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#2. Un stack muy útil en el cómputo científico (¡y en general!)

#2. Un stack muy útil en el cómputo científico (¡y en general!)

NumPy, Matplotlib y Pandas.

by Rodolfo Ferro 2 min de lectura

Este es el segundo episodio, donde les compartimos un stack de librerías muy útiles para cómputo científico y más: NumPy, Matplotlib y Pandas.


Descripción:

Este stack de cómputo en Python aprovecha su poder, permitiéndonos manupular datos, operarlos y visualizarlos de maneras que resultan ser muy sencillas (¡y fáciles de recordar!).

NumPy es el paquete fundamental para la computación científica con Python. Contiene entre otras cosas:

  • Un potente objeto de matriz N-dimensional
  • Sofisticadas funciones de radiodifusión
  • Herramientas para integrar código C / C ++ y Fortran
  • Álgebra lineal útil, transformada de Fourier y capacidades de números aleatorios

Además de sus usos científicos obvios, NumPy también puede ser utilizado como un eficiente contenedor multidimensional de datos genéricos. Se pueden definir tipos de datos arbitrarios. Esto permite a NumPy integrarse de forma transparente y rápida con una amplia variedad de bases de datos.

Pandas es una biblioteca de código abierto, que proporciona estructuras de datos de alto rendimiento y fácil de usar y herramientas de análisis de datos para el lenguaje de programación Python.

Matplotlib es una biblioteca de trazado de Python 2D que produce figuras de calidad de publicación en una variedad de formatos impresos y entornos interactivos entre plataformas. Matplotlib se puede utilizar en scripts Python, en el shell Python e IPython, en el Jupyter Notebook, en servidores de aplicaciones web y para kits de herramientas de interfaz gráfica de usuario.

Seaborn es una biblioteca de visualización de Python basada en matplotlib. Proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos. Complementa muy bien a matplotlib dándole un toque de elegancia en los ploteos.

Referencias del programa:

Sobre nuestro anfitrión…



Rodolfo Ferro es un estudiante de matemáticas en la Universidad de Guanajuato. Ha realizado una estancia de investigación en la universidad de Harvard, donde arranca con este podcast. Fue tallerista en el PythonDay México 2017, con el taller “¡Crea un Twitterbot en 30 minutos!”; así como en el Festival Latinoamericano de Instalación de Software Libre 2017, con el taller “Primeros pasos con Python: Manipulando imágenes”. Ganador del primer lugar en el Hackatón CFOX 2017 organizado por Campus Party y Centro Fox, y Hackbajío Fintech 2016 organizado por el ITESM León. A la fecha es voluntario en Clubes de Ciencia México, donde participa como coordinador local en la sede Guanajuato; y es co-fundador de Future·Lab, espacio de estudiantes para desarrollar proyectos científico-tecnológicos de mejora social.