Estas secciones están dedicadas a la introducción de las herramientas que incluye Python para realizar las tareas más habituales en un laboratorio: Cálculo, análisis, ajustes de modelos, generación de gráficos, adquisición de datos. El instructivo incluye también la introducción teórica a algunos de los conceptos utilizados.
Aviso: Los conceptos tratados son expuestos de forma simple, en detrimento de la rigurosidad,
para facilitar una asimilación rápida de las herramientas informáticas. Para un tratamiento riguroso y más extenso
ver los links de referencia o bibliografía específica de Estadística o Cálculo numérico.
En la dirección:
github.com/marceluda/python-para-fisicos/tree/master/tutoriales/instructivo_labo2
están los archivos de Python relacionados con los siguientes instructivos:
- Introducción a la programación en python con spyder
- Uso básico y tipos de datos
- Numpy y cálculos vectoriales
- Gráficos con Matplotlib
- Sistema de archivos, carga y guardado de datos
- Funciones para cálculo
- Estructuras de programación
- Funciones definidas por el usuario
- Introducción a análisis de datos y ajustes de modelos lineales
- Introducción al análisis de datos
- Media, Varianza y Desviación estándar
- Covarianza y Correlación
- Ajuste de datos mediante cuadrados mínimos
- Ejemplo de Ajuste Lineal
- Ejemplo de Ajuste No Lineal
- Más herramientas para análisis de datos
- Herramientas para ajustar modelos no polinómicos
- Conceptos para entender los algoritmos de ajuste
- Más herramientas para análisis de datos
- Transformada de Fourier
- Filtros
- Análisis gráfico
- Instrumentación y adquisición remota
- Introducción a instrumentación
- Control remoto de instrumentos
- Adquisición
Recursos en la Web:
- De Matlab a Python
- Tutorial (muy completo) de herramientas de python para el ámbito científico:
- En inglés: www.scipy-lectures.org
- En español (parcialmente traducido): scipy-lecture-notes-ES
- Fundamentalmente los capítulos de NumPy y Matplolib (1.3 y 1.4) serán de especial interés.
- Es una guía pormenorizada.
- Matplotlib Gallery
- Ejemplos de cómo hacer gráficos sofisticados
- Hacer clic en cada imagen para ver el código de ejemplo que la genera
- Ejemplos introductorios a Matplotlib
- Ejemplos más frecuentes de Matplotlib
- Incluyen código para generar cáda imagen
- Otra galería completa de ejemplos de Matplotlib
- Hacer clic en cada imagen para ver el código de ejemplo que la genera
- Ejemplos de cómo hacer gráficos sofisticados
- Tutorial de gráficos en español
- Material del taller de Python de Estudiantes de física de FCEN-UBA
- fifabsas.github.io/talleresfifabsas
- Es un taller que se dicta anualmente. El material está en español y es muy práctico y accesible.
- Tutorial de Python y Numpy para principiantes
- Tutorial de Python para Astrónomos/as (en Español)
Aviso: Esto último no es parte de Python para Física.
Consejos para escribir Informes de Laboratorio 2