This repository contains several notebooks teaching how to use some python tools for Numerical Calculus in Engineering.
Mybinder execution:
- Python extra Study Material
Cordial saludo,
Este es un material extra para aprender más de Python como lenguaje de programación. Esto porque nuestro curso usa python pero no es un curso de programación. Además de algunos ejercicios extra de práctica de lo visto. A continuación detallo algunos materiales.
** Programación básica en Python Les recomiendo que por ahora lo usen solamente como referencia. Es preferible que traten de hacer problemas aplicados (segunda sección) y luego cuando haya más tiempo o necesidad entonces profundicen en Python. *** Cursos o material online online
- Introducción :: Ver el notebook en [[https://github.com/iluvatar1/ModelingToolsEngineering/blob/master/01-Intro-InstalacionPython/01-C-IntroProgrammingPython.ipynb][Python Intro]] . Se incluyen ejercicios.
- Software carpentry :: Excelente curso. Aplicado. Incluye videos. Lo pueden encontrar en [[https://swcarpentry.github.io/python-novice-inflammation/][este link.]]
- Materiales en la wiki de Python :: [[https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide/Programmers][Enlace.]]
- [[https://opentechschool.github.io/python-beginners/en/index.html][Python for beginers]]
- [[https://www.edx.org/course/introduction-to-programming-using-python][Edx course]] *** Libros
- Rossant, C. (2015). Learning IPython for interactive computing and data visualization. Packt Publishing Ltd.
- Varoquaux, G., Gouillart, E., Vahtras, O., Haenel, V., Rougier, N. P., Gommers, R., … others. (2015). Scipy Lecture Notes.
- Langtangen, H. P., & Langtangen, H. P. (2009). A primer on scientific programming with Python (Vol. 2). Berlin, Germany: Springer.
- Shaw, Z. A. (2010). Learn Python The Hard Way. A Very Simple Introduction to the Terrifyingly Beautiful World of Computers and Code.
** Python y métodos numéricos (lo visto en clase) En este caso se les recomienda resolver los ejercicios dejados en clase en cada presentación. En general lo más fácil es que tomen un libro de métodos numéricos, cualquiera, y por ejemplo vayan al capítulo de ecuaciones no lineales y resuelvan los problemas que les plantean usando Python en lugar de lo que diga el libro.
*** Cursos online
- [[https://www.python-course.eu/numerical_programming_with_python.php][Numerical Programming with Python]]
- [[https://github.com/cjekel/Introduction-to-Python-Numerical-Analysis-for-Engineers-and-Scientist][Introduction to Python Numerical Analysis]]
- [[https://www.southampton.ac.uk/~fangohr/teaching/python/book/html/16-scipy.html][Numerical methods using scipy]]
- [[https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/A-gallery-of-interesting-Jupyter-Notebooks][Una coleccion de python notebooks interesantes]]
- [[https://github.com/numerical-mooc/numerical-mooc][Practical numerical python]]
- [[https://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures][Scientific python lectures]]
*** Libros Estos hacen parte de la bibliografía del curso:
- Guttag, J. V. (2013). Introduction to Computation and Programming Using Python, Revised & Expanded (revised and expanded edition). The MIT Press.
- Jesse M. Kinder, P. N. (2015). A Student’s Guide to Python for Physical Modeling. Princeton University Press.
- Johansson, R. (2015). Numerical Python. A Practical Techniques Approach for Industry. Apress.
- Kiusalaas, J. (2013). Numerical methods in engineering with Python 3. Cambridge university press.
- Osais, Y. E. (2017). Computer Simulation: A Foundational Approach Using Python. Chapman and Hall/CRC.