• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Tuco: Campo de entrada tipo contraseña en Matlab

abril 20, 2022 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

A la hora de crear un formulario en Matlab es posible que necesitemos incluir un campo para la entrada de contraseñas. En los cuales los caracteres que se introducen deberían permanecer ocultos. Componente que actualmente no existe. Por ejemplo, para el caso de que tengamos que acceder a una base de datos y esta requiere una contraseña. Para conseguir esto existe un truco sencillo que funciona solamente en Windows, simplemente se crea un componente Edit Text y se cambia la fuente por defecto por Symbol. Debido a que esta fuente no se puede mostrar, lo que se consigue es un campo de entrada tipo contraseña en Matlab en el que los caracteres se reemplazan por cuadrados.

Ejemplo de campo de entrada tipo contraseña en Matlab

La forma más sencilla para crear este componente es escribir la siguiente linea en Matlab.

h = uicontrol('Style', 'Edit', 'FontName', 'Symbol');

Con la que se crea un control de tipo Edit en una figura (en el caso de que exista una activa se creará en esta, sino se creará una nueva), obteniéndose como resultado en la variable h el handle del componente. En la siguiente captura de pantalla se muestra como se ve este componente al agregar texto.

Evaluación de un campo de contraseña en Matlab
Evaluación de un campo de contraseña en Matlab

Tal como se puede apreciar en lugar de los caracteres introducidos por el usuario lo que se muestra son cuadrados, por lo alguien que esté mirando la pantalla no podrá saber cual es el texto introducido. A pesar de esto, sí que es posible recuperar el valor introducido como es habitual en este componente accediendo a la propiedad String, lo ue se muestra a continuación.

La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1)
En Analytics Lane
La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1)

h = 

  UIControl (Secret) with properties:

              Style: 'edit'
             String: 'Secret'
    BackgroundColor: [0.9400 0.9400 0.9400]
           Callback: ''
              Value: 0
           Position: [20 20 60 20]
              Units: 'pixels'

Desafortunadamente, este truco solamente funciona cuando se está trabajando en Windows, ya que tanto en Mac como en Linux se muestra la fuente y, aunque no pueda leer correctamente, existe una correspondencia entre cada símbolo mostrado y la letra introducida. Por lo que, en estos sistemas, sí que sería posible obtener la contraseña.

Conclusiones

Este es un truco sencillo que nos puede sacar de un apuro cuando necesitamos incluir un campo de entrada tipo contraseña en Matlab. Aunque desafortunadamente solamente funciona en Windows.

Existen otras formas de conseguir esto, cómo puede ser el uso de componentes Java, aunque es algo que se eliminará en las futuras versiones de Matlab.

Imagen de Theodor Moise en Pixabay

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicidad


Publicaciones relacionadas

  • La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1)
  • Analytics Lane lanza la versión 1.1 del laboratorio con nuevas suites de CLV y Scoring
  • Subplots en Matplotlib: cómo organizar múltiples gráficos en una sola figura
  • Cómo comparar datos con barras en Matplotlib: agrupadas, apiladas y porcentuales
  • Ley de Benford: cómo detectar datos manipulados con ejemplos reales
  • Costes hundidos en ciencia de datos: cuándo mantener un modelo y cuándo migrar
  • Síndrome del objeto brillante en ciencia de datos: el error simétrico a los costes hundidos
  • WOE e IV: La Base Matemática del Credit Scoring
  • De la Regresión Logística al Scorecard: La Transformación Matemática

Publicado en: Matlab Etiquetado como: App Designer, Contraseñas, GUIDE, Truco

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

La caverna del consumo, o cómo Greenspan miraba calzoncillos para hacer política monetaria – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 1)

junio 4, 2026 Por Daniel Rodríguez

Calibración vs Discriminación en Credit Scoring: diferencias clave y cómo evaluarlas

junio 2, 2026 Por Daniel Rodríguez

Ley de Benford: cómo detectar datos manipulados con ejemplos reales

mayo 28, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Codificación JSON Archivos JSON con Python: lectura y escritura publicado el julio 16, 2018 | en Python
  • pandas Eliminar las filas con valores nulos en Pandas publicado el abril 24, 2023 | en Python
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python) publicado el octubre 7, 2025 | en Herramientas, Productividad
  • Comparar archivos en Visual Studio Code publicado el enero 10, 2024 | en Herramientas
  • Filter, map y reduce en un diccionario de Python publicado el enero 20, 2020 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración
  • Daniel Rodríguez en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria
  • Pepe en Probabilidad básica: cómo entender el azar en nuestra vida diaria

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto