Automata

Introducción a Python para Estudiantes de Ciencias

Abstract

El objetivo principal de este libro es dar las herramientas de programación necesarias para resolver problemas computacionalmente a estudiantes de ciencias básicas usando Python. Es nuestra opinión que a diferencia de otras habilidades que deben aprender los estudiantes de ciencias básicas, el aprender a programar debe hacerse a través de la solución de problemas prácticos. En particular, opinamos que los estudiantes deben enfrentarse a problemas que puedan resolver con lo aprendido en sus primeros años de estudios de pregrado. Es por esta razón que cada capítulo en este libro gira alrededor de uno o más problemas específicos y, a medida que avanza el capítulo, se va construyedo una solución a dichos problemas usando el material que queremos desarrollar en el respectivo capítulo y lo aprendido en capítulos anteriores. La construcción de cada solución es progresiva, pues comenzamos resolviendo problemas similares pero más sencillos hasta llegar a la solución final. Además de introducir las herramientas básicas de programación, este libro describe las librerías astropy, biopython, NumPy, pandas y SciPy. Las librerías NumPy y SciPy son fundamentales para trabajar en computación científica. Mientras que la librería pandas nos permite un manejo eficiente de datos y facilita el análisis exploratorio de datos. En el último capítulo incluimos una breve introducción a astropy y biopython, dos librerías que el lector puede encontrar útil para empezar sus propios proyectos de investigación.

Type
Publication
Editorial UPTC

Más información

A continuación se encuentran los conjuntos de datos y el código utilizados en el libro. Además, se presentan la versión a color para algunas de las figuras del libro. Finalmente, se encuentran los errrores encontrados a la fecha.

Datos

Capítulo 2

Capítulo 3

Capítulo 4

Capítulo 5

Problema “Correlación expresión genética”

Problema “Patrones de compra”

Capítulo 6

Capítulo 7

Problema “Comparación de las secuencias de nucleótidos para SARS-CoV, MERS-CoV, SARS-CoV2 y RaTG13”

Código

Además del código original, a continuación actualizamos algunos de los bloques de código para que no haya problemas en versiones actuales de Python.

Capítulo V

# Código para generar la Figura 5.2. 
# La función sns.distplot() ha sido cambiada por la función sns.displot()
import seaborn as sns
sns.displot(Audaz['velocidad'], kde=True) 
# Ejemplo 5.14
# Para hacer la lectura sin que aparezcan mensajes, debemos asignar al 
# argumento `engine` el valor 'python':
ws1 = [pd.read_table('http://lib.stat.cmu.edu/datasets/wseries',\
                     skiprows=34, nrows=23-2*(k==3),
                     sep='\t\s\s|\s\s',\
                     header=None, usecols=range(2*k,2*k+2),\
                     names = ['Año','serie'], engine='python')\
                     for k in range(4)]

Imágenes

FiguraDescripción
catedralGris.png: Figura 1.1: Imagen representada en Python como una matriz de tamaño 521 × 1275 píxeles.
Catedral.jpg: Figura 1.1 a color
catedralGrisBorrosa.png: Figura 3.5: Imagen resultado de aplicar la función ImagenBorrosa() a la imagen en la Figura 1.1.
CatedralGrisBorrosa4.png: Figura 3.6: Imagen resultado de aplicar la función ImagenBorrosa() a la imagen en la Figura 1.1 diez veces.
catedralGrisFiltroAlto.png: Figura 3.7: Imagen resultado de aplicar la función ImagenBorrosa() a la imagen en la Figura 1.1 empleando el kernel en la Ecuación (3.7).
CircConc.jpg: Figura 6.2 a color
HCG_92.jpg: Grupo de galaxies HCG_92. Figura 7.6 (a) a color
ROSAT.png: Segundo plano difuso de rayos X suaves obtenido por ROSAT XRT/PSPC en la banda 3/4 keV usando la proyección aitoff y el mapa de color plt.cm.gist_heat (Versión a color de la Figura 7.8)

Errata

Capítulo I

  • p.45, Ejercicio 1.4. El exponente en la constante gravitacional de Newton es -11, no 11. Es decir, $G = 6.6739\times 10^{-11}, \mathrm{m}^3, \mathrm{kg}^{-1},\mathrm{s}^{-2}$.

Capítulo III

  • p.79, primer párrafo, cuarta línea. sobra un “la” antes de “podemos”.

Capítulo IV

  • p.132, Ejemplo 4.17, segundo párrafo, décima línea. Debe ser “Aunque”, no “Auqnue”.
  • p.150, Ejemplo 4.20. En la definición de la matriz compañera $\mathbf{C}_p$, en lugar de $\mathbf{I}_m$ y $\mathbf{0}_m$, debe ser $\mathbf{I}_{m-1}$ y $\mathbf{0}_{m-1}$, donde $\mathbf{I}_{m-1}$ es la matriz identidad de tamaño $(m-1)\times(m-1)$, y $\mathbf{0}_{m-1}$ es el vector de ceros de tamaño $m-1$.
  • p.155, Figura 4.24. La etiqueta en $x$ debe ser “Tiempo (min)”, no “Tiempo (h)”.
  • p.158, Ejercicio 4.3. Los valores de $x$ deben estar en el intervalo [0,0.5].

Capítulo V

  • p. 175, Ejemplo 5.7. Debe ser “ascención recta” en lugar de “ascención derecha”.
Alex L Rojas
Alex L Rojas
Associate Professor of Statistics

My main interest is the conservation of Andean forest.

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