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El notebook de IPython

Introducción

Ya hablamos en su momento de IPython, un intérprete de Python con multitud de características avanzadas que lo hacían indispensable para ejecutar sesiones interactivas. Hoy vamos a continuar con lo que habíamos dejado a medias, y vamos a dedicar un artículo al notebook de IPython, una herramienta que está verdaderamente revolucionando la manera en que se utiliza Python en ámbitos científicos y conferencias sobre el lenguaje, como se ha demostrado en la reciente PyData NYC 2012 que se ha celebrado en Nueva York (recuerda que en Pybonacci hemos seleccionado un resumen de charlas de la PyData NYC 2012).
https://twitter.com/richardtguy84/status/262289566009016320
https://twitter.com/ellisonbg/status/261568248993181696
https://twitter.com/dfm/status/262245974334918656
https://twitter.com/TWiecki/status/262267127510216704
Aquí incluimos un vídeo que hemos grabado para mostrar las características fundamentales de IPython, porque ya se sabe que un vídeo vale más que mil imágenes 😉 No olvides suscribirte a nuestro canal en YouTube para futuras creaciones.
http://www.youtube.com/watch?v=C0D9KQdigGk

El notebook de IPython

El notebook de IPython es una interfaz web para IPython, inspirada en los notebooks de Mathematica y Sage. Como puedes leer en esta retrospectiva histórica escrita por Fernando Pérez, la idea de crear una interfaz de este tipo ya existía desde los inicios del proyecto IPython, allá por 2001, y después de muchos años, varios intentos fallidos y habiendo aprendido de la experiencia del propio notebook de Sage, que surgió antes pero estaba mucho menos pulido, fue finalmente presentado en la conferencia EuroSciPy 2011.
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Lanzando proyectiles (con ayuda de vpython)

La mayoría de vosotros habréis resuelto el típico problema del lanzamiento de un proyectil que describe una trayectoria parabólica. Las ecuaciones que describen el movimiento son:

  • Vector posición

$latex x = v_{0x} t + x_0$
$latex y = -frac{1}{2} g t^{2} + v_{0y} t + y_0$

  • Vector velocidad

$latex v_x = v_{0x}$ con $latex v_{0x} = v_0 cos alpha$
$latex v_y = -g t + v_{0y}$ con $latex v_{0y} = v_0 sin alpha$
Hoy vamos a intentar resolverlo de forma gráfica con la ayuda de python y vpython. La biblioteca vpython une python con una librería gráfica 3D de forma que, como vamos a ver, hacer animaciones 3D sencillas se convierte en un juego.
[sourcecode language=”python”]
import visual as vs
import numpy as np
## valores iniciales (modifícalos bajo tu responsabilidad)
v0 = 20 ## v en m/s
alfa = 60 ## ángulo en grados
vel_fotogramas = 10  ## la velocidad del video
## Constantes
g = 9.81 ## Aceleración de la gravedad
## ecuaciones
v0x = v0 * np.cos(np.deg2rad(alfa))
v0z = v0 * np.sin(np.deg2rad(alfa))
t_total = 2 * v0z / g
x_final = v0x * t_total
## Empezamos con visual python (vpython)
## Creamos el ‘suelo’
suelo = vs.box(pos = (x_final/2., -1, 0),
size = (x_final, 1, 10), color = vs.color.green)
## Creamos el ‘cañón’
canyon = vs.cylinder(pos = (0, 0, 0),
axis = (2 * np.cos(np.deg2rad(alfa)), 2 * np.sin(np.deg2rad(alfa)), 0))
## Creamos el proyectil y una línea que dejará la estela del proyectil
bola = vs.sphere(pos = (0, 0, 0))
bola.trail = vs.curve(color=bola.color)
## Creamos la flecha que indica la dirección del movimiento (vector velocidad)
flecha = vs.arrow(pos = (0, 0, 0),
axis = (v0x, v0z, 0), color = vs.color.yellow)
## texto (ponemos etiquetas para informar de la posición del proyectil)
labelx = vs.label(pos = bola.pos, text= ‘posicion x = 0 m’, xoffset=1,
yoffset=80, space=bola.radius, font=’sans’, box = False,
height = 10)
labely = vs.label(pos = bola.pos, text= ‘posicion y = 0 m’, xoffset=1,
yoffset=40, space=bola.radius, font=’sans’, box = False,
height = 10)
## Animamos todo el cotarro!!!
t = 0
while t <= t_total:
bola.pos = (v0x * t, v0z * t – 0.5 * g * t**2, 0)
flecha.pos = (v0x * t, v0z * t – 0.5 * g * t**2, 0)
flecha.axis = (v0x, v0z – g * t, 0)
bola.trail.append(pos=bola.pos)
labelx.pos = bola.pos
labelx.text = ‘posicion x = %s m’ % str(v0x * t)
labely.pos = bola.pos
labely.text = ‘posicion y = %s m’ % str(v0z * t – 0.5 * g * t**2)
t = t + t_total / 100.
vs.rate(vel_fotogramas)
[/sourcecode]
Voy a explicar brevemente lo que hace el código:
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Matrópolis

Aquí siempre andamos trasteando con código. Para relajar un poco el lado técnico del blog hoy os traemos una frikada que sabemos os gustará. Ya lo puso Juanlu hace unos días por nuestro twitter pero si no lo has visto aún, aquí lo tienes: “Matropolis: Científicos del mundo uníos (también… Leer más »Matrópolis

The amazing Spyder, man!!!

Spyder es la abreviación de Scientific PYthon Development EnviRonment. Según la documentación oficial, Spyder es un potente entorno de desarrollo interactivo para Python con edición avanzada, ‘testeo’ interactivo y capacidades de introspección y depuración (debugging) y, esto es lo que nos interesa, un entorno de computación numérica gracias al soporte de IPython y de populares librerías como numpy, scipy y matplotlib (todas conocidas ya por aquí).
Se puede instalar tanto en Linux como en Windows (y en Mac para los amantes de Alcatraz). En el siguiente enlace podéis ver documentación para la instalación y los requerimientos previos para poder instalarlo.
En un vistazo general podemos ver que es muy adaptable a nuestras necesidades (o manías) permitiendo:

  • definir accesos rápidos,
  • Gestionar el PYTHONPATH de manera visual

  • Acceso a la documentación de las librerías más importantes (Numpy, Scipy, Matplotlib,…) desde la ayuda del propio IDE
  • Acceso directo a herramientas (y documentación) Qt.
  • Configuración del coloreado de la sintáxis
  • Podemos colocar los paneles como mejor nos convenga. En general, yo lo configuro con un explorador de archivos a la izquierda, el editor a la derecha y abajo cosas útiles como consolas, el historial, y el explorador de variables:
  • Pero con el mismo ratón se puede recolocar todo de forma sencilla y se puede elegir que aparece en la pantalla desde el menú ‘view | Windows and toolbars’:

Puedes ver más pantallazos en el siguiente enlace.
El editor en sí permite resaltar código Python, C/C++ y Fortran, completado de código, permite analizar el código con pylint, depurar con pdb (o winpdb), avisos y errores en tiempo real con pyflakes,… Lo mínimo que lleva hoy en día cualquier editor potente.
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Probando numba: compilador para Python basado en LLVM

Introducción

Hace unos días Travis E. Oliphant, creador de NumPy e importante contribuidor de SciPy entre otras muchas cosas, anunciaba en su Twitter y en su blog la liberación de numba 0.1, un proyecto que pretende ser el mejor compilador orientado a arrays del mundo, como puedes ver en la presentación que dio en la conferencia SciPy 2012 celebrada en Austin, Texas (vídeo y diapositivas).
https://twitter.com/teoliphant/status/235789560678858752
Aunque el proyecto está en una fase bastante precaria todavía y hay unos cuantos fallos pendientes de solucionar todavía, hemos hecho algunas pruebas y los resultados son impresionantes. Vamos a hablar un poco de numba y a explicar cómo puedes probarlo tú mismo.
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Introducción a IPython: mucho más que un intérprete de Python

Introducción

Hoy ha llegado el momento de hablar de IPython, aprovechando que acaba de salir la versión 0.13 después de 6 meses de duro trabajo. IPython es un intérprete de Python con unas cuantas características avanzadas que hemos usado desde que empezamos a escribir en el blog y que, sinceramente, si no conoces todavía no sé a qué estás esperando 😛
Decir que IPython es solo un intérprete de Python es, no obstante, quedarse muy corto. Actualmente multitud de paquetes utilizan IPython como biblioteca o como intérprete interactivo, siendo el ejemplo más notable el proyecto Sage. IPython es multiplataforma, es software libre, tiene una enorme comunidad detrás, un desarrollo constante y bien organizado y es extremadamente potente. ¿Qué más se le puede pedir? 🙂

Captura de la interfaz web (notebook) de IPython, extraída de su web http://ipython.org/ipython-doc/rel-0.13/whatsnew/version0.13.html © Copyright 2008, The IPython Development Team

Breve historia

IPython comenzó en 2001 de la mano de Fernando Pérez, investigador colombiano, cuando completaba su tesis sobre Física de partículas en la Universidad de Colorado. Pérez utilizaba mucho los notebooks de Mathematica, y el intérprete de Python le parecía «un juguete» en comparación[1]. A partir de su propio trabajo y de otros dos proyectos, LazyPython e IPP, surgió lo que años después conocemos por IPython[2].
Lo importante para nosotros de este programa es que nació en un ámbito científico y de la mano de investigadores, pues, como el propio Fernando Pérez hizo notar, el flujo de trabajo en este tipo de ámbitos demanda un entorno interactivo. Ahí tenemos a MATLAB, Maple y Mathematica.
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Presentando Astropy: herramientas básicas para Astronomía y Astrofísica en Python

Ayer se liberó Astropy 0.1, la primera versión de este paquete Python que aspira a unificar las herramientas y utilidades básicas necesarias en astronomía y astrofísica. Puedes leer el anuncio en la lista de correo de Astropy. El lenguaje Python está teniendo bastante impulso en ámbitos científicos durante los últimos… Leer más »Presentando Astropy: herramientas básicas para Astronomía y Astrofísica en Python