Métodos potenciales de prospección - FCAGLP

Instalación de Python y Jupyter

Los paquetes que se utilizarán de Python son NumPy, SciPy y Matplotlib. Estas intrucciones hacen exactamente ello, con el agregado de instalar Jupyter para escribir los códigos y visualizar resultados.

¿Qué es jupyter?

Jupyter es una aplicación web que permite un rápido análisis exploratorio de ideas y prototipos de métodos numéricos. Esta herramienta facilita la colaboración y la reproducción de trabajos científicos, así como también la comunicación de conceptos académicos que involucran descripciones matemáticas y código computacional.

En la Cátedra de Métodos Potenciales, usaremos esta plataforma para evaluar algoritmos; procesar dato gravimétrico y magnético; visualizar y analizar resultados.

GNU/Linux

Estos pasos instalan los paquetes como usuario. Para ello no es necesario tener permisos de Administrador (root). Se supone que el Administrador ejecutó el o los siguientes comandos (dependencias):

#> apt-get install python-dev
#> apt-get install python3-distutils

Notemos que "#>" simboliza que los comandos son ejecutados por el Administrador.

Instalar paquetes:

$> wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py 

$> python3 get-pip.py --user

$> python3 -m pip install --user  numpy scipy matplotlib

$> python3 -m pip install --user jupyter ipykernel

Notemos que "$>" simboliza que los comandos son ejecutados por el usuario.

Editar el .bashrc para acceder al software

Abrir el archivo .bashrc con un editor de texto, luego escribir:

      PATH="$PATH:/home/usuario/.local/bin"

Notar que "usuario" hace referencia al nombre del usuario de GNU/Linux

Activar extensiones para Jupyter (opcional)

$> python3 -m pip install --user jupyter_contrib_nbextensions

$> jupyter contrib nbextension install --user

Windows

Estos pasos instalan los paquetes como usuario. Para ello no es necesario tener permisos de Administrador

  • Instalar miniconda:

https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

Ver si el Windows instalado es 32 bits o 64 bits para elegir el paquete apropiado.

  • Abrir el miniconda prompt y escribir lo siguiente:

      conda> conda install numpy scipy matplotlib 
  conda> conda install jupyter

  • Opcional:

      conda> conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

Notemos que "conda>" simboliza que los comandos son ejecutados en la terminal de Miniconda o Conda.

Android (Tablet/Celular)

Es necesario instalar la aplicación termux como primer paso. Luego:

termux> pkg update

termux> pkg install clang python fftw libzmq freetype libpng

termux> LDFLAGS="-lm -lcompiler_rt" pip install jupyter

termux> LDFLAGS="-lm -lcompiler_rt" pip install cython

termux> LDFLAGS="-lm -lcompiler_rt" pip install numpy matplotlib

Notemos que "termux>" simboliza que los comandos son ejecutados en la terminal de la aplicación termux.

Notas finales

En todos los casos al correr jupyter (ya sea haciendo click en el icono en Windows) o por terminal (miniconda, GNU/Linux o Termux):

$> jupyter-notebook

Deben abrir un buscador web y pegar la URL que figura por pantalla.

Para cerrar Jupyter, en la terminal donde está corriendo el proceso jupyter deben hacer CTRL+c dos veces.

Google Colab

Esta es la forma más rápida y seductora de utilizar Python en un entorno Jupyter. No requiere de instalación alguna.

Para utilizar este recurso, alcanza con tener una cuenta de email de Google, y hacer click aquí.

Las notebooks de la práctica pueden guardarlas en un directorio en Google Drive y acceder a ellas haciendo click y abriendo con la opción "Colab". Otra forma es cortar y pegar el código directamente sobre una nueva notebook en Colab.

Referencias