En esta clase
El único objetivo para esta clase es darte una idea de lo que es Python y lo que puede hacer.
Python es un lenguaje de programación de propósito general concebido en 1989 por el programador holandés Guido van Rossum.
Python es gratuito y de código abierto, y su desarrollo se coordina a través de la Python Software Foundation.
Python ha experimentado una rápida adopción en la última década y ahora es uno de los lenguajes de programación más populares.
Python es un lenguaje de propósito general utilizado en casi todos los dominios de aplicación, tales como
Utilizado y respaldado ampliamente por servicios de Internet y empresas de alta tecnología como
Además, Python es muy fácil de usar para los principiantes y se considera adecuado para los estudiantes que están aprendiendo a programar y que de otros campos distintos a la informática.
Python también está sustituyendo a herramientas familiares como Excel como habilidad esencial en los campos de las finanzas y la banca.
El siguiente gráfico, elaborado con Stack Overflow Trends, muestra una medida de la popularidad relativa de Python
El gráfico indica no solo que Python se utiliza ampliamente, sino también que su adopción se ha acelerado significativamente desde 2012.
Esto se debe, al menos en parte, a su adopción en el ámbito científico, especialmente en campos de rápido crecimiento como la ciencia de datos y la IA.
Python es un lenguaje de alto nivel adecuado para el desarrollo rápido.
Tiene un núcleo relativamente pequeño apoyado por muchas bibliotecas.
Otras características de Python:
Una característica de Python su sintaxis directa y el objetivo de legibilidad.
El código puede parecer superfluo, pero en realidad es muy beneficioso porque hace que la sintaxis sea fácil de leer y fácil de recordar.
Características como iteradores, generadores, decoradores y comprensión de listas hacen que Python sea altamente expresivo, permitiéndote hacer más con menos código.
Los Namespaces mejoran la productividad reduciendo los bugs y los errores de sintaxis.
Python se ha convertido en uno de los lenguajes centrales de la informática científica.
Es el actor dominante o uno de los principales en
import numpy as np # Importar un paquete, libreria, modulo
a = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100) # Valores entre -π y π
b = np.cos(a)
c = np.sin(a)
Producto interno:
b @ c
El número que ves aquí puede variar ligeramente, pero es esencialmente cero.
(Para versiones anteriores de Python y NumPy es necesario utilizar la función np.dot)
La librería SciPy está construida sobre NumPy y proporciona funcionalidad adicional.
Por ejemplo, vamos a calcular $ \int_{-2}^2 \phi(z) dz $ donde $ \phi $ es la densidad normal estándar.
from scipy.stats import norm
from scipy.integrate import quad
ϕ = norm()
value, error = quad(ϕ.pdf, -2, 2) # quadratura gaussiana
value
La biblioteca más popular y completa de Python para crear figuras y gráficos es Matplotlib, con funcionalidades que incluyen
Por ejemplo
O en la galería de Matplotlib Matplotlib gallery.
Otras librerias gráficas
You can visit the for more example plots drawn using a variety of libraries.
Aquí hay una lista corta de bibliotecas científicas más importantes para Python.