Estos son archivos ejecutables tipo notebook de Jupyter, que llamaremos PyX (pronunciado "pics"), y que acompañan los temas del curso. Son una introducción a Python como lenguaje de programación y la presentación de algunas de sus herramientas más importantes para utilizar en problemas relacionados con la probabilidad, la estadística y el análisis de datos.

Nota: para saber más sobre cómo instalar Jupyter y ejecutar los PyX, consultar HOWTO.md.

Estos son los temas cubiertos por cada archivo (trabajo en progreso).

Pendientes:

PEP 8 es una guía para que el código escrito en Python tenga una consistencia agradable a la vista. Pueden hacer lectura completa en la página oficial de PEP 8.

Aquí mostraremos solamente la síntesis de unas cuantas recomendaciones que serán regla para el curso.

• Evitar espacios en blanco en medio de paréntesis redondos o cuadrados, o llaves.

✅ Correcto

spam(ham[1], {eggs: 2})

❌ Incorrecto

spam( ham[ 1 ], { eggs: 2 } )

• Evitar espacios en blanco entre una coma final y un paréntesis cerrado siguiente:

✅ Correcto

foo = (0,)

❌ Incorrecto

bar = (0, )

• Evitar espacios en blanco inmediatamente antes de una coma, punto y coma o dos puntos:

✅ Correcto

if x == 4: print x, y; x, y = y, x

❌ Incorrecto

if x == 4 : print x , y ; x , y = y , x

• A pesar de lo anterior, en un segmento los dos puntos actúan como un operador binario y debe tener cantidades iguales en ambos lados:

✅ Correcto

ham[1:9], ham[1:9:3], ham[:9:3], ham[1::3], ham[1:9:]
ham[lower:upper], ham[lower:upper:], ham[lower::step]
ham[lower+offset : upper+offset]
ham[: upper_fn(x) : step_fn(x)], ham[:: step_fn(x)]
ham[lower + offset : upper + offset]

❌ Incorrecto

ham[lower + offset:upper + offset]
ham[1: 9], ham[1 :9], ham[1:9 :3]
ham[lower : : upper]
ham[ : upper]

• Evitar espacios en blanco inmediatamente antes del paréntesis abierto que inicia la lista de argumentos de una llamada de función:

✅ Correcto

spam(1)

❌ Incorrecto

spam (1)

• Evitar espacios en blanco inmediatamente antes del paréntesis abierto que comienza una indexación o corte:

✅ Correcto

dct['key'] = lst[index]

❌ Incorrecto

dct ['key'] = lst [index]

• Evitar más de un espacio alrededor de un operador de asignación (u otro) para alinearlo con otro:

✅ Correcto

x = 1
y = 2
long_variable = 3

❌ Incorrecto

x             = 1
y             = 2
long_variable = 3

• Evitar dejar espacios en blanco en cualquier lugar. Debido a que generalmente es invisible, puede ser confuso para algunos editores de texto.

• Siempre rodear estos operadores binarios con un solo espacio a cada lado: asignación (=), la asignación aumentada (+=, -=, etc.), las comparaciones (==, <, >, !=, <>, <=, >=, in, not in, is, is not), Booleans (and, or, not).

• Si se utilizan operadores con diferentes prioridades, considerar agregar espacios en blanco alrededor de los operadores con las prioridades más bajas:

✅ Correcto

i = i + 1
submitted += 1
x = x*2 - 1
hypot2 = x*x + y*y
c = (a+b) * (a-b)

❌ Incorrecto

i=i+1
submitted +=1
x = x * 2 - 1
hypot2 = x * x + y * y
c = (a + b) * (a - b)

• No usar espacios alrededor del signo = cuando se usa para indicar un argumento de palabra clave, o cuando se usa para indicar un valor predeterminado para un parámetro de función:

✅ Correcto

def complex(real, imag=0.0):
    return magic(r=real, i=imag)

❌ Incorrecto

def complex(real, imag = 0.0):
    return magic(r = real, i = imag)

• Las declaraciones compuestas (declaraciones múltiples en la misma línea) generalmente no se aconsejan:

✅ Correcto

if foo == 'blah':
    do_blah_thing()
do_one()
do_two()
do_three()

❌ Incorrecto

if foo == 'blah': do_blah_thing()
do_one(); do_two(); do_three()

El código, desde un inicio, estará comentado ampliamente.

Los comentarios tendrán el siguiente formato:

• Una línea en blanco encima (excepto si siguen la norma de docstrings)
• Un espacio entre # y la primera letra
• Primera letra mayúscula
• Texto en español con toda la puntuación y acentos necesarios (el código fuente de Python acepta UTF-8, entre otras codificaciones internacionales)

Ejemplo

import numpy as np
from scipy import stats

# Número de muestras
N = 500

# ¿Variable aleatoria de la simulación?
X = stats.norm(0, 1)