Clase 7: Tópicos avanzados en python para computación científica

Objetivos de la clase.

• Discutir la programación orientada a objetos y su implementación en python
• Mostrar algunas técnicas para resolver problemas de optimización con scipy
• Introducir el uso básico de pandas
• Comentar la posibilidad de extender python usando códigos compilados en C

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Contenido

• Optimización de código
• Problemas de optimización
• Programación orientada a objetos (clases)
• Cython
• Introducción a pandas

Actividades Antes de la Clase

• Leer el post sobre 10 bibliotecas recomendadas de python
• Recordar los conceptos asociados a los problemas de optimización y los mínimos cuadrados
• Investigar sobre las características generales de pandas y scipy
• Leer sobre la programación orientada a objetos

Materiales de apoyo

• Guía de optimización para esta clase
• Guía de pandas para esta clase
• Guía de objetos para esta clase
• 10 bibliotecas fundamentales en python
• Cython
• Ejercicios y comentarios de Pandas

• Usando Scipy para optimización

• Archivo auxiliar analisis.csv

• Archivo auxiliar brics.csv
• Archivo auxiliar cars.csv
• Archivo auxiliar census.csv
• Archivo auxiliar species.csv

• Archivo auxiliar surveys.csv

• El uso del guion de piso en python

Resultados esperados

Tras desarrollar esta sesión y dedicar las horas de trabajo independiente cada estudiante debe estar en capacidad de: - Leer y manipular información tabulada utilizando dataframes - Resolver problemas sencillos de optimización y ajuste de modelos - Diseñar e implementar clases con atributos y métodos específicos

Authors: Alexander Martínez Méndez