Introducción a Python

Python es un lenguaje de programación popular, fácil de aprender y con una gran cantidad de aplicaciones.

¿Qué es Python?

Python es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado, orientado a objetos y de propósito general.

Usos de Python

Python se utiliza en desarrollo web, ciencia de datos, inteligencia artificial, automatización, entre otros campos.

Numpy

Numpy es una biblioteca para Python que soporta grandes matrices y matrices multidimensionales.

!pip install numpy

import numpy as np

# Crear una matriz de 2x3
matriz = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(matriz)

Pandas

Pandas proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos.

!pip install pandas

import pandas as pd

# Crear un DataFrame
data = {'Nombre': ['Juan', 'Ana', 'Pedro'],
        'Edad': [28, 24, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Matplotlib

Matplotlib es una biblioteca para la creación de gráficos en 2D.

!pip install matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

# Crear un gráfico simple
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 7, 11]
plt.plot(x, y)
plt.title('Gráfico de Ejemplo')
plt.xlabel('Eje X')
plt.ylabel('Eje Y')
plt.show()

Seaborn

Seaborn es una biblioteca de visualización basada en Matplotlib.

!pip install seaborn

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Crear un gráfico de dispersión
tips = sns.load_dataset('tips')
sns.scatterplot(data=tips, x='total_bill', y='tip', hue='day')
plt.title('Propinas por Cuenta Total')
plt.show()

Flask

Flask es un microframework para crear aplicaciones web en Python.

!pip install Flask

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    return "¡Hola, Flask!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Django

Django es un framework web de alto nivel que permite el desarrollo rápido de aplicaciones web.

!pip install django

# Ejemplo de configuración de un proyecto Django
django-admin startproject mi_proyecto

Scikit-Learn

Scikit-Learn es una biblioteca de aprendizaje automático para Python.

!pip install scikit-learn

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# Datos de ejemplo
X = np.array([[1], [2], [3], [4]])
y = np.array([2, 3, 5, 7])

# Crear y entrenar el modelo
modelo = LinearRegression()
modelo.fit(X, y)
print(modelo.predict([[5]]))  # Predecir el valor para X=5

TensorFlow

TensorFlow es una biblioteca de aprendizaje automático.

!pip install tensorflow

import tensorflow as tf

# Crear un modelo simple
modelo = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(32,)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])
modelo.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

PyTorch

PyTorch es una biblioteca de aprendizaje profundo que proporciona flexibilidad y velocidad.

!pip install torch

import torch
import torch.nn as nn

# Definir una red neuronal simple
class RedNeuronal(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(RedNeuronal, self).__init__()
        self.capa1 = nn.Linear(2, 2)

    def forward(self, x):
        return self.capa1(x)

# Crear una instancia de la red y pasar un tensor
modelo = RedNeuronal()
entrada = torch.tensor([[1.0, 2.0]])
salida = modelo(entrada)
print(salida)

¿Qué es Pygame?

Pygame es una biblioteca de Python diseñada para desarrollar videojuegos y aplicaciones multimedia. Proporciona herramientas para manejar gráficos, sonido y entrada del usuario de manera sencilla.

!pip install pygame

import pygame
# Inicializar Pygame
pygame.init()                    
# Configuración de la ventana
screen = pygame.display.set_mode((800, 600))
pygame.display.set_caption("Mi primer ventana en Pygame")                   
# Loop principal
running = True
while running:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            running = False                       
    # Rellenar la pantalla con color azul
    screen.fill((0, 0, 255))
    pygame.display.flip()            
pygame.quit()

Conclusiones

Python es una herramienta poderosa y versátil que es ampliamente utilizada en muchos campos.

Facilidad de aprendizaje y uso.
Gran comunidad y soporte.
Amplia gama de bibliotecas para diferentes aplicaciones.
Ideal para desarrollo web, análisis de datos, y aprendizaje automático.