Más recursos de IPython
Recursos web¶
- El sitio web de IPython: el sitio web de IPython tiene enlaces a documentación, ejemplos, tutoriales y una variedad de otros recursos.
- El sitio web nbviewer: este sitio muestra representaciones estáticas de cualquier portátil IPython disponible en Internet. ¡La página principal presenta algunos cuadernos de ejemplo que puede explorar para ver para qué otras personas están usando IPython!
- Una galería de cuadernos Jupyter interesantes: esta lista cada vez mayor de cuadernos, impulsada por nbviewer, muestra la profundidad y amplitud del análisis numérico que puede hacer con IPython. Incluye de todo, desde ejemplos breves y tutoriales hasta cursos completos y libros compuestos en formato de cuaderno.
- Tutoriales en video: Buscando en Internet, encontrará muchos tutoriales grabados en video sobre IPython. Recomiendo especialmente buscar tutoriales de las conferencias PyCon, SciPy y PyData de Fernando Perez y Brian Granger, dos de los principales creadores y mantenedores de IPython y Jupyter.
Libros¶
- Python para análisis de datos: El libro de Wes McKinney incluye un capítulo que cubre el uso de IPython como científico de datos. Aunque gran parte del material se superpone a lo que hemos discutido aquí, siempre es útil otra perspectiva.
- Aprendiendo IPython para computación interactiva y visualización de datos: Este breve libro de Cyrille Rossant ofrece una buena introducción al uso de IPython para el análisis de datos.
- Libro de cocina de visualización y computación interactiva de IPython: También de Cyrille Rossant, este libro es un tratamiento más extenso y avanzado del uso de IPython para la ciencia de datos. A pesar de su nombre, no se trata solo de IPython, sino que también profundiza en una amplia gama de temas de ciencia de datos.
Finalmente, un recordatorio de que puede encontrar ayuda por su cuenta: la funcionalidad de ayuda basada en ? de IPython (discutida en Ayuda y documentación en IPython) puede resultar muy útil si lo usas bien y con frecuencia. A medida que revisa los ejemplos aquí y en otros lugares, esto se puede utilizar para familiarizarse con todas las herramientas que IPython tiene para ofrecer.