• 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

Incluir fórmulas en la documentación de TSDoc

marzo 8, 2023 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

Posiblemente la forma más sencilla para crear la documentación de una librería escrita en TypeScript es usar TSDoc. Un formato estándar para escribir los comentarios a partir del cual se puede extraer información. Así, simplemente escribiendo los comentarios de las funciones, clases y métodos se crea y actualiza la documentación del proyecto. En el caso de trabajar con funciones que incluyen fórmulas matemáticas puede ser interesante incluir en la documentación estas expresiones, pero eso es algo que no soporta el estándar. Una manera de solucionar esto y poder incluir fórmulas en la documentación de TSDoc es mediante el uso de un plugin de TSDoc.

Un plugin que integrar KaTeX para TSDoc

Afortunadamente existe un plugin para TSDoc que permite integrar fórmulas de LaTeX en la documentación de TypeScript. Este plugin se llama typedoc-plugin-katex y se puede instalar mediante npm ejecutado en la carpeta del proyecto comando

npm install typedoc-plugin-katex --save-dev

Obviamente, para poder usarlo es necesario tener instalado previamente typedoc.

Inclusión de funciones en la documentación de TSDOC

Ahora, para incluir unas fórmulas de LaTeX en la documentación solamente se debe escribir esta entre símbolo $ para que este aparezca en línea o $$ para que se muestre en una línea independiente. Así, si se desea incluir la expresión de la media en la documentación de la librería tslane (que se creó en un serie anterior en la que se explicaba como crear una librería en TypeScript) solamente se debe escribir:

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)

/**
 * Mean the elements of an array: $$\mu = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n x_i$$ where $n$ is the number of elements and $x$ the values
 *
 * @param arr - the input array
 *
 * @returns The mean of all elements of the array
 */
export function mean(arr: number[]): number {
  return sum(arr) / arr.length;
}

Ejecutar en el terminal el comando

typedoc --out docs src

Para poder comprobar que la documentación ahora se muestra de la siguiente manera.

Fórmula en la documentación de la función mean creada con TSDOC
Fórmula en la documentación de la función mean creada con TSDOC

Publicidad


Creación de macros

Al ejecutar el comando typedoc con el ejemplo anterior suele aparecer en la terminal una serie de mensajes de advertencia ya que el intérprete no entiende correctamente el código LaTeX. Si es una función no suele ser un problema, pero si cuando hay varias. Una forma de evitar este problema, y reutilizar las expresiones, es la creación de macros en el archivo typedoc.json del proyecto. Para trabajar con KaTeX en el proyecto se pueden agregar las siguientes opciones al archivo.

{
  "katex": {
    "version": "0.11.1",
    "options": {
      "delimiters": [
        {"left": "$$", "right": "$$", "display": true},
        {"left": "$", "right": "$", "display": false}
      ],
      "macros": {
        "\\mean": "\\mu = \\frac{1}{n} \\sum_{i=1}^n x_i"
      }
    }
  }
}

Con lo que se indica la versión de KaTeX a usar, los delimitadores ($, $$) y los macros que se deseen (en este caso la expresión de la media). Nótese que, en este caso, al ser un archivo JSON, es necesario escapar todas las barras usando dos en lugar de una. Así se puede reemplazar la fórmula en la documentación por el macro y evitar de esta forma los mensajes de advertencia. De este modo la función puede quedar documentada tal como se muestra a continuación. Evitando de esta manera los mensajes de advertencia.

/**
 * Mean the elements of an array: $$\mean$$ where $n$ is the number of elements and $x$ the values
 *
 * @param arr - the input array
 *
 * @returns The mean of all elements of the array
 */
export function mean(arr: number[]): number {
  return sum(arr) / arr.length;
}

Conclusiones

En esta entrada se ha visto cómo incluir fórmulas en la documentación de TSDoc mediante el uso de un plugin. Lo que permite mejorar la documentación cuando se está trabajando con funciones matemáticas que se quieren explicar al usuario.

El código de esta entrada se ha agregado al proyecto tslane en la versión 1.3.0. Proyecto que se puede encontrar en la cuenta de GitHub de Analytics Lane.

Imagen de Elchinator 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?

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: JavaScript Etiquetado como: TypeScript

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
  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas
  • Introducción al Análisis de Componentes Principales (PCA) publicado el mayo 3, 2024 | en Ciencia de datos
  • pandas Eliminar las filas con valores nulos en Pandas publicado el abril 24, 2023 | en Python
  • La pantalla del sistema operativo anfitrión no se adapta al de la pantalla en VirtualBox Configuración del tamaño de pantalla en VirtualBox publicado el noviembre 11, 2022 | en Herramientas

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

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

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