El otro día estuvimos hablando de la biblioteca collections, una joya dentro de la librería estándar. Hoy vamos a hablar de una nueva biblioteca que se incluyó en la versión 3.4 de CPython llamada pathlib.Solo python 3, actualízate!!!Esta biblioteca nos da la posibilidad de usar clases para trabajar con las… Leer más »Joyitas en la stdlib: pathlib
Dentro de la biblioteca estándar de Python dispones de auténticas joyas, muchas veces ignoradas u olvidadas. Es por ello que voy a empezar un breve pero intenso recorrido por algunas piezas de arte disponibles de serie. Módulo collections Con la ayuda de este módulo puedes aumentar las estructuras de datos… Leer más »Joyitas en la stdlib: collections
Hoy voy a mostrar como usar la última versión de pypy y numpypy en vuestro linux. Para instalar pypy usaremos la versión portable creada por squeaky-pl. Numpypy lo instalaremos en un entorno virtual juntamente con Jupyter para poder hacer las pruebas en un entorno más amigable que la consola de… Leer más »Instala pypy 5.0 y numpypy en un virtualenv y juega con Jupyter
Esta entrada se proyectó hace unos doscientos cuarenta y pico días.Vamos a representar la siguiente fórmula: Si despejamos la nos quedarán las siguientes soluciones: En código Python usando Numpy y Matplotlib tendremos lo siguiente:
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline x = np.linspace(-1,1,50) y1 = np.sqrt(x * x) + np.sqrt(1 - x * x) y2 = np.sqrt(x * x) - np.sqrt(1 - x * x) plt.plot(x, y1, c='r', lw = 3) plt.plot(x, y2, c='r', lw = 3) plt.show() |
Felicidades a quien corresponda.Idea copiada literalmente de aquí.
Introducción En este artículo vamos a ver cómo crear extensiones en C para Python usando CFFI y aceleradas con numba. El proyecto CFFI (“C Foreign Function Interface”) pretende ofrecer una manera de llamar a bibliotecas escritas en C desde Python de una manera simple, mientras que numba, como podéis leer… Leer más »Cómo crear extensiones en C para Python usando CFFI y numba
Puedes ver este notebook en su propio formato y lo puedes descargar aquí.
(Este es el tercer capítulo de la mini-serie de artículos sobre análisis cluster que estamos haciendo en pybonacci, si todavía no has leído los anteriores artículos les puedes echar un ojo ahora. Escribir esta tercera parte solo ha tardado ¡¡¡tres años en salir!!!).El algoritmo de k-medias es uno de los… Leer más »Análisis Cluster (III): Clasificación no supervisada mediante K-medias
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Trabajando de forma conjunta con Python y con R. Hoy vamos a ver como podemos juntar lo bueno de R, algunas de sus librerías, con Python usando rpy2. Pero, lo primero de todo, ¿qué es rpy2? rpy2 es una interfaz que permite que podamos comunicar información entre R y Python… Leer más »Trabajando con Python y R
En la entrada anterior, Introducción a Machine Learning con Python (Parte 1), di unas pequeñas pinceladas sobre lo que es el Aprendizaje Automático con algunos ejemplos prácticos. Ahora vamos a adentrarnos en materia de un modo más estructurado viendo paso a paso algunas de las técnicas que podemos emplear en… Leer más »Introducción a Machine Learning con Python (Parte 2)