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Este manual ha sido creado con la finalidad de facilitar el aprendizaje en Python a estudiantes y profesionales en el campo de la Geología.
Es recomendable tener conocimientos previos en geología general, estadística y álgebra lineal.
También es importante tener perseverancia para aprender cada tema y creatividad para resolver problemas.
- Aprender a desarrollar código usando Python.
- Desarrollar un pensamiento algorítmico.
- Aprender a usar Python para solucionar problemas en Geología.
Todos los capítulos están disponibles dentro del repositorio como notebooks de Jupyter .ipynb
.
- Fundamentos de Python
1a. Python básico
1b. Numpy
1c. Pandas
1d. Matplotlib
1e. Ejercicios de Python en Geología
1f. Ejercicios resueltos de Python en Geología - Estadística y Visualización de datos
2a. Bootstrap
2b. Análisis descriptivo
2c. Ejemplos de visualización de datos
2d. Visualización de sondajes en 3D
2e. Visualización de un modelo de bloques en 3D - Ciencia de datos y Machine Learning
3a. Seaborn
3b. Agregando interactividad dentro de Python
3c. Árboles de decisión - Geoestadística
4a. Introducción al Variograma
4b. Variograma 1D
4c. Declustering
4d. Interpolación 2D - Inverso de la distancia - Análisis geoespacial
5a. Shapely
5b. Geopandas
5c. Rioxarray
5d. Leafmap - Geoquímica
6a. Pyrolite - Geofísica
7a. Visualizando registros de pozo - Geología estructural
8a. Mplstereonet
8b. Red estereográfica interactiva - Geotecnia
9a. Estimación de la probabilidad de fallo en un talud
- Plantilla para visualizar sondajes en 3D
Es altamente recomendable usar Binder para interactuar con los notebooks.
Alternativamente, puedes clonar el repositorio y usarlos como plantilla o reusar el código para desarrollar tus propios notebooks.
El manual contiene documentos en formato .ipynb
y se pueden abrir de las siguientes formas:
- A través de un navegador web, usando la aplicación de
Google Colab
. - Usando
Binder
, una aplicación web que permite ejecutar código arbitrario dentro de un entorno virtual (similar aGoogle Colab
). - A través de un editor de código instalado en tu computadora, como por ejemplo:
Jupyter Lab
,Jupyter Notebook
oVisual Studio Code
.
Si no tienes instalado Python
, puedes seguir las indicaciones del archivo Anexos.ipynb
.
- Barbieri, R., Garelik, C. (2022). La matemática y las geociencias. Editorial UNRN (pp. 15 y 136).
- Mälicke, M. (2022). SciKit-GStat 1.0: a SciPy-flavored geostatistical variogram estimation toolbox written in Python. European Geosciences Union, Volume 15, issue 6. Institute for Water and River Basin Management, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Karlsruhe, Germany.
- Marsden, Eric. (2021). Monte Carlo simulation for estimating slope failure risk.
- Petrelli, M. (2021). Introduction to Python in Earth Science Data Analysis. Repositorio en Github
- Pyrcz, M. (2020). Python Numerical Demos.
- Suarez-Burgoa, L. (2017). Matematización de la geología. Boletín de Ciencias de la Tierra 41 (pp. 30 - 38). Universidad Nacional de Colombia.