Bibliotecas de Python para cálculos de Ingeniería

Las bibliotecas de Python para cálculos de ingeniería son fundamentales para realizar operaciones matemáticas avanzadas, análisis de datos y simulaciones. 

Algunas de las más utilizadas incluyen:

• NumPy: Permite trabajar con arreglos y matrices de manera eficiente, facilitando cálculos numéricos y algebraicos.
• SciPy: Extiende las capacidades de NumPy con herramientas para optimización, integración, álgebra lineal y resolución de ecuaciones diferenciales.
• Pandas: Ideal para la gestión y análisis de datos estructurados, permitiendo manipular grandes volúmenes de información.
• Matplotlib: Se usa para la visualización de datos mediante gráficos y diagramas, lo que facilita la interpretación de resultados.
• Plotly: Ofrece gráficos interactivos, útiles para simulaciones y análisis dinámicos.
• SymPy: Biblioteca para cálculos simbólicos, útil en la resolución de ecuaciones algebraicas y derivadas.
• TensorFlow y PyTorch: Aunque más orientadas a inteligencia artificial, pueden aplicarse en modelos predictivos y optimización en ingeniería.

Para optimización:

• SciPy.optimize: Contiene algoritmos para optimización sin restricciones, con restricciones y programación lineal.
• CVXPY: Ideal para problemas de optimización convexa, ampliamente usado en investigación y aplicaciones científicas.
• Pyomo: Permite modelar y resolver problemas de optimización lineal y no lineal, con soporte para múltiples solvers.
• PuLP: Especializado en programación lineal, útil para problemas de asignación de recursos y logística.
• GLPK: Biblioteca de código abierto para programación lineal y entera mixta.
• NLopt: Diseñada para optimización no lineal, con múltiples algoritmos disponibles.

Espero que esta información les sea útil.