Tutoriales

Visualizando líneas de corriente en Python con matplotlib

Introducción

Hoy vamos a ver cómo representar diagramas de corriente en Python usando matplotlib. Este tipo de diagramas aparecen en Mecánica de Fluidos para visualizar el movimiento del fluido que estamos estudiando.
Hace unos días nos hicimos eco en Pybonacci de que se había liberado matplotlib 1.2.0, que introducía entre otras cosas soporte para Python 3 y la nueva función streamplot:


Así que vamos a estrenar las entradas con Python 3.3 y matplotlib 1.2 con un bonito ejemplo de Aerodinámica básica 🙂 El ejemplo y las gráficas están basados en la página de la Wikipedia sobre flujo potencial alrededor de un cilindro circular.
En esta entrada se han usado python 3.3.0, numpy 1.7.0b2 y matplotlib 1.2.0.
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Recopilación del PyData NYC 2012

Francesc Alted: PyTables: An on-disk binary data container, query engine and computational kernel. Stefan van der Walt: An introduction to numpy: the notebook version. Jake Vanderplas: Matplotlib tutorial. Jake Vanderplas: Tutorial: Machine learning for astrophysics with scikit-learn. Thomas Wiecki: Simulated Algorithmic Trading with Zipline: Backtesting, Statistics, and Optimization. Thomas Wiecki:… Leer más »Recopilación del PyData NYC 2012

Cómo resolver ecuaciones algebraicas en Python con SciPy

Introducción En este artículo vamos a utilizar las rutinas de búsqueda de raíces ya disponibles en el módulo scipy.optimize para resolver ecuaciones algebraicas con Python. Ya vimos hace tiempo cómo encontrar el mínimo de una función con SciPy, y también cómo implementar los métodos de la bisección y de Newton… Leer más »Cómo resolver ecuaciones algebraicas en Python con SciPy

Funciones definidas a trozos con arrays de NumPy

Introducción

Hoy vamos a ver cómo crear funciones definidas a trozos que manejen arrays de NumPy. Seguro que todos conocéis este tipo de funciones, pero a la hora de crearlas en NumPy me encontré con un par de obstáculos en el camino que me gustaría compartir con vosotros.
Como ya sabéis, las funciones definidas a trozos son ubicuas en matemáticas y se utilizan cuando queremos ensamblar varias funciones en una sola. Vamos a ver cómo construirlas en Python utilizando la función numpy.piecewise y vamos a revisar un par de conceptos sobre comparación de arrays e indexación avanzada utilizando valores booleanos. Esto último suena un poco a magia negra pero ya veréis cómo no es para tanto 😛
En esta entrada se ha usado python 2.7.3 y numpy 1.6.2.

Funciones definidas a trozos

La función de NumPy numpy.piecewise acepta, como mínimo, tres argumentos:

  • un array de valores en los que evaluar la función x,
  • una lista de arrays booleanos condlist que son los «trozos» en los que se divide la función, que deben tener la misma forma que x,
  • y una lista de funciones funclist que se corresponden con cada uno de los trozos.

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Análisis de componentes principales con python

Esta entrada también se podría haber llamado: ‘Reducción de la dimensión’ ‘Comprimiendo imágenes usando análisis de componentes principales y python’ Para la siguiente entrada se ha usado python 3.8.2, numpy 1.18.4, matplotlib 3.2.1 y sklearn 0.23.1El análisis de componentes principales (PCA, por sus siglas en inglés, Principal Component Analysis) es… Leer más »Análisis de componentes principales con python