Texto y código sujeto bajo Creative Commons Attribution license, CC-BY-SA. (c) Original por Lorena A. Barba, 2013, traducido libremente por F.J. Navarro-Brull para CAChemE.org 
# Recuerda: Los comentarios en python se indican con el signo de almohadilla

%pylab inline
# El comando de arriba hará que figuras de este notebook se representen junto al texto

import numpy as np                 # aquí importamos numpy, llamándolo "np" de ahora en adelante
import matplotlib.pyplot as plt    # aquí importamos matplotlib, llamándolo "plt"
import time, sys                   # e importamos algunas funciones útiles
from IPython.core.display import clear_output # utilizado para la animación que se verá adelante

nx = 41  # prueba a cambiar este número de 41 a 81 y ejecutar todo ... ¿qué pasa?
dx = 2./(nx-1)
nt = 25    # nt es el número de pasos de tiempo que queremos calcular
dt = .025  # dt es la cantidad de tiempo que cada momento de tiempo abarca (delta t)
c = 1.     # asumir la velocidad de la onda de c = 1

u = np.ones(nx)      # numpy función ones() creando un array de 1 con nx elmentos
u[.5/dx : 1/dx+1]=2  # estableciendo u = 2 entre 0.5 y 1 como nuestras C.I.s (condiciones de iniciales)
print u

plt.plot(np.linspace(0,2,nx), u)

un = np.ones(nx) # crea un array temporal de unos con nx elementos

for n in range(nt):  # bucle para los valores de n desde 0 a nt-1, por lo que se ejecutará nt veces
    un[:] = u[:] # copia los valores existentes de u en un
    for i in range(1,nx): ## puedes convertir esta línea en un comentario...
    #for i in range(nx): ## ... e intercambiarla por esta otra para ver que pasa!
        u[i] = un[i]-c*dt/dx*(un[i]-un[i-1])
        
        

plt.plot(np.linspace(0,2,nx),u)

from IPython.display import YouTubeVideo
YouTubeVideo('iz22_37mMkk')

YouTubeVideo('xq9YTcv-fQg')

YouTubeVideo('y2WaK7_iMRI')

from IPython.core.display import HTML
def css_styling():
    styles = open("../styles/custom.css", "r").read()
    return HTML(styles)
css_styling()