Python para Geólogos

Versión: 1.8 (Julio 2022)

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Editado por: Kevin Alexander Gómez

Contacto: [email protected] | Linkedin | Github

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Descripción

Este manual ha sido creado con la finalidad de facilitar el aprendizaje en Python para 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.

Objetivos del proyecto

• Aprender a desarrollar código usando Python.
• Desarrollar un pensamiento algorítmico.
• Aprender a usar Python para solucionar problemas en Geología.

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Índice

Todos los capítulos están disponibles dentro del repositorio como notebooks de Jupyter .ipynb.

1. 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
2. Estadística
   2a. Bootstrap
   2b. Análisis descriptivo
3. Ciencia de datos
   3a. Seaborn
   3b. Agregando interactividad dentro de Python
   3c. Visualización de datos
   3d. Visualización de sondajes en 3D
   3e. Visualización de un modelo de bloques en 3D
4. Geoestadística
   4a. Declustering
   4b. Variograma
5. Geoquímica
   5a. Pyrolite
6. Geofísica
   6a. Visualizando registros de pozo
7. Geología estructural
   7a. Mplstereonet
   7b. Red estereográfica interactiva
8. Geotecnia
   8a. Estimación de la probabilidad de falla en un talud

Plantillas de trabajo

• 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.

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¿Cómo usar este manual?

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 a Google Colab).
• A través de un editor de código instalado en tu computadora, como por ejemplo: Jupyter Lab, Jupyter Notebook o Visual Studio Code.

Si no tienes instalado Python, puedes seguir las indicaciones del archivo Anexos.ipynb.

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Referencias

• Maurizio Petrelli (2021). Introduction to Python in Earth Science Data Analysis. Repositorio en Github
• Barbieri, R., Garelik, C. (2022). La matemática y las geociencias. Editorial UNRN (pp. 15 y 136).
• Marsden, Eric. (2021). Monte Carlo simulation for estimating slope failure risk.
• Pyrcz, M. (2020). Python Numerical Demos.