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Pybonacci/scipy-lecture-notes-ES

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En este repositorio se encuentra una traducción (work in progress) de las scipy-lecture-notes (https://github.com/scipy-lectures/scipy-lecture-notes). ¿Qué son las scipy-lecture-notes? Son algunos apuntes de charlas y/o conferencias sobre el ecosistema científico en python que pueden ser usadas para un curso completo de computación científica en python.

Estos documentos han sido escritos con el lenguaje de marcado rest (extensión .rst) y han sido creados usando Sphinx: http://sphinx.pocoo.org/.

Modificando

Reusando y distribuyendo

Como se ha expuesto en el fichero LICENSE.txt, este material ha sido creado sin ningún tipo de restricciones. Siéntete libre para reusarlo y modificarlo para tus propias necesidades de enseñanza.

Sin embargo, nos gustaría que este material de referencia fuera mejorado a lo largo del tiempo, es por ello que animamos a cualquiera a contribuir con los cambios o mejoras que consideren al repositorio oficial en inglés (https://github.com/scipy-lectures/scipy-lecture-notes) para que sean revisadas y editadas por los autores originales y posteriormente puedan ser traducidas al español u otros idiomas.

Instrucciones para crear la documentación

Para crear la salida en html y que pueda ser mostrada en la pantalla, Escribe:

make html

Los ficheros html generados se pueden encontrar en build/html

La primera vez que se cree la documentación puede tomar un tiempo considerable, pero las posteriores creaciones de la documentación deberían ser más rápidas puesto que la información se encontrará cacheada.

Para generar el fichero pdf para imprimir:

make pdf

El constructor pdf es un poco 'peculiar' y podrías encontrar errores TeX. Modificaciones al formato en los ficheros rst deberían ser suficiente para evitar estos problemas.

Requerimientos

probablemente incompleto

  • make
  • sphinx (>= 1.0)
  • pdflatex
  • pdfjam
  • matplotlib
  • scikit-learn (>= 0.8)

Para contribuir

Política editorial

El objetivo de este material es proporcionar un texto conciso para aprender las principales características del ecosistema scipy. Si quieres contribuir a la traducción del material de referencia te sugerimos que contribuyas a la documentación de los paquetes específicos en los que estés interesado.

La salida en HTML puede ser usada para mostrar en una pantalla mientras se está enseñando. El objetivo es disponer del mismo material tanto en pantalla como en los apuntes. Esta es la razón por la que la versión en HTML debería mantenerse concisa, con listas cortas de cosas en lugar de párrafos y frases largas. Para la creación más elaborada de la documentación nos gustaría incluir discusiones más elaboradas. Para estas partes, la política es usar la directiva sphinx:

.. only:: pdf

Cada capítulo debería mantenerse razonablemente corto: de 1 a 2 horas de tutorial. La razón es doble. Primero, estos capítulos son átomos que pueden ser combinados para crear un curso de computación científica con python. Segundo, la capacidad de atención de la gente no suele durar más allá de una o dos horas, independientemente de que estén leyendo un tutorial o estén atendiendo en una clase.

Modificar

La forma más fácil de hacer tu propia versión de este material de enseñanza es 'forkear' (crear una nueva forja) en Github y usar el sistema de control de versiones git para mantener tu propio fork (forja). Para ello, lo único que debes hacer es crear una cuenta en github (este sitio) y pulsar el botón fork, arriba a la derecha de esta página. Puedes usar git para hacer pull desde tu fork, y hacer push para introducir los cambios. Si quieres deshacer tu contribución simplemente rellena un pull request, usando el botón pull request arriba de la página de tu fork.

Por favor, abstenerse a modificar el Makefile a no ser que sea absolutamente necesario.

Gráficas y ejemplos de código

Las figuras deberían ser generadas a partir del código fuente python. La política es crear un directorio examples en el cual colocar los correspondientes ficheros python. Cualquier fichero cuyo nombre empiece con plot_ será procesado durante la creación de la documentación y las figuras creadas con matplotlib serán guardadas como imágenes en el directorio auto_examples. Puedes usar lo anterior para incluir figuras en el documento. Para mostrar fragmentos de código puedes usar la directiva literal-include. Cualquier dato adicional necesario en el script que genera la/s figura/s debería encontrarse en el mismo directorio que el script. NB: el código para proporcionar este estilo de inclusión de figuras ha sido adoptado del proyecto scikits.learn y puede ser encontrado en sphinxext/gen_rst.py.

Guía de contribución y capítulo ejemplo

El directorio guide contiene un capítulo de ejemplo con instrucciones específicas sobre como contribuir:

.. toctree::

   guide/index.rst

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages