Introducción a SciPy y sus módulos principales

SciPy es una de las librerías más poderosas del ecosistema Python para el análisis científico y la ingeniería. Su aplicación en minería y metalurgia permite resolver problemas de optimización, interpolación, integración y modelamiento de ecuaciones diferenciales que surgen en procesos complejos como molienda, lixiviación y recuperación metalúrgica.

2 horas

Minería, Geología y Procesos Extractivos

On Demand

Lo que aprenderás

Python SciPy NumPy minería digital optimización interpolación integración ecuaciones diferenciales modelamiento matemático simulación procesos data science minería

Contenido del curso

5 módulos · 20 lecciones

¿Qué es SciPy y relación con NumPy? – Fundamentos del análisis numérico.

Ventajas y aplicaciones – Uso en investigación e industria.

Introducción a SciPy y sus módulos principales

Lo que aprenderás

Contenido del curso

Módulo 1 – Fundamentos de SciPy

¿Qué es SciPy y relación con NumPy? – Fundamentos del análisis numérico.

Ventajas y aplicaciones – Uso en investigación e industria.

Instalación y entornos de trabajo – VS Code, Google Colab, Jupyter Notebook.

Importación de librerías complementarias – NumPy y Matplotlib.

Módulo 2 – Optimización y resolución de ecuaciones

Función minimize – Resolución de problemas de optimización.

Ejemplo aplicado – Consumo energético en molienda.

Resolución de sistemas no lineales con root.

Programación lineal con linprog – Optimización de procesos industriales.

Módulo 3 – Interpolación, ajuste de curvas y derivadas

Interpolación lineal, cuadrática, cúbica, nearest y zero-order.

Ajuste de curvas con curve_fit – Ejemplo con funciones cuadráticas.

Derivadas numéricas con derivative – Ejemplos simples y complejos.

Aplicaciones en procesos metalúrgicos – Modelos de reacción y eficiencia.

Módulo 4 – Integración y aplicaciones en procesos de ingeniería

Integración simple con quad – Energía absorbida en procesos térmicos.

Visualización del área bajo la curva.

Integrales dobles con dblquad – Ejemplo en lixiviación minera y flujo de disolución.

Representación gráfica con heatmaps.

Módulo 5 – Ecuaciones diferenciales y casos prácticos

Resolución de ecuaciones diferenciales – Métodos disponibles en SciPy.

Ejemplo aplicado – Cinética de disolución en procesos de lixiviación.

Análisis de resultados y visualización gráfica.

Usos de SciPy en simulación de modelos ingenieriles.