Librerias

Ya sabes como funciona Python, cuáles son algunos de sus usos, cómo escribir un programa básico y como ejecutarlo!

Ahora vamos a aprender un poco más sobre las diferentes herramientas y contigo que Python utiliza, estas son las librerías, que en realidad son un código escrito en Python que puede ser reutilizado por otro programador.

A continuación mencionamos algunas de estas librerías.

NumPy

Permite hacer computación científica con Python, por ejemplo:

• funciones de álgebra lineal

• funcionalidades de trabajo con números aleatorios

• trabajos con grupos (arreglos) "array de objetos"

Referencia: http://www.numpy.org

Es necesario instalarlo, de la siguiente manera desde la línea de comando:

$ pip install numpy

Para incluirlo en tu código con Python y poder trabajar con sus funcionalidades, escribe en tu archivo:

import numpy as np

Ejemplo de uso (matrices):

a = np.arange(15).reshape(3, 5)

a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]])

SciPy

Es la herramienta de Python, de software libre para matemáticas, ciencia e ingeniería.

Referencia: https://www.scipy.org

Matplotlib

Permite generar gráficos en 2D de los datos de nuestro código Python.

Referencia: https://matplotlib.org

Para incluirlo en tu código con Python y poder trabajar con sus funcionalidades, escribe en tu archivo:

import matplotlib.pyplot as plt

Ejemplo:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# valores de 'x' y 'y' para generar una curva de la función seno
x = np.arange(0, 3 * np.pi, 0.1)
y = np.sin(x)

#  graficar los puntos con la matplotlib
plt.plot(x, y)
plt.show()  # así mostramos la gráfica generada

Gráfica generada con Matplotlib

Pandas

Pandas es una librería de Python destinada al análisis de datos, que proporciona unas estructuras de datos flexibles y que permiten trabajar con ellos de forma muy eficiente.

Es necesario instalarlo, de la siguiente manera desde la línea de comando:

$ pip install pandas

Para incluirlo en tu código, debes importarlo a tu archivo, así:

import pandas as pd

Más detalles del uso de estas librerías, más adelante.