Alquimista de código

  Matplotlib es una biblioteca completa para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python. ¿Qué podemos hacer con Matplotlib? Crear gráficos con calidad de publicación. Crear figuras interactivas que puedan ampliar, desplazarse y actualizarse. Personalizar el estilo visual y el diseño. Exportar a diversos formatos de archivo. Integración con JupyterLab e interfaces gráficas de usuario. Instalación y verificación: $ pip install matplotlib $ pip show matplotlib Veamos un ejemplo sencillo: grafica.py import matplotlib.pyplot as plt # Datos de ejemplo x = [ 1 , 2 , 3 , 4 , 5 ] y = [ 2 , 4 , 6 , 8 , 10 ] # Crear el gráfico plt . plot(x, y, marker = 'o' , linestyle = '-' , color = 'b' , label = 'Datos' ) # Añadir etiquetas y título plt . xlabel( 'Eje X' ) plt . ylabel( 'Eje Y' ) plt . title( 'Gráfico de Líneas Simple' ) plt . legend() # Mostrar el gráfico plt . grid(...

SciPy es un paquete científico más completo, que incluye interfases a librerías científicas muy conocidas como LAPACK , BLAS u ODR entre muchas otras. Contiene módulos para optimización, álgebra lineal, integración, interpolación, funciones especiales, FFT , procesamiento de señales y de imagen, resolución de ODEs y otras tareas para la ciencia e ingeniería. Proporciona algoritmos para optimización, integración, interpolación, problemas de valores propios, ecuaciones algebraicas, ecuaciones diferenciales, estadísticas y muchas otras clases de problemas. Amplía NumPy proporcionando herramientas adicionales para el cálculo de matrices y proporciona estructuras de datos especializadas, como matrices dispersas y árboles k-dimensionales. Para instalarlo existen varias formas, nosotros usaremos pip: $ python -m pip install scipy $ pip show scipy Estos comandos lo instalarán y verificarán la instalación. Entramos al REPL de Python: $ python Importemos la lib...