PyX
Tutoriales de Python para el análisis de datos en el curso IE0405 - "Modelos Probabilísticos de Señales y Sistemas" de la Universidad de Costa Rica.
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PyX
Estos son archivos ejecutables tipo notebook de Jupyter, que llamaremos PyX (pronunciado "pics"), y que acompañan los temas del curso IE0405 - Modelos Probabilísticos de Señales y Sistemas. Son una introducción a Python como lenguaje de programación y la presentación de algunas de sus herramientas más importantes para utilizar en problemas relacionados con la probabilidad, la estadística y el análisis de datos.
[!NOTE] Para saber más sobre cómo instalar Jupyter y ejecutar los PyX, consultar HOWTO.md.
Lista de tutoriales
Estos son los temas cubiertos por cada archivo (trabajo en progreso).
| Nombre | Tema | Librerías |
| ------ | ---- | ---- |
| Py0 | Introducción a Python | |
| Py1 | Funciones y librerías estándar | Math, Random... |
| Py2 | Manipulación de datos | Pandas |
| Py3 | Librerías de computación científica | NumPy, SciPy, Matplotlib |
| Py4 | Funciones estadísticas | Stats de SciPy |
| Py5 | Curvas de ajuste y modelos estadísticos para datos | Fitter |
| Py6 | Intercambio de datos con servicios web | Requests |
| Py7 | Graficación estadística | Seaborn, Plotly |
Otros PyX pendientes
| Nombre | Tema | Librerías |
| ------ | ---- | ---- |
| Py8 | Bases de datos SQL con Python | SQLite |
| Py9 | Principios de programación orientada a objetos | |
| Py10 | Documentación de código | Material for MkDocs |
| PyML | Introducción al aprendizaje automático | scikit-learn |
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347.0kUse CodexBar CLI local cost usage to summarize per-model usage for Codex or Claude, including the current (most recent) model or a full model breakdown. Trigger when asked for model-level usage/cost data from codexbar, or when you need a scriptable per-model summary from codexbar cost JSON.
