Intro a Python 🐍 (Semana IQ 2019, UG)

- 3 mins

Semana de la Ingeniería Química 2019, Universidad de Guanajuato

En esta charla-taller se abordarán 2 temas principales:

  1. La IQ y su relación con la programación (para con ello llegar al siguiente punto)
  2. Taller de introducción a Python

1. Charla – Programación: Introducción y aplicación

Aprende:

Slides:

Ejemplos de cálculos vistos con Python:

A continuación añado el código de los ejemplos vistos en la charla (de cálculos de derivadas y una EDO sencilla). De cualquier manera el código estará disponible en un Notebook para correr en Google Colab dentro de la siguiente sección.

Derivadas con cálculo simbólico

import sympy as sp

x = sp.Symbol('x')

def f_1(x):
    return 3*x**2+1

def f_2(x):
    return sp.exp(x**2)

print(sp.diff(f_1(x), x))
# Output: 6*x

print(sp.diff(f_2(x), x, 3))
# Output: 4*x*(2*x**2 + 3)*exp(x**2)

Evaluación de una derivada

from scipy.misc import derivative

derivative(f_1, 4)
# Output: 24.0

Resolviendo una ecuación diferencial ordinaria (muy sencilla)

Resuleve:

para $t = 6$ y $y_0 = 1$.

import numpy as np
from scipy.integrate import odeint

def f(y, t):
    dydt = y*np.exp(-t)
    return dydt

y_0 = 1
t = np.linspace(0, 6, 100)

y = odeint(f, y_0, t)
y
# Output: 
# array([[1.        ],
#      [1.06056955],
#      [1.12092472],
#      ...,
#      [2.71068623],
#      [2.71113231],
#      [2.71155222]])

Grafica $y(t)$.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(t, y)
plt.xlabel("Time (s)")
plt.ylabel("y(t)")
# Output: <matplotlib object>

ODE plot

2. Taller de introducción a Python

Aprende lo básico de Python, un lenguaje de programación muy potente que sirve para hacer páginas web, ciencia de datos, bots y más.

Para acceder al Notebook desarrollado durante el taller, puedes hacerlo directamente a continuación de manera embebida. Si deseas ejecutar el código en la nube, pulsa el siguiente botón:

Open In Colab



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