Pedir ayuda#
Además de esta guía de solución de problemas, hay una serie de otras fuentes de documentación e información de solución de problemas que puedes consultar antes de enviar un problema, ya que es posible que ya ofrezcan una respuesta o al menos te ayuden a comprender mejor el problema. Incluso si no somos capaces de ayudarte, estos lugares podrían hacerlo.
Recursos de Python#
Página oficial de ayuda de Python#
La Página de ayuda de Python (Python help page) es un gran recurso que lista una serie de lugares en los que puedes obtener asistencia, soporte y recursos de aprendizaje para del lenguaje y sus paquetes.
Documentación de Python#
La Python docs puede ayudarte a entender una serie de problemas que pueden ser causados por peculiaridades del lenguaje en sí o malentendidos sobre cómo se comporta.
Los subreddits de Python#
r/python y r/learnpython son recursos que puedes usar para preguntar y discutir problemas con Python y sus paquetes. La primera se dirige más al uso general de Python, y la segunda es más específica para principiantes.
Recursos de ciencia de datos/SciPy:#
Ayuda de Anaconda#
El sitio Anaconda docs ofrece ayuda y documentación gratuita de la comunidad para las aplicaciones de Anaconda, la instalación de la distribución de Anaconda y el uso del administrador de paquetes y entornos Conda; junto con opciones de soporte pagas.
Sitio web de SciPy.org#
El Scipy website es el hogar central de SciPy, con información, documentación, ayuda, y seguimiento de errores para muchos de los paquetes principales utilizados con Spyder, incluyendo NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Sympy y IPython.
Proyecto Jupyter#
Jupyter es el centro de desarrollo de IPython, el QtConsole de Spyder, los Jupyter notebooks usados con el plugin Spyder-Notebook y más.
Stack Exchange de Data Science#
El sitio Data Science en Stack Exchange puede ser muy útil para preguntas que se relacionan más con la ciencia de datos que con la programación específica.