Introducción al lenguaje Python orientado a ingenierías y física

Material de clase para el Curso dictado, por primera vez en 2017, en el IB.

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• Aquí en formato pdf

Autor

Juan Fiol

Version

IB - 2024

Licencia

Esta obra está bajo una Licencia Creative Commons Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional.

Bibliografía

Accesible en línea

• La documentación oficial de Python (https://docs.python.org/3/)
• El Tutorial de Python (https://docs.python.org/3/tutorial/), también en español (http://docs.python.org.ar/tutorial/3/)
• Documentación de Numpy (http://docs.scipy.org/doc/numpy/user/)
• Documentación de Scipy (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/)
• Documentación de Matplotlib (http://matplotlib.org), en particular la Galería (http://matplotlib.org/gallery.html)
• Introduction to Python for Science (http://www.physics.nyu.edu/pine/pymanual/html/pymanMaster.html)
• El curso de Python científico (https://github.com/mgaitan/curso-python-cientifico)
• Las clases de Scipy Scipy Lectures (http://scipy-lectures.org)
• Scipy Cookbook (http://scipy-cookbook.readthedocs.io/index.html)
• Computational Statistics in Python (http://people.duke.edu/~ccc14/sta-663-2017/index.html)

Libros

• The Python Standard Library by Example (https://doughellmann.com/blog/the-python-3-standard-library-by-example/) de Doug Hellman, Addison-Wesley, 2017
• Python Cookbook (https://www.amazon.com/Python-Cookbook-Third-David-Beazley/dp/1449340377) de David Beazley, Brian K. Jones, O'Reilly Pub., 2013.
• Elegant Scipy (https://www.oreilly.com/library/view/elegant-scipy/9781491922927/) de Harriet Dashnow, Stéfan van der Walt, Juan Nunez-Iglesias, O'Reilly Pub., 2017.
• Scientific Computing with Python 3 (https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/scientific-computing-python-3) de Claus Führer, Jan Erik Solem, Olivier Verdier, Packt Pub., 2016.
• Interactive Applications Using Matplotlib (https://www.packtpub.com/application-development/interactive-applications-using-matplotlib) de Benjamin V Root, Packt Pub., 2015.
• Mastering Python Regular Expressions (https://www.packtpub.com/application-development/mastering-python-regular-expressions) de Félix López, Víctor Romero, Packt Pub., 2014,

Otras referencias de interés

• Otras bibliotecas útiles:

  • Pandas
  • Sympy

• Información para usuarios de Matlab:

  • Numpy para usuarios de Matlab
  • http://mathesaurus.sourceforge.net/matlab-numpy.html

Blogs y otras publicaciones

• The Glowing Python
• Python for Signal Processing
• Ejercicios en Numpy
• Videos de Curso para Científicos e Ingenieros

Programa Detallado

Autor:	Juan Fiol
Version:	Revision: 2023
Copyright:	Libre

Clase 1: Introducción al lenguaje

• Cómo empezar: Instalación y uso
  • Instalación
  • Documentación y ayudas
  • Uso de Python: Interactivo o no
  • Notebooks de Jupyter
• Comandos de Ipython
  • Comandos de Navegación
  • Algunos de los comandos mágicos
  • Comandos de Shell
• Conceptos básicos de Python
  • Características generales del lenguaje
  • Tipos de variables

Clase 2: Tipos de datos y control

• Tipos simples: Números
• Tipos compuestos
• Strings: Secuencias de caracteres
  • Operaciones
  • Iteración y Métodos de Strings
  • Formato de strings
• Conversión de tipos
• Tipos contenedores: Listas
  • Operaciones sobre listas
  • Tuplas
  • Rangos
  • Comprensión de Listas
• Módulos
  • Módulo math
  • Módulo cmath
  • Adicionales

Clase 3: Tipos complejos y control de flujo

• Diccionarios
  • Creación
  • Selección de elementos
  • Acceso a claves y valores
  • Modificación o adición de campos
• Conjuntos
  • Operaciones entre conjuntos
  • Modificar conjuntos
• Control de flujo
  • if/elif/else
  • Iteraciones
• Técnicas de iteración
  • Iteración sobre conjuntos (set)
  • Iteración sobre elementos de dos listas
  • Iteraciones sobre diccionarios

Clase 4: Funciones

• Las funciones son objetos
• Definición básica de funciones
• Argumentos de las funciones
  • Ámbito de las variables en los argumentos
  • Funciones con argumentos opcionales
  • Tipos mutables en argumentos opcionales
  • Número variable de argumentos y argumentos keywords
• Empacar y desempacar secuencias o diccionarios
• Funciones que devuelven funciones
• Funciones que toman como argumento una función
• Aplicacion 1: Ordenamiento de listas
• Funciones anónimas
• Ejemplo 1: Integración numérica
  • Uso de funciones anónimas
• Ejemplo 2: Polinomio interpolador

Clase 5: Entrada y salida, decoradores, y errores

• Funciones que aceptan y devuelven funciones (Decoradores)
  • Notación para decoradores
  • Algunos usos de decoradores
• Atrapar y administrar errores
  • Administración de excepciones
  • “Crear” excepciones
• Escritura y lectura a archivos
  • Ejemplos
• Archivos comprimidos

Clase 6: Programación Orientada a Objetos

• Breve introducción a Programación Orientada a Objetos
• Clases y Objetos
  • Métodos especiales
• Herencia
• Atributos de clases y de instancias
• Algunos métodos “especiales”
  • Método __del__()
  • Métodos __str__ y __repr__
  • Método __call__
  • Métodos __add__, __mul__

Clase 7: Control de versiones y biblioteca standard

• ¿Qué es y para qué sirve el control de versiones?
  • Cambios en paralelo
  • Historia completa
• Instalación y uso: Una versión breve
  • Instalación
  • Interfaces gráficas
  • Documentación
  • Configuración básica
  • Creación de un nuevo repositorio
  • Clonación de un repositorio existente
  • Ver el estado actual
  • Creación de nuevos archivos y modificación de existentes
  • Actualización de un repositorio remoto
  • Puntos importantes
• Algunos módulos (biblioteca standard)
  • Módulo sys
  • Módulo os
  • Módulo subprocess
  • Módulo glob
  • Módulo pathlib
  • Módulo Argparse
  • Módulo re

Clase 8: Introducción a Numpy

• Algunos ejemplos
  • Graficación de datos de archivos
  • Comparación de listas y arrays
  • Generación de datos equiespaciados
• Características de arrays en Numpy
  • Uso de memoria de listas y arrays
  • Velocidad de Numpy
• Creación de arrays en Numpy
  • Creación de Arrays unidimensionales
  • Arrays multidimensionales
  • Otras formas de creación
• Acceso a los elementos
• Propiedades de Numpy arrays
  • Propiedades básicas
  • Otras propiedades y métodos de los array
• Operaciones sobre arrays
  • Operaciones básicas
  • Comparaciones
  • Funciones definidas en Numpy
  • Lectura y escritura de datos a archivos

Clase 9: Visualización

• Interactividad
  • Trabajo con ventanas emergentes
  • Trabajo sobre notebooks
• Gráficos simples
• Formato de las curvas
  • Líneas, símbolos y colores
  • Nombres de ejes y leyendas
• Escalas y límites de graficación (vista)
• Exportar las figuras
• Dos gráficos en la misma figura
• Personalizando el modo de visualización
  • Archivo de configuración
  • Hojas de estilo
  • Modificación de parámetros dentro de programas

Clase 10: Más información sobre Numpy

• Creación y operación sobre Numpy arrays
  • Funciones para crear arrays
  • Funciones que actúan sobre arrays
  • Productos entre arrays y productos vectoriales
  • Comparaciones entre arrays
• Atributos de arrays
  • reshape
  • transpose
  • min, max
  • argmin, argmax
  • sum, prod, mean, std
  • cumsum, cumprod, trapz
  • nonzero
• Conveniencias con arrays
  • Convertir un array a unidimensional (ravel)
  • Enumerate para ndarrays
  • Vectorización de funciones escalares
• Copias de arrays y vistas
• Indexado avanzado
  • Indexado con secuencias de índices
  • Índices de arrays multidimensionales
  • Indexado con condiciones
  • Función where
• Extensión de las dimensiones (Broadcasting)
• Unir (o concatenar) arrays
  • Apilamiento vertical
  • Apilamiento horizontal
• Generación de números aleatorios
  • Distribución uniforme
  • Distribución normal (Gaussiana)
  • Histogramas
  • Distribución binomial

Clase 11: Introducción al paquete Scipy

• Una mirada rápida a Scipy
• Funciones especiales
  • Funciones de Bessel
  • Función Error
  • Evaluación de polinomios ortogonales
  • Factorial, permutaciones y combinaciones
• Integración numérica
  • Ejemplo de función fuertemente oscilatoria
  • Funciones de más de una variable
• Álgebra lineal
  • Productos y normas
  • Aplicación a la resolución de sistemas de ecuaciones
  • Descomposición de matrices
  • Autovalores y autovectores
  • Rutinas de resolución de ecuaciones lineales
• Entrada y salida de datos
  • Entrada/salida con Numpy
  • Ejemplo de análisis de palabras
  • Entrada y salida en Scipy

Clase 12: Un poco de graficación 3D

• Gráficos y procesamiento sencillo en 2D
  • Histogramas en 2D
  • Gráficos de contornos
  • Superficies y contornos

Clase 13: Interpolación y ajuste de curvas (fiteo)

• Interpolación
  • Interpolación con polinomios
  • Splines
  • B-Splines
  • Lines are guides to the eyes
  • Cantidades derivadas de splines
• Interpolación en dos dimensiones
• Interpolación sobre datos no estructurados
• Fiteos de datos
  • Ajuste con polinomios
• Fiteos con funciones arbitrarias
  • Ejemplo: Fiteo de picos

Clase 14: Animaciones e interactividad

• Animaciones con Matploblib
  • Una animación simple en pocos pasos
  • Segundo ejemplo simple: Quiver
  • Tercer ejemplo
• Trabajo simple con imágenes
  • Análisis de la imagen
• Gráficos interactivos (“widgets”)
  • Cursor
  • Manejo de eventos
  • Ejemplos integrados

Clase 15: Interfaces con otros lenguajes

• Interface con lenguaje C
  • Ejemplo 1: Problema a resolver
  • Interfaces con C
• Interface con lenguaje Fortran
  • Ejemplo 1: Problema a resolver
  • Interfaces con Fortran

Clase 16: Programación funcional con Python

• Los errores al programar
• Los errores en notebooks
• Mutabilidad
• Funciones
  • Funciones puras
  • Funciones de primer orden o primera clase
  • Funciones de orden superior
• Inmutabilidad
• No más loops