Tutoriales

Python en Windows: «¡Hola mundo!» en 7 minutos

Cómo instalar Python en Windows

En lugar de escribir un tutorial para todos, este asume dos cosas:

  • Eres un usuario de Windows curioso acerca de la programación, y
  • Te gustaría instalar el lenguaje de programación Python en tu ordenador con Windows, lanzar el intérprete de Python y ejecutar el clásico programa «¡Hola mundo!».

Si tienes preguntas del tipo «¿Qué es Python y por qué debería instalarlo en mi ordenador con Windows?» lee el principio de Introducción a Python para científicos e ingenieros. Y si quieres instalar Python, vuelve.
¿Ya estás de vuelta? ¿No te habías ido? Vale. Seguimos.
De la web oficial de Python podemos descargar directamente un sencillo instalador para poder utilizar Python en Windows.
¿Listo? Suponiendo que tienes una conexión de banda ancha, ya te quedan menos de siete minutos para tener Python instalado en tu ordenador y escribir tu primer comando en el intérprete. ¡Vamos!
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Manual de introducción a matplotlib.pyplot (V): Tipos de gráfico (II)

Este artículo se actualizó el 2020/04/18 para usar las últimas versiones de las bibliotecas que se comentan. Esto pretende ser un tutorial del módulo pyplot de la librería matplotlib. El tutorial lo dividiremos de la siguiente forma (que podrá ir cambiando a medida que vayamos avanzando). Primeros pasos Creando ventanas,… Leer más »Manual de introducción a matplotlib.pyplot (V): Tipos de gráfico (II)

Manual de introducción a matplotlib.pyplot (IV): Tipos de gráfico (I)

Este artículo se actualizó el 2020/04/18 para usar las últimas versiones de las bibliotecas que se comentan. Esto pretende ser un tutorial del módulo pyplot de la librería matplotlib. El tutorial lo dividiremos de la siguiente forma (que podrá ir cambiando a medida que vayamos avanzando). Primeros pasos Creando ventanas,… Leer más »Manual de introducción a matplotlib.pyplot (IV): Tipos de gráfico (I)

Manual de introducción a matplotlib.pyplot (III): Configuración del gráfico

Este artículo se actualizó el 2020/04/18 para usar las últimas versiones de las bibliotecas que se comentan. Esto pretende ser un tutorial del módulo pyplot de la librería matplotlib. El tutorial lo dividiremos de la siguiente forma (que podrá ir cambiando a medida que vayamos avanzando). Primeros pasos Creando ventanas,… Leer más »Manual de introducción a matplotlib.pyplot (III): Configuración del gráfico

Manual de introducción a matplotlib.pyplot (II): Creando y manejando ventanas y configurando la sesión

Este artículo se actualizó el 2020/04/18 para usar las últimas versiones de las bibliotecas que se comentan. Esto pretende ser un tutorial del módulo pyplot de la librería matplotlib. El tutorial lo dividiremos de la siguiente forma (que podrá ir cambiando a medida que vayamos avanzando). Primeros pasos Creando ventanas,… Leer más »Manual de introducción a matplotlib.pyplot (II): Creando y manejando ventanas y configurando la sesión

Manual de introducción a matplotlib.pyplot (I): Primeros pasos

Este artículo se actualizó el 2020/04/18 para usar las últimas versiones de las bibliotecas que se comentan. Esto pretende ser un tutorial del módulo pyplot de la librería matplotlib. El tutorial lo dividiremos de la siguiente forma (que podrá ir cambiando a medida que vayamos avanzando). Primeros pasos Creando ventanas,… Leer más »Manual de introducción a matplotlib.pyplot (I): Primeros pasos

Cómo crear una matriz tridiagonal en Python con NumPy y SciPy

Introducción

En este rápido apunte vamos a ver cómo construir una matriz tridiagonal en Python utilizando NumPy y SciPy. Una matriz tridiagonal es una matriz cuadrada que solamente tiene elementos distintos de cero en su diagonal principal y en las dos diagonales adyacentes a esta (la superdiagonal y la subdiagonal). Las matrices tridiagonales aparecen mucho en cálculo numérico, por ejemplo en la discretización de ecuaciones diferenciales, y tienen la característica de ser matrices dispersas (en lugar de densas) al ser la mayoría de sus elementos cero.
Sin que sirva de precedente, hoy vamos a escribir código que sea compatible tanto con Python 2 como con Python 3. Es un cambio nimio, pero merece la pena ir acostumbrándose a pensar que tarde o temprano habrá que abandonar Python 2 🙂
En esta entrada se ha usado python 2.7.3, numpy 1.6.1 y scipy 0.10.1 y es compatible con python 3.2.3.
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