• 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
    • Encuestas: Tamaño de Muestra
    • Lotería: Probabilidad de Ganar
    • Reparto de Escaños (D’Hondt)
    • Tres en Raya con IA
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad
    • Tiendas afiliadas
      • AliExpress
      • Amazon
      • Banggood
      • GeekBuying
      • Lenovo

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

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

Herramientas para la refactorización en MATLAB

mayo 29, 2024 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 4 minutos

La refactorización es una parte fundamental del desarrollo de código para garantizar que este sea más legible y mantenible. Mediante la mejora de su estructura sin cambiar el comportamiento. En esta entrada, se analizarán las herramientas nativas que existen para la refactorización en MATLAB, con las que se puede convertir cualquier bloque de código en una función local o guardar en un archivo.

¿Qué es la refactorización de código?

La refactorización de código es un proceso mediante el cual se reestructura este sin cambiar su funcionalidad. Mejorando en el proceso la legibilidad, la mantenibilidad y la eficiencia del código, lo que conduce a soluciones de software más robustas y escalables. Siendo un proceso que se puede hacer manualmente, aunque los editores modernos incluyen funcionalidades con los que se puede automatizar el proceso.

Publicidad


¿Dónde encontrar la funcionalidad de refactorización en MATLAB?

La funcionalidad de refactorización de código se encuentra integrada en el editor de MATLAB. Se puede acceder a estas herramientas desde la pestaña ”Editor” en la barra de herramientas principal, y luego seleccionar ”Refactor”. Actualmente existen dos o opciones “Convert to Function” y “Convert to Local Function”, con las que se puede convertir cualquier pedazo de código en una función o función local respectivamente.

Editor de MATLAB con las funciones de refactorización
Funciones disponibles en MATLAB para la refactorización de código.

Convertir código en una función

La principal tarea de refactorización que automatizan las herramientas de Matlab en la extracción de funciones. Proceso por el que se puede convertir cualquier trozo de código en una función para que este se pueda reutilizar de forma sencilla. Facilitando la división del código en funciones más pequeñas y manejables, lo que mejora la modularidad y la reutilización del código.

Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
En Analytics Lane
Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo

Publicidad


Ejemplo: extraer una función local

Supongamos que tenemos una sección de código en la que se calcula el área de un círculo.

% Código original
radio = 5;
area = pi * radio^2;

En este caso, se podría refactorizar el código extrayendo una función para calcular el área del círculo. Aunque es un ejemplo pequeño, esto permite contar con una función que simplifique su reutilización. Los pasos para hacer esto seria:

  1. Selecciona el fragmento de código que calcula el área del círculo.
  2. Ir a la pestaña ”Editor”, pulsar sobre ”Refactor” y seleccionar la opción “Convert to Local Function”.
  3. En este punto el editor creará una función llamada untitled() cuyo nombre se puede renombrar a algo más significativo como calcularAreaCirculo().
Editor de MATLAB tras extraer una función
Extracción del código en una función local con el nombre por defecto
  1. En este caso es necesario, como el valor area no se usa a continuación, la herramienta de refactorización no incluye la devolución del valor. Por lo que se debe revisar e indicar los parámetros que se necesita que sean devueltos por la función.
Editor de MATLAB tras adaptar la función
Extracción del código en una función local tras su renombrado e indicar el resultado que se van a devolver

Ejemplo: obtener una función

Alternativamente se puede crear una función en un archivo m para poder reutilizar este código en cualquier parte. En este caso la única diferencia es que al llamar al usar la función “Convert to Function se pide el nombre y la ruta del archivo.

Editor de MATLAB con la función generada en un archivo externo
Extracción la función en un archivo para su reutilización

Publicidad


Conclusiones

Las herramientas para la refactorización en MATLAB permiten mejorar la calidad del código de una forma eficaz. Aunque solamente existen herramientas para extraer funciones, no existe una función para renombrado de variables o funciones como en editores más avanzados, es algo que puede ser de ayuda cuando la complejidad de las funciones crece y se debe dividir estas en pedazos de código más manejables.

Imagen de Vilius Kukanauskas 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

  • Curiosidad: La maldición de la dimensionalidad, o por qué añadir más datos puede empeorar tu modelo
  • ¿Está concentrado el MSCI World? Un análisis con Gini, Lorenz y leyes de potencia
  • Curiosidad: ¿Por qué usamos p < 0.05? Un umbral que cambió la historia de la ciencia
  • Programador de tareas de Windows: Guía definitiva para automatizar tu trabajo (BAT, PowerShell y Python)
  • La Paradoja del Cumpleaños, o por qué no es tan raro compartir fecha de nacimiento
  • Cómo abrir una ventana de Chrome con tamaño y posición específicos desde la línea de comandos en Windows
  • Curiosidad: El sesgo de supervivencia, o por qué prestar atención sólo a los que “llegaron” puede engañarte
  • Documentar tu API de Express con TypeScript usando OpenAPI (Swagger)
  • Data Lake y Data Warehouse: diferencias, usos y cómo se complementan en la era del dato

Publicado en: Matlab

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

Data Lake y Data Warehouse: diferencias, usos y cómo se complementan en la era del dato

octubre 23, 2025 Por Daniel Rodríguez

Documentar tu API de Express con TypeScript usando OpenAPI (Swagger)

octubre 21, 2025 Por Daniel Rodríguez

Curiosidad: El sesgo de supervivencia, o por qué prestar atención sólo a los que “llegaron” puede engañarte

octubre 16, 2025 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos
  • Diferencias entre CPU, GPU, TPU y NPU publicado el abril 19, 2023 | en Herramientas
  • Cuatro libros para aprender Pandas publicado el marzo 31, 2023 | en Reseñas
  • El método de Muller e implementación en Python publicado el marzo 24, 2023 | en Ciencia de datos
  • pandas Pandas: Encontrar la posición y valores de máximos y mínimos en un DataFrame publicado el junio 21, 2021 | 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

4.5 (10)

Diferencias entre var y let en JavaScript

Publicidad

Comentarios recientes

  • 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
  • CARLOS ARETURO BELLO CACERES en Justicio: La herramienta gratuita de IA para consultas legales
  • Piera en Ecuaciones multilínea en Markdown
  • Daniel Rodríguez en Tutorial de Mypy para Principiantes

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 © 2018-2025 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto