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JUPYTER EN PYTHON

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  jupyter El módulo jupyter proporciona un entorno de desarrollo integrado para ciencia de datos, que no es exclusivo de Python, sino que además admite otros lenguajes en su «backend». [ 1 ] pip install jupyter Para lanzar el servidor de «notebooks» [ 2 ] : jupyter notebook Nota Este comando nos debería abrir una ventana en el navegador web por defecto del sistema, apuntando a la dirección http://localhost:8888 Notebooks Un «notebook» es un documento que está compuesto por celdas en las que podemos incluir: Texto en formato markdown (incluyendo fórmulas ). Elementos multimedia. Código Python ejecutable . Ejecución de celdas en Jupyter Notebook En código «markdown», la salida de la celda es la renderización del texto. En código Python, la salida de la celda es el resultado de la última sentencia incluida en la celda. Nota Los «notebooks» o cuadernos son básicamente archivos de texto en formato json con extensión .ipynb (que proviene de «IPython Notebook»).
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ANCHO RECOMENDADO PARA EL CODIGO EN PYTHON

  Ancho del código Los programas suelen ser más legibles cuando las líneas no son excesivamente largas. La longitud máxima de línea recomendada por la guía de estilo de Python es de 80 caracteres . Sin embargo, esto genera una cierta polémica hoy en día, ya que los tamaños de pantalla han aumentado y las resoluciones son mucho mayores que hace años. Así las líneas de más de 80 caracteres se siguen visualizando correctamente. Hay personas que son más estrictas en este límite y otras más flexibles. En caso de que queramos romper una línea de código demasiado larga, tenemos dos opciones: Usar la barra invertida \ : factorial = 4 * 3 * 2 * 1 factorial = 4 * \ 3 * \ 2 * \ 1 Usar los paréntesis (...) : factorial = 4 * 3 * 2 * 1 factorial = ( 4 * 3 * 2 * 1 )
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COMO ESCRIBIR COMENTARIOS EN PYTHON

  Comentarios Los comentarios son anotaciones que podemos incluir en nuestro programa y que nos permiten aclarar ciertos aspectos del código. Estas indicaciones son ignoradas por el intérprete de Python. Los comentarios se incluyen usando el símbolo almohadilla # y comprenden hasta el final de la línea. Comentario en bloque # Universe age expressed in days universe_age = 13800 * ( 10 ** 6 ) * 365 Los comentarios también pueden aparecer en la misma línea de código, aunque la guía de estilo de Python no aconseja usarlos en demasía: Comentario en línea stock = 0 # Release additional articles Reglas para escribir buenos comentarios: [ 6 ] Los comentarios no deberían duplicar el código. Los buenos comentarios no arreglan un código poco claro. Si no puedes escribir un comentario claro, puede haber un problema en el código. Los comentarios deberían evitar la confusión, no crearla. Usa comentarios para explicar código no idiomático. Proporciona enlaces a la fuente or
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NOTAS SOBRE FUNCIONES DE UN CURSO AVANZADO DE PYTHON

 # 1. FUNCIONES Una función es un bloque de código que se encarga de una tarea especifica. Cada función es independiente de las otras ya que contienen las instrucciones para desarrollar paso a paso la tarea para la cual fue creada. Ventajas: *   Permiten tener el código organizado  y separado en pequeñas partes. *   Evitan repetir las mismas instrucciones en diferentes partes del codigo. *   El código es mas legible. >> def Nombre_funcion(parametro, *args, **kwargs): >>    Instruccion_uno >>    Instruccion_dos >>    ............... >>    ............... >>    Instruccion_n >>    retorno_variable Parámetro: es el nombre asignado a la variable argumento: es el valor asignado a la variable *args: son parámetros opcionales en forma de lista **kwargs: son parámetros opcionales en forma de diccionario. Retorno: es el valor que regresa a la función como resultado de la tarea que la función realiza.   # Ejemplo, crear una función que permita calcul
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TRES MANERAS DIFERENTES DE CONVERTIR TEXTO EN AUDIO MP3 CON TTS

 Manera #1: visita el portal https://ttsmaker.com/ En el puedes encontrar muchas voces de géneros masculino, femenino, neutro, en varios idiomas diferentes, el servicio es gratuito pero cada voz tiene una cantidad limitada de caracteres diarios. No requieres saber de programación, solo copia y pega el texto que quieres convertir en audio o escribirlo directamente en la ventana de texto del sitio y conviértelo al audio en tu voz idioma favorito.      Manera 2: Utiliza código de python en tu editor de código favorito y hazlo tu mismo haciendo uso de la librería especializada, pyttsx3. En el link encuentras un tutorial completo.   https://tinyurl.com/yoeqpdxf   Manera 3: Utiliza la librería GTTS de google en python, en el editor de google colab. >> !pip install gtts >> from gtts import gTTS >> import os >> texto = input() >> tts = gTTS(text=texto, lang = 'es') >> tts.save("tecsify.mp3") >> os.system("tecsify.mp3") >
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RESOLVER UNA ECUACION DIFERENCIAL EN PYTHON

Fuente: https://tinyurl.com/27sb6m28    Resolver ecuaciones diferenciales Para resolver ecuaciones diferenciales, use dsolve . Primero, crea un indefinido. funcionar pasando cls=Function hacia symbols función. f , g = symbols ( 'f g' , cls = Function ) f y g ahora son funciones indefinidas. podemos llamar f(x) , y eso representará una función desconocida. f ( x ) f(x) derivados de f(x) no están evaluados. f ( x ) . diff ( x ) d ──(f(x)) dx (consulte la Derivados sección derivados). Para representar la ecuación diferencial. , nosotros así usaría diffeq = Eq ( f ( x ) . diff ( x , x ) - 2 * f ( x ) . diff ( x ) + f ( x ), sin ( x )) diffeq 2 d d f(x) - 2⋅──(f(x)) + ───(f(x)) = sin(x) dx 2 dx Para resolver la EDO, pásala y la función a resolver a dsolve . dsolve ( diffeq , f ( x )) x cos(x) f(x) = (C₁ + C₂⋅x)⋅ℯ + ──────
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Librerìa especializada de Python, Numba

 Fuente: https://numba.pydata.org/ Traducción:  Google. Acelerar funciones de Python Numba traduce funciones de Python a código de máquina optimizado en tiempo de ejecución utilizando el estándar de la industria LLVM Biblioteca compiladora Los algoritmos numéricos compilados por Numba en Python pueden acercarse a las velocidades de C o FORTRAN. No es necesario reemplazar el intérprete de Python, ejecutar un paso de compilación por separado o incluso tener instalado un compilador C/C++. Simplemente aplique uno de los decoradores de Numba a su función de Python y Numba hará el resto.  from numba import njit import random @njit def monte_carlo_pi ( nsamples ) : acc = 0 for i in range ( nsamples ) : x = random . random ( ) y = random . random ( ) if ( x ** 2 + y ** 2 ) < 1.0 : acc += 1 return 4.0 * acc / nsamples   Construido para informática científi
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