Computación eficaz en física: Guía práctica para la investigación con Python

Opiniones de los lectores

El libro es un recurso completo para quienes se dedican a la informática científica, en particular para los principiantes en Python y herramientas afines. Abarca una amplia gama de temas, como NumPy, el control de versiones y la gestión de proyectos, pero a menudo carece de explicaciones en profundidad y de estructura. Aunque es bien recibido por muchos como una introducción útil, algunos lectores lo encuentran insuficiente para aprender Python a fondo o para necesidades avanzadas de programación.

Cobertura exhaustiva de las herramientas y prácticas de computación científica.

Buena introducción a Python para científicos e ingenieros.

(basado en 21 opiniones de lectores)

Título original:

Effective Computation in Physics: Field Guide to Research with Python

Contenido del libro:

Cada vez más físicos asumen el papel de desarrolladores de software como parte de su investigación, pero el desarrollo de software no siempre es fácil u obvio, incluso para los físicos. Este libro práctico enseña habilidades esenciales de desarrollo de software para ayudarle a automatizar y llevar a cabo casi cualquier aspecto de la investigación en un campo basado en la física.

Escrito por dos doctores en ingeniería nuclear, este libro incluye ejemplos prácticos extraídos de un conocimiento práctico de los conceptos de la física. Aprenderá a utilizar el lenguaje de programación Python para realizar todo tipo de tareas, desde la recopilación y el análisis de datos hasta la creación de software y la publicación de sus resultados.

En cuatro partes, este libro incluye:

⬤ Getting Started: Introducción a Python, la línea de comandos, contenedores de datos, funciones, control de flujo y lógica, y clases y objetos.

⬤ Aprender sobre expresiones regulares, análisis y visualización, NumPy, almacenamiento de datos en archivos y HDF5, estructuras de datos importantes en física, computación en paralelo y despliegue de software.

⬤ Getting It Right: Construye pipelines y software, aprende a usar el control de versiones local y remoto, y depura y prueba tu código.

⬤ Getting It Out There: Documenta tu código, procesa y publica tus hallazgos y colabora de forma eficiente; sumérgete en las licencias de software, la propiedad y los procedimientos de derechos de autor.