Un curso de Python orientado a estudiantes de ingenieria, ingenieros e investigadores.
| disertante: | Ing. Martín Gaitán |
|---|---|
| colaboradores: | Ing. Jairo Trad, Julián Scortechini |
http://phasety.com/1/blog/article/curso-taller-python-para-ciencia-e-ingenieria
Las clases se encuentran en formato Ipython Notebook y se usan como "soporte dinámico". Cada ejemplo de código se manipula.
Desde estos links se pueden visualizar estáticamente:
A lo largo del curso deberías ser capaz de comprender y aplicar los temas vistos para resolver problemas como estos:
- Torre de separación
- Casino (probabilidad binomial)
- Mandános tu ejemplo!
- Instalación de entorno para python en windows/linux. Anaconda. Spyder y Ipython Notebook
- Tipos: enteros, floats, complejos, strings.
- Estructuras de datos: listas, tuplas, diccionarios, conjuntos. (packing/unpacking, indexado, slicing, etc.)
- Conceptos de mutabilidad/inmutabilidad, secuencia, iterador,
- control de flujo: if, for, while, manejo de excepciones
- Funciones: definicion, argumentos posicionales y nominales. Valor vs referencia. sentencia yield
- funciones built-in: zip, range, enumerate, etc.
- estructura de proyectos: módulos, paquetes, importacion.
- Manejo de I/O: lectura y escritura de archivos, CSV, json, pickle
- Conceptos básicos de orientación a objetos. Clases
- Matplotlib: introducción, generación de gráficos cartesianos continuos, puntos, histogramas
- Numpy: introduccion a Arrays. slicing extendido, metodos y funciones builtin, loadtxt, algebra lineal, resolucion de sistemas de ecuaciones lineales.
- Matplotlib avanzado: integración con numpy, plots 3d, otros tipos de gráficos, labels, formato, subplots.
- Scipy: algoritmos listos para usar. Estadistica, interpolación. regresiones. Otros?
- F2Py: Llamar subrutinas/funciones Fortran desde Python. Paso de argumentos escalares, arrays, output implicito, manipulación de signatura.