Diagrama de temas

  • Leer e instalar para la primera Clase

    Herramientas y librerias:

    Se recomienda fuertemente leer capítulo 1-3 para la primera sesión

    Se recomienda fuertemente capitulo 1-2 y 4 para la primera clase.

    Instalar alguna de las siguientes herramientas (ambientes) y revisar librerias:


    Quienes usen distrubiciones de Linux, (por ejemplo sabores de Ubuntu y Fedora entre las mas populares ) pueden correr

    Python directamente en una terminal.

    Revisar si se encuentran las siguientes librerias, en caso contrario instalar:


    StringIO, math,csv, sys, re, string, fileinput, os, subprocess, commands, datetime, time, numpy, math, matplotlib, pylab,

    random, logging, threading, scipy, pandas, python-visual, mayavi2


    Es importante destacar que algunas librerias pueden cambiar de nombre , y tener algunas funciones nuevas o haber eliminado otras de acuerdo a la versiones que se instalen

    La documentacion oficial se encuentra en este sitio :

    • https://www.python.org/



  • Herramientas de Documentación y Bibliografía

    Para documentación se deberá utilizar la herramienta Jupyter

    • http://jupyter.org/
    • http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html
    Para la asignatura vamos a seguir los siguientes libros (ambos disponibles gratuitamente en la web)
    • Learning Python , O'Reilly Media Inc. 4th Edition , Mark Lutz
    • Python ESSENTIAL REFERENCE 4th Edition, David M . Baezley, Developer’s Library from Safari Books Online

  • Otro Material de Interes

    Libro:  An introduction to Python for scientific computing

    • https://engineering.ucsb.edu/~shell/che210d/python.pdf

    Libro:  A Primer on Scientific Programming with Python - Hans Petter Langtangen

    • https://hplgit.github.io/primer.html/doc/pub/half/book.pdf

    Tutorial : Getting Started With Python for Science

    • http://www.scipy-lectures.org/intro/

    Asignaturas similares en otras universidades:

    • https://stanford.edu/~arbenson/cme193.html