Importar librerías

Python posee un gran variedad de librerías para todo tipo de usos, desde la creación y apertura de archivos en cualquier sistema operativo hasta la extracción de datos en archivos de Word o Excel, pasando por el manejo y análisis de enormes cantidades de información provenientes de la bolsa de valores o de experimentos astronómicos, climáticos o biológicos.

La ventaja de Python sobre otros lenguajes de programación es que posee un avanzado mecanismo para importar librerías o comandos específicos de alguna de ellas, lo que hace muy sencillo usarlas para beneficio del programador. A continuación veremos las distintas formas en que puede hacerse esto.

Usando import

La primera opción, y la más sencilla, es usar el comando import seguido del nombre la librería, así:

import math

Cuando querramos usar algún comando de la librería, debemos llamarla por su nombre seguido de un punto (.) y la tecla Tab. Inmediatamente deberá aparecer una lista con las funciones que hacen parte de la misma. así:


In [ ]:
import math

In [ ]:
math.

Como math es la librería de funciones matemáticas básicas de Python, podemos utilizarla para calcular el $\textrm{sin}(\pi/2)$, por ejemplo:


In [ ]:
math.sin(math.pi/2)

Usando from

Otra opción es sólo llamar un comando específico de una librería determinada. Para ello usamos la siguiente sintaxis:

from math import sin

En este caso sólo se carga el comando sin, sin cargar el resto de la librería. Esto puede ser muy ventajoso cuando la librería es grande y sólo queremos utilizar una pequeña funcionalidad de la misma. Otra ventaja es que no es necesario usar el nombre de la librería antes del comando.


In [ ]:
from math import sin

In [ ]:
sin(3.1)

Sin embargo, si queremos utilizar pi, veremos un error en la consola, porque no ha sido cargado:


In [ ]:
sin(pi/2)

Para no tener que escribir una línea from math import ... por cada símbolo que se desee importar, se puede usar la misma sintaxis de arriba con cada símbolo separado por una coma, así:


In [ ]:
from math import sin, pi

Al cargar pi de math de esta forma, ya no veremos el error anterior:


In [ ]:
sin(pi/2)

Usando un nombre corto

Una opción para no tener que llamar una librería por su nombre completo, es renombrarla al momento de importarla. Esto es una práctica bastante común, pues permite utilizar nombres cortos para las librerías, lo que hace mucho más fácil llamarlas. Para ello se usa la siguiente sintaxis:

import math as mt

De esta forma, en lugar de math sólo usamos mt, así:


In [ ]:
import math as mt

In [ ]:
mt.sin(mt.pi/2)

Importando todos los comandos

La última opción consiste en llamar todos los comandos de una librería sin que estén precedidos por su nombre. Para ello se utiliza la sintaxis:

from math import *

Advertencia:

Esta opción no es muy recomendable ya que los comandos de varias librerías pueden tener el mismo nombre, lo que puede resultar en serias confusiones.

Un ejemplo de este caso es el siguiente:


In [ ]:
from math import *

In [ ]:
cos(pi/2)

Problemas

Problema 1

Importar la librería numpy con el nombre np. Después utilizar la función arange de la misma para generar una lista de números entre 0 y 1, en pasos de 0.01.

Nota:

Para mirar la ayuda de arange, se debe evaluar una celda nueva con la siguiente sintaxis:

np.arange?

In [ ]:
# Mirar la ayuda de np.arange aquí

In [ ]:
# Escribir la solución aquí

Problema 2

De la misma librería anterior, importar únicamente la función linspace y la constante pi. Utilizar estas dos expresiones para generar una lista de 100 números entre $0$ y $2 \pi$.


In [ ]:
# Mirar la ayuda de linspace aquí

In [ ]:
# Escribir la solución aquí

Problema 3

Usar la función sin de numpy para calcular el seno de los números generados por linspace en el ejercicio anterior.

Notas:

  1. No es necesario usar un ciclo for. Mirar detenidamente los ejemplos de numpy.sin en el visor de ayuda.

  2. ¿Puede hacerse lo mismo con math.sin?


In [ ]:
# Escribir la solución aquí

Problema 4

Generar una lista de 50 puntos aleatorios en 2D, usando la función rand de la librería numpy.random


In [1]:
# Escribir la solución aquí

El material de este notebook fue recopilado para Clubes de Ciencia Colombia 2017 por Luis Henry Quiroga (GitHub: lhquirogan) - Germán Chaparro (GitHub: saint-germain), y fue adaptado de https://github.com/PythonBootcampUniandes