• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

WinPython

Windows

enero 10, 2020 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 2 minutos

Página web del proyecto WinPython

Hace poco hablé en una entrada de HeidiSQL, un administrador de bases de datos para Microsoft Windows que tiene la peculiaridad de disponer de una versión portable. Lo que puede ser útil en muchas ocasiones. Por ejemplo, cuando necesitamos la herramienta en un entorno donde no disponemos de derechos de instalación. O simplemente cuando no queremos instalar un programa solamente para un uso puntual. Recientemente me he encontrado con la necesidad de usar Python en una situación similar, lo que me permitió descubrir WinPython. Una distribución que permite usar Python, Spyder y SciPy, entre otros, en Windows sin la necesidad de instalar nada.

Descarga de WinPython

Para descargar WinPython solamente tenemos que ir a la página del proyecto en GitHub y seleccionar la versión de Python que deseamos. Estando ya disponible la versión de 3.8 de Python y anteriores tanto para máquinas de 32 bits como de 64 bits.

Página web del proyecto WinPython
Página web del proyecto WinPython

Una vez seleccionar la versión que deseamos descargar solamente tenemos que esperar a que se descargue el archivo con la distribución. Un archivo con extensión exe que al ejecutarse creará una carpeta con la distribución.

Carpeta con las herramientas disponbles en WinPython
Carpeta con las herramientas disponbles en WinPython

Herramientas y librerías disponibles en WinPython

Como se puede ver en la captura de pantalla WinPython incluye muchas de las herramientas más utilizadas en la actualidad como puede ser la consola de IPython, Jupyter Notebook, Spyder o Visual Studio Code. Lo que permite a casi cualquiera trabajar con algunas de sus herramientas favoritas.

Por qué migrar tus proyectos TypeScript a ES Modules en 2026
En Analytics Lane
Por qué migrar tus proyectos TypeScript a ES Modules en 2026

Además de las herramientas, WinPython incluye muchas de las librerías más utilizadas por los científicos de datos como puede ser NumPy, SciPy, Sympy, Matplotlib, Pandas, pyqtgraph, etc.

Publicidad


Desinstalación de WinPython

Una vez terminemos de utilizar Python solamente tenemos que borrar la carpeta en la que se ha descargado el programa. Ya que, como ya hemos comentado, al ser una distribución portátil no instala nada en la máquina.

Conclusiones

A veces en algunos entornos Windows puede ser necesario disponer de una distribución de Python para un momento puntual. O puede que no tengamos permisos de instalación. En estas situaciones WinPython es una excelente alternativa a Anaconda para disponer de Python, herramientas de programación y algunas de las librerías más importantes.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Por qué migrar tus proyectos TypeScript a ES Modules en 2026
  • Actualizar expresslanets a ES Modules con tsx y Vitest
  • Migrar tslane a un paquete dual CommonJS y ESM con tsup y Vitest
  • Curiosidad: Por qué la criptografía habla siempre de Alice y Bob
  • Errores comunes al interpretar resultados estadísticos
  • Método del codo: interpretación correcta y limitaciones
  • Dashboard CLV: cuatro modelos, un mismo dataset, conclusiones muy distintas
  • Pareto/NBD: cuando el abandono silencioso cambia el CLV
  • Cómo construir tu primer scorecard paso a paso

Publicado en: Herramientas, Python Etiquetado como: Windows

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Migrar tslane a un paquete dual CommonJS y ESM con tsup y Vitest

octubre 1, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo construir tu primer scorecard paso a paso

septiembre 29, 2026 Por Daniel Rodríguez

Actualizar expresslanets a ES Modules con tsx y Vitest

septiembre 24, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Método del codo (Elbow method) para seleccionar el número óptimo de clústeres en K-means publicado el junio 9, 2023 | en Ciencia de datos
  • Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios publicado el septiembre 18, 2025 | en Ciencia de datos, Opinión
  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas
  • Comparar archivos en Visual Studio Code publicado el enero 10, 2024 | en Herramientas
  • Creación de documentos Word con Python publicado el septiembre 7, 2020 | en Python

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.1 (11)

Aplicar el método D’Hondt en Excel

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Hatepi en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto