Python

https://www.python.org/downloads/

https://www.spyder-ide.org/download/

https://onecompiler.com/python on line , crear cuenta

https://jupyter.org/try-jupyter/notebooks/?path=notebooks/Intro.ipynb

pip install sympy

pip install scipy

pip install matplotlib

cd\ adelanté

c..atras en cmd

import sympy

print("✅ SymPy está instalado correctamente.") \u2705 comando verde chulo \u274C

print("Versión de SymPy:", sympy.__version__)

ruta

import sys

print("Versión de Python:", sys.version)

print("Ruta de Python:", sys.executable)

cd\Users\vicen\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Scripts

pip list

https://code.visualstudio.com/Download

Instalar Matplotlib

Una vez confirmado que Python y PIP están instalados, puedes proceder a instalar matplotlib. Abre CMD como administrador para evitar problemas de permisos y ejecuta el siguiente comando:

Copiar código

pip install matplotlib

Código para la prueba:

print("hola mundo")

print("estoy aprendiendo python")

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

# Definir la función f(x) = x^2 + 5x + 6

def f(x):

return x**2 + 5*x + 6

# Generar un rango de valores x desde -10 hasta 10

x = np.linspace(-10, 10, 400)

# Calcular los valores y usando la función f(x)

y = f(x)

# Crear la gráfica

plt.figure(figsize=(8, 6))

plt.plot(x, y, label='f(x) = x^2 + 5x + 6', color='blue')

# Añadir título y etiquetas

plt.title('Gráfica de la función f(x) = x^2 + 5x + 6')

plt.xlabel('x')

plt.ylabel('f(x)')

# Añadir leyenda

plt.legend()

# Mostrar la gráfica

plt.grid(True)

Para derivada

import sympy as sp # Importar sympy con el alias "sp"

# Definir una variable simbólica

t = sp.symbols('t')

# Calcular la derivada del seno

derivada = sp.diff(sp.sin(t), t)

# Imprimir el resultado

print(derivada) # Salida: cos(t)

from sympy import symbols, diff, sin

# Definir una variable simbólica

t = symbols('t')

# Calcular la derivada del seno

derivada = diff(sin(t), t)

# Imprimir el resultado

print(derivada) # Salida: cos(t)

----

import math

# Ejemplo de funciones trascendentales

x = 2

print("Seno de x:", math.sin(x))

print("Coseno de x:", math.cos(x))

print("Tangente de x:", math.tan(x))

print("Exponencial de x:", math.exp(x))

print("Logaritmo natural de x:", math.log(x))

print("Logaritmo base 10 de x:", math.log10(x))

print("Seno hiperbólico de x:", math.sinh(x))

print("Función gamma de x:", math.gamma(x))

# Coseno de 45 grados (conversión a radianes)

cos_45 = math.cos(math.radians(45))

print(f"Coseno de 45°: {cos_45}")

# Seno de π/4 radianes (sin conversión, ya está en radianes)

sen_pi_4 = math.sin(math.pi / 4)

print(f"Seno de π/4: {sen_pi_4}")

----

plt.show()

pip install matplotlib ipywidgets

pip install notebook

pip install matplotlib scipy numpy

pip install jupyterlab

pip install pulp ipywidgets

para html

pip install mpld3

pip install plotly

pip install pandas

pip install pycco

El comando pip install matplotlib ipywidgets es utilizado para instalar dos bibliotecas populares de Python: matplotlib e ipywidgets. Aquí te explico qué hace cada parte del comando y para qué sirven estas bibliotecas:

pip

pip es el gestor de paquetes para Python, que permite instalar y administrar bibliotecas y dependencias adicionales que no vienen preinstaladas con Python. Este comando se utiliza para interactuar con el Python Package Index (PyPI), que es el repositorio oficial donde se alojan los paquetes de Python.

install

install es el comando que le dice a pip que instale un paquete o varios paquetes en tu sistema. Cuando se ejecuta, pip buscará el paquete en PyPI, descargará la versión más reciente y la instalará junto con sus dependencias necesarias.

matplotlib

matplotlib es una biblioteca de gráficos en Python que te permite crear una amplia variedad de gráficos estáticos, animados e interactivos. Es muy utilizada en la visualización de datos debido a su capacidad de generar gráficos de alta calidad en varios formatos, y es ampliamente empleada en el ámbito científico y de ingeniería para visualizar todo tipo de datos.

ipywidgets

ipywidgets, oficialmente conocidos como ipython-widgets, son widgets interactivos para Jupyter notebooks. Permiten crear interfaces gráficas interactivas en los notebooks, lo que facilita la interacción dinámica con el código ejecutado. Se pueden utilizar para recoger entradas del usuario mediante controles como deslizadores, botones, listas desplegables y más, permitiendo una interactividad en tiempo real con gráficas y análisis de datos.

direcciones de ayuda con ejemplos

https://matplotlib.org/stable/gallery/widgets/annotated_cursor.html

Para crear ejecutables

cd %USERPROFILE%\Desktop\python\ejecutableess

pyinstaller --onefile conejo.py

python setup.py build

pip install pyinstaller

pip install cx_Freeze

Para crear ejecutables de Python, es decir, archivos que puedan ejecutarse sin necesidad de tener Python instalado en el sistema, puedes utilizar varias herramientas. Aquí te explicaré cómo hacerlo utilizando algunas de las más populares: `PyInstaller` y `cx_Freeze`.

1. Usando PyInstaller

Instalación

Primero, necesitas instalar PyInstaller. Puedes hacerlo usando `pip`:

pip install pyinstaller

```

Crear el Ejecutable

Supongamos que tienes un script Python llamado `mi_programa.py`. Para crear un ejecutable, puedes ejecutar el siguiente comando en la terminal:

pyinstaller --onefile mi_programa.py

- `--onefile` indica que quieres un solo archivo ejecutable.

PyInstaller creará varios archivos y directorios en el proceso. El ejecutable estará en el directorio `dist`.

Opciones Adicionales

- Icono Personalizado**: Si quieres agregar un icono personalizado al ejecutable, puedes usar `--icon=mi_icono.ico`.

```bash

pyinstaller --onefile --icon=mi_icono.ico mi_programa.py

```

- Nombre Personalizado**: Para darle un nombre específico al archivo ejecutable, usa `--name`.

```bash

pyinstaller --onefile --name=mi_programa_ejecutable mi_programa.py

```

2. Usando cx_Freeze

Instalación

Primero, necesitas instalar cx_Freeze. Puedes hacerlo usando `pip`:

pip install cx_Freeze

Crear el Ejecutable

Crea un archivo llamado `setup.py` en el mismo directorio que tu script `mi_programa.py` y agrega el siguiente contenido:

```python

import cx_Freeze

executables = [cx_Freeze.Executable("mi_programa.py")]

cx_Freeze.setup(

name="Mi Programa",

options={"build_exe": {"packages":["numpy", "matplotlib"], "include_files":[]}}, # Ajusta según tus necesidades

executables=executables

)

```

Luego, en la terminal, ejecuta:

```bash

python setup.py build

```

Esto creará un directorio `build` que contendrá los archivos necesarios, incluyendo el ejecutable.

3. Consideraciones Adicionales

- **Dependencias**: Ambas herramientas intentan incluir todas las dependencias necesarias, pero a veces pueden faltar algunas. Puedes especificar paquetes adicionales a incluir en las opciones de `setup.py` para cx_Freeze o mediante modificaciones en el archivo `.spec` generado por PyInstaller.

- **Plataforma**: Los ejecutables son específicos para la plataforma en la que se generan. Si necesitas un ejecutable para Windows, Linux y macOS, deberás crear el ejecutable en cada sistema operativo correspondiente.

Ejemplo Completo con PyInstaller

1. **Instala PyInstaller**:

```bash

pip install pyinstaller

```

2. **Crea el Ejecutable**:

```bash

pyinstaller --onefile mi_programa.py

```

3. **Encuentra el Ejecutable**:

El ejecutable estará en el directorio `dist` generado por PyInstaller.

### Ejemplo Completo con cx_Freeze

1. **Instala cx_Freeze**:

```bash

pip install cx_Freeze

```

2. **Crea el Archivo `setup.py`**:

```python

import cx_Freeze

executables = [cx_Freeze.Executable("mi_programa.py")]

cx_Freeze.setup(

name="Mi Programa",

options={"build_exe": {"packages":["numpy", "matplotlib"], "include_files":[]}}, # Ajusta según tus necesidades

executables=executables

)

```

3. **Construye el Ejecutable**:

```bash

python setup.py build

```

Siguiendo estos pasos, podrás crear ejecutables de tus programas Python, lo que facilita su distribución y ejecución en sistemas donde Python no está instalado.

No se puede exportar directamente un archivo de Python a un formato de aplicación Android (.apk) de manera nativa. Sin embargo, hay maneras de convertir o adaptar un script de Python para que funcione en Android. Aquí te explico algunas opciones disponibles:

1. Kivy

Kivy es un framework de Python diseñado para aplicaciones multiplataforma que pueden correr en Android, iOS, Linux, OS X y Windows. Permite desarrollar aplicaciones usando Python y luego compilarlas para Android mediante herramientas como Buildozer o Pyjnius.

Instalación de Kivy: Puedes instalar Kivy con pip:
bash
Copiar código
pip install kivy

Compilar para Android: Necesitas instalar Buildozer para compilar la aplicación para Android:
bash
Copiar código
pip install buildozer

Luego puedes configurar y compilar tu proyecto para generar un archivo .apk.

2. BeeWare

BeeWare es otro conjunto de herramientas y librerías que permiten escribir aplicaciones en Python y luego compilarlas para varios sistemas operativos, incluido Android.

Instalación de BeeWare: Puedes empezar con BeeWare instalándolo a través de pip:
bash
Copiar código
pip install briefcase

Uso: Briefcase es una herramienta de BeeWare que permite empaquetar tu aplicación Python como una aplicación nativa en varias plataformas.

3. PyQt y PySide

PyQt y PySide son bindings de Qt para Python que pueden ser utilizados para crear aplicaciones que luego pueden ser empaquetadas para Android usando herramientas como PyOtherSide.

4. SL4A (Scripting Layer for Android)

SL4A proporcionaba una forma de ejecutar scripts de Python directamente en Android, pero tiene limitaciones en términos de acceso a las APIs nativas de Android y no está activamente mantenida.

5. Chaquopy

Chaquopy es un plugin para Android Studio que permite escribir aplicaciones Android utilizando Python junto con Java o Kotlin. Esto permite integrar código Python en aplicaciones Android nativas.

Configuración de Chaquopy: Puedes agregar Chaquopy a tu proyecto de Android Studio modificando los archivos de configuración de Gradle.

Consideraciones

Cada una de estas herramientas tiene sus propias ventajas y desventajas, y la elección dependerá de tus necesidades específicas, la complejidad de la aplicación y tu familiaridad con el desarrollo de aplicaciones móviles. A menudo, estas soluciones requieren algo de configuración adicional y adaptación para asegurar que la aplicación funcione bien en dispositivos Android. Además, algunas características avanzadas de Android pueden no ser accesibles directamente a través de estos métodos y podrían requerir escribir componentes nativos en Java o Kotlin.

Jupyter en línea depende de tu propósito

Antes de instalar sympy, necesitamos saber qué versión de Python usa IDLE.

Abre IDLE en tu computadora.

Escribe y ejecuta este código en IDLE:
python
CopiarEditar
import sys

print("Versión de Python:", sys.version)

print("Ruta de Python:", sys.executable)

Mira el resultado. Te mostrará algo como:
yaml
CopiarEditar
Versión de Python: 3.10.4 (tags/v3.10.4:3ef3487, Mar 24 2022, 10:26:41)

Ruta de Python: C:\Users\Jose\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe

Guarda la ruta de Python, la usaremos en el siguiente paso.

Ejemplo de suma, y porque debemos colocar la f

# Asignación del resultado de la suma 9 + 2 a la variable 'm'

m = 9 + 2 # 9 más 2 es igual a 11, por lo que m = 11

# Imprimir el resultado usando una f-string (cadena formateada)

# La f antes de las comillas permite incluir variables dentro de {} en el string

# En este caso, {m} será reemplazado por el valor de la variable m (11)

print(f"9+2={m}") # Esto imprimirá: 9+2=11

# Notas adicionales:

# - Las líneas que comienzan con # son comentarios que Python ignora

# - Los comentarios después del código (como este) deben tener al menos 2 espacios

# después del código para ser considerados válidos

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