Download Nombre del módulo Scipy “Librería de funciones matemáticas” http

Nombre del módulo
Scipy “Librería de funciones matemáticas”
http://www.scipy.org/
Aplicación del módulo
La aplicación de este módulo son las resoluciones de diferentes funciones matemáticas,
que le sirven especialmente a los ingenieros. Las funciones con las que cuenta son la
resolución de integrales, problemas de optimización, álgebra lineal, la interpolación de
funciones especiales.
Recursos para aprender a utilizarlo
En la siguiente página podrá encontrar la documentación para descargar el programa,
como instalarlo, tutoriales acerca del módulo.
http://www.scipy.org/
La página mostrada anteriormente es la que se recomiendo, ya que es la página oficial, le
ofrece tutoriales acerca del módulo Scipy, la documentación completa del módulo, como
descargarlo para los diferentes sistemas operativos y a la vez le muestra como instalarlo.
Instrucciones de instalación
Para poder instalar este módulo en su computadora, para empezar deberá tener instalado
Python 2.6, que lo puede encontrar en la página siguiente: www.python.org/download/.
Después de tener instalado Python deberá ingresar a la página http://www.scipy.org/,
donde podrá descargar el módulo de Scipy, y también encontrará una guía que le muestra
como instalar el módulo.
Funcionalidades proporcionadas por el módulo
La estructura de datos básicos en SciPy es una matriz multidimensional que proporciona
el módulo NumPy. Numpy es una extensión del lenguaje de programación Python,
añadiendo soporte para grandes y multi-dimensional arrays y matrices, junto con una gran
biblioteca de funciones de alto nivel matemático para operar en estas matrices.
El siguiente es un ejemplo sencillo de cómo hacer las manipulaciones matriz interactiva y
una gráfica con NumPy y Matplotlib.
>>> x= linspace(0, 2*pi, 100)
>>> y= sin(x)
>>> plot(x, y) # Llamada Matplotlib trazado función
>>> show
La librería SciPy tiene en su disposición:
1. Constant: constantes físicas y factores de conversión.
2. fftpack: transforma discreta algoritmos de Fourier.
3. integrate: las rutinas de Integración.
4. interpolate: herramientas de interpolación.
5. io: datos de entrada y salida.
6. lib: envoltorios de Python para las bibliotecas externas.
7. linalg: rutinas de álgebra lineal.
8. misc: utilidades varias.
9. optimize: herramientas de optimización.
10. sandbox: experimental code.
11. signal: herramientas de procesamiento de señales.
12. sparse: escaso matriz de soporte.
13. special: funciones especiales.
14. stats: funciones de estadística.
15. weave: permite la inclusión de C / C + + en el código Python.
Demostración del módulo
Lo siento pero no pude correr el módulo.
Utilidad el módulo en su carrera
Este módulo sirve específicamente para los ingenieros, ya que les permite resolver
problemas con los que viven día a día; por ejemplo los ingenieros civiles utilizan
mucho este módulo porque le ayuda a resolver problemas de optimización, en
cuanto al análisis de la resistencia de una viga, al material mínimo necesario para
construir determinado edificio, el mínimo de personas a trabajar y el máximo de
horas en las que puede organizarlos para que el trabajo se realice con la mayor
brevedad posible sin gastar más de los recursos con los que cuentan.
Glosario de términos
a. Optimización: el proceso de encontrar los mínimos y máximos de una función.
b. Integración: es un concepto fundamental de las matemáticas avanzadas,
especialmente en los campos del cálculo y del análisis matemático. Básicamente,
una integral es una suma de infinitos sumandos, infinitamente pequeños.
c. Interpolación: en el subcampo matemático del análisis numérico, se denomina
interpolación a la construcción de nuevos puntos partiendo del conocimiento de un
conjunto discreto de puntos.
d. Matrices: en matemáticas, una matriz es una tabla de números consistente en
cantidades abstractas que pueden sumarse y multiplicarse. Las matrices se utilizan
para describir sistemas de ecuaciones lineales, realizar un seguimiento de los
coeficientes de una aplicación lineal y registrar los datos que dependen de varios
parámetros.
e. Multidimensional: que tiene diferentes dimensiones, en este caso de vectores o
arrays.
f. Arrays: En programación, un arreglo o vector es una zona de almacenamiento
contiguo, que contiene una serie de elementos del mismo tipo, los elementos de la
matriz.
g. FFT: es la abreviatura usual de un eficiente algoritmo que permite calcular la
transformada de Fourier discreta (DFT) y su inversa.
Enlace del video que muestra el funcionamiento del módulo
No pude hacer el video porque no pude correr el módulo.