Tutorial rápido de Python para Matemáticos

© Ricardo Miranda Martins, 2022 - http://www.ime.unicamp.br/~rmiranda/

Índice

  1. Introdução
  2. Python é uma boa calculadora! (código fonte)
  3. Resolvendo equações (código fonte)
  4. Gráficos (código fonte)
  5. Sistemas lineares e matrizes (código fonte)
  6. Limites, derivadas e integrais (código fonte)
  7. Equações diferenciais (código fonte)

O que tem aqui?

Aqui está um caminho rápido para aprender a usar Python para fazer cálculos matemáticos. Se você não sabe programar, esse site é para você. Aqui, seremos duas pessoas que não sabem programar tentando aprender alguma coisa.

Você vai aprender a resolver equações, inverter matrizes, fazer gráficos, resolver equações diferenciais.. o foco não é em detalhes das sintaxes dos comandos. Afinal, é para isso que você paga internet, certo? Ok - vou ser bonzinho e mesmo assim colocar alguns exemplos de coisas simples, usando if, for, etc.

O objetivo aqui é ser um guia estilo mão-na-massa ou copie-cole-e-altere.

Se você está meio perdido: para usar o Python, eu recomendo que você use o Jupyter. Vá em https://jupyter.org/try e inicie um JupyterLab. Quando aparecer a tela de seleção, escolha Python na aba "Notebook". Outra opção é usar o Google Colab, clicando aqui, que também é bem intuitivo. A melhor opção mesmo é você instalá-lo em seu computador, usando o Anaconda.

A maioria dos códigos desse tutorial não foram feitos por mim, mas adaptados de códigos encontrados no StackOverFlow, StackExchange, etc. Sempre que ainda tiver o link pro código original, vou indicar, ou então veja os sites da bibliografia que tem muita coisa que foi adaptada deles.

Chega de blá-blá-blá e vamos lá!

Se preferir, clique aqui a versão em arquivo único, sem estar separada em vários arquivos.

Referências bibliográficas

Alguns sites muito bons para aprender a usar Python com objetivo de fazer coisas de matemática:

  1. Mathematical Python, por Patrick Walls.
  2. Dynamical systems with applications using Python: site base do livro do Stephen Lynch de onde tirei/adaptei vários códigos que estão aqui.
  3. SciPython
  4. Problem Solving with Python
  5. SciPy Lecture Notes
  6. PythonForUndergradEngineers
  7. SciPy 2017 tutorial "Automatic Code Generation with SymPy"

Estas notas de aula estão regidas pela Licença Pública Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional. Veja um resumo do que você pode ou não fazer clicando aqui.