igual al valor decimal "
525- "0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625. En lugar de "
526- "mostrar el valor decimal completo, muchos lenguajes (incluyendo versiones "
527- "más viejas de Python), redondean el resultado a 17 dígitos significativos: :"
521+ "lo que significa que el valor exacto almacenado en la computadora es igual "
522+ "al valor decimal 0.1000000000000000055511151231257827021181583404541015625. "
523+ "En lugar de mostrar el valor decimal completo, muchos lenguajes (incluyendo "
524+ "versiones anteriores de Python), redondean el resultado a 17 dígitos "
525+ "significativos:"
528526
529527#: ../Doc/tutorial/floatingpoint.rst:352
530- #, fuzzy
531528msgid ""
532529"The :mod:`fractions` and :mod:`decimal` modules make these calculations easy:"
533530msgstr ""
534- "Los módulos :mod:`fractions` y :mod:`decimal` hacen fácil estos cálculos:: "
531+ "Los módulos :mod:`fractions` y :mod:`decimal` hacen fácil estos cálculos:"