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Cómo resolver ecuaciones algebraicas en Python con SciPy

Introducción En este artículo vamos a utilizar las rutinas de búsqueda de raíces ya disponibles en el módulo scipy.optimize para resolver ecuaciones algebraicas con Python. Ya vimos hace tiempo cómo encontrar el mínimo de una función con SciPy, y también cómo implementar los métodos de la bisección y de Newton… Leer más »Cómo resolver ecuaciones algebraicas en Python con SciPy

Cómo crear una matriz tridiagonal en Python con NumPy y SciPy

Introducción

En este rápido apunte vamos a ver cómo construir una matriz tridiagonal en Python utilizando NumPy y SciPy. Una matriz tridiagonal es una matriz cuadrada que solamente tiene elementos distintos de cero en su diagonal principal y en las dos diagonales adyacentes a esta (la superdiagonal y la subdiagonal). Las matrices tridiagonales aparecen mucho en cálculo numérico, por ejemplo en la discretización de ecuaciones diferenciales, y tienen la característica de ser matrices dispersas (en lugar de densas) al ser la mayoría de sus elementos cero.
Sin que sirva de precedente, hoy vamos a escribir código que sea compatible tanto con Python 2 como con Python 3. Es un cambio nimio, pero merece la pena ir acostumbrándose a pensar que tarde o temprano habrá que abandonar Python 2 🙂
En esta entrada se ha usado python 2.7.3, numpy 1.6.1 y scipy 0.10.1 y es compatible con python 3.2.3.
Leer más »Cómo crear una matriz tridiagonal en Python con NumPy y SciPy

Estadística en Python con SciPy (I)

Introducción

Hoy vamos a ver cómo trabajar con variable aleatoria con el módulo stats de la biblioteca Scipy. Scipy viene con numerosas distribuciones de probabilidad, tanto discretas como continuas, y además pone a nuestra disposición herramientas para crear nuestras propias distribuciones y multitud de herramientas para hacer cálculos estadísticos. En esta primera parte nos centraremos en cómo manejar esas distribuciones y sus funciones de distribución, cómo representarlas con matplotlib y cómo definir nuevas distribuciones.
En esta entrada se ha usado python 2.7.3, numpy 1.6.1, matplotlib 1.1.0 y scipy 0.10.1.
Leer más »Estadística en Python con SciPy (I)

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