{"id":167309,"date":"2023-05-03T09:43:09","date_gmt":"2023-05-03T08:43:09","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/es\/?p=167309"},"modified":"2026-02-26T09:02:36","modified_gmt":"2026-02-26T08:02:36","slug":"sympy-todo-sobre-la-biblioteca-de-calculo-simbolico-de-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/es\/sympy-todo-sobre-la-biblioteca-de-calculo-simbolico-de-python","title":{"rendered":"SymPy: todo sobre la biblioteca de c\u00e1lculo simb\u00f3lico de Python"},"content":{"rendered":"\n

SymPy es una biblioteca de Python dedicada a la matem\u00e1tica simb\u00f3lica. \u00a1Descubre todo lo que necesitas saber sobre esta herramienta tan \u00fatil en Data Science!<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Las matem\u00e1ticas son esenciales en el campo de la Data Science. Afortunadamente, existen muchas bibliotecas Python dedicadas a esta disciplina como NumPy, SciPy, Scikit-Learn<\/a> y TensorFlow<\/b>. En lo que respecta a los s\u00edmbolos matem\u00e1ticos, la biblioteca de Python m\u00e1s popular es SymPy. Su nombre es la abreviaci\u00f3n de \u00abSymbolic Mathematics in Python<\/b>\u00ab, y forma parte del ecosistema SciPy junto con NumPy<\/a>, Pandas<\/a> y Matplotlib<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es SymPy?<\/h2>\n\n\n\n

La biblioteca SymPy para Python<\/b> se presenta como un sistema de \u00e1lgebra computacional (CAS) <\/b>completo, a la vez que mantiene un c\u00f3digo sencillo para permitir su comprensi\u00f3n y su ampliaci\u00f3n. Escrita completamente en Python, es f\u00e1cil de usar, ya que se basa \u00fanicamente en mpmath<\/b>: una biblioteca pura de Python para aritm\u00e9tica de punto flotante.<\/p>\n\n\n\n

Centrada en la simplicidad y la extensibilidad, no pretende ampliar el lenguaje Python. Su objetivo es permitir a los usuarios utilizarla junto con otras bibliotecas en un entorno interactivo o como parte de un sistema m\u00e1s amplio. Puede incorporarse a otros programas<\/b> y modificarse con funciones personalizadas. La biblioteca se ofrece gratuitamente bajo la licencia BSD<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfPara qu\u00e9 se utiliza SymPy?<\/h2>\n\n\n\n

SymPy se utiliza para manipular expresiones matem\u00e1ticas<\/b>, o para resolver problemas matem\u00e1ticos de nivel universitario. Permite construir una calculadora, y se puede utilizar como un Sistema de \u00c1lgebra Computacional (CAS). Sin embargo, es necesario declarar manualmente las variables simb\u00f3licas con la funci\u00f3n Symbol().<\/b><\/p>\n\n\n\n

Un sistema como este permite hacer simb\u00f3licamente todo tipo de c\u00e1lculos. Es posible simplificar declaraciones, calcular derivadas, resolver ecuaciones, interactuar con matrices y mucho m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

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Aprender a utilizar Python para Data Science<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n

¿Cómo utilizar SymPy?<\/h2>\n\n\n\n

SymPy se instala f\u00e1cilmente utilizando el comando \u00abpip install sympy\u00bb. <\/b>El objeto fundamental de esta biblioteca es el s\u00edmbolo.<\/p>\n\n\n\n

Tras importar el paquete sympy como \u00absp\u00bb<\/b>, la creaci\u00f3n de un s\u00edmbolo \u00abx\u00bb<\/b> que represente un valor desconocido se efect\u00faa con el comando \u00abx = sp.symbol(\u00abx\u00bb)\u00bb.<\/b> Es posible crear varios s\u00edmbolos, como \u00abx\u00bb<\/b> e \u00aby\u00bb<\/b>, en funci\u00f3n del n\u00famero de inc\u00f3gnitas. Estos s\u00edmbolos se pueden sumar, restar, multiplicar y dividir a voluntad.<\/p>\n\n\n\n

Existen muchas funciones SymPy. Por ejemplo, sympify()<\/b> convierte una expresi\u00f3n arbitraria en una expresi\u00f3n SymPy y convierte objetos Python est\u00e1ndar.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, la funci\u00f3n evalf()<\/b> eval\u00faa una expresi\u00f3n num\u00e9rica concreta con una precisi\u00f3n m\u00e1xima de 100 decimales. Puede aceptar un objeto de diccionario con valores num\u00e9ricos como subargumento.<\/p>\n\n\n\n

La funci\u00f3n Lambdify()<\/b> permite convertir sus expresiones en funciones de Python. Esto se debe a que el m\u00e9todo evalf() no es eficaz a la hora de evaluar una expresi\u00f3n en un rango amplio de valores.<\/p>\n\n\n\n

Lambdify funciona de manera similar a una funci\u00f3n lambda<\/b>, pero traduce los nombres SymPy en nombres de la biblioteca num\u00e9rica especificada. Esta suele ser NumPy.<\/p>\n\n\n\n

Las funciones se pueden escribir en el texto del script, en el terminal o en un notebook Jupyter<\/b>. Esto proporciona una representaci\u00f3n gr\u00e1fica de los c\u00e1lculos.<\/p>\n\n\n

Alternativas a SymPy<\/h2>\n\n\n\n

De las herramientas del sistema de \u00e1lgebra computacional (CAS) que pueden actuar como alternativas a SymPy, muchas son de c\u00f3digo cerrado. Esto puede resultar problem\u00e1tico a la hora de comprender c\u00f3mo se obtiene un resultado, y este tipo de software suele ser caro.<\/p>\n\n\n\n

Uno de los ejemplos m\u00e1s conocidos en este campo es Wolfram Mathematica<\/b>. Tambi\u00e9n existen herramientas gratuitas, como la calculadora gratuita Desmos.<\/p>\n\n\n\n

Las herramientas m\u00e1s conocidas de Python para las matem\u00e1ticas son NumPy y Pandas<\/b>. Sin embargo, aunque NumPy y SymPy son bibliotecas dise\u00f1adas para las matem\u00e1ticas, son muy diferentes. NumPy opera num\u00e9ricamente, mientras que SymPy trabaja con expresiones simb\u00f3licas. Sin embargo, es posible exportar una expresi\u00f3n SymPy a una matriz NumPy con la funci\u00f3n lambdify<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Por su parte, SciPy ofrece varias funciones similares a SymPy, como la resoluci\u00f3n de ecuaciones, la integraci\u00f3n y la diferenciaci\u00f3n. Tambi\u00e9n propone funciones de \u00e1lgebra lineal similares a NumPy<\/b>. A diferencia de SymPy, SciPy no est\u00e1 escrito completamente en Python. Otra diferencia notable es que las funciones matem\u00e1ticas est\u00e1n escritas como simples funciones de Python que devuelven un resultado y no como expresiones matem\u00e1ticas<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Por lo general, SciPy es ideal para integrar algoritmos matem\u00e1ticos de alta velocidad en Python<\/b>. SymPy, por su parte, es m\u00e1s apropiado para las necesidades de un alumno de matem\u00e1ticas, un investigador o un Data Scientist.<\/p>\n\n\n\n

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Empezar una formaci\u00f3n en Data Science<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Otro sistema de \u00e1lgebra computacional que utiliza Python como lenguaje de programaci\u00f3n es SageMath<\/b>. Sin embargo, se trata de un programa mucho m\u00e1s pesado que SymPy, que requiere una descarga de m\u00e1s de un gigabyte. Adem\u00e1s de ser compacto, SymPy solo depende de Python. Por tanto, puede utilizarse en cualquier entorno.<\/p>\n\n\n\n

En cuanto a Sage, se presenta como un sistema matem\u00e1tico completo al combinar los principales sistemas de c\u00f3digo abierto en una \u00fanica soluci\u00f3n<\/b>. El uso de una funci\u00f3n activa los paquetes de c\u00f3digo abierto correspondientes. Este CAS se basa en un lenguaje espec\u00edfico construido sobre Python y un conjunto de bibliotecas de c\u00f3digo abierto escritas en C<\/b>, Fortran<\/b> o incluso LISP<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, ese no es el caso de SymPy, que es un sistema aut\u00f3nomo que integra toda su funcionalidad. Su naturaleza como biblioteca de Python es lo que la hace tan especial. Debido a su abstracci\u00f3n de Python, SageMath puede actuar como un CAS general. Por otro lado, SymPy es m\u00e1s adecuado para la integraci\u00f3n en una aplicaci\u00f3n Python<\/b>.<\/p>\n\n\n\n

Muchos CAS dise\u00f1ados para su uso en un entorno interactivo son dif\u00edciles de automatizar y ampliar. Ese no es el caso de SymPy, que puede utilizarse de manera interactiva en Python o importarse a un programa propio. Sus API<\/b><\/a> tambi\u00e9n facilitan su ampliaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n

Conclusión<\/h2>\n\n\n\n

SymPy es una potente biblioteca dedicada a las matem\u00e1ticas simb\u00f3licas<\/b>. Permite crear variables y funciones, pero tambi\u00e9n ampliar y simplificar enunciados matem\u00e1ticos simb\u00f3licamente o resolver ecuaciones. Para aprender a utilizar Python y las distintas bibliotecas dedicadas a las matem\u00e1ticas<\/b>, puedes optar por las formaciones<\/b> de Liora<\/b>. Nuestros distintos cursos incluyen un m\u00f3dulo dedicado a este lenguaje de programaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

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Descubrir los cursos de Liora<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n