Unos días después de la PyConUS 2013 se celebró la primera PyData del año (creo que serán semestrales de forma regular aunque el tiempo dirá). Entre las charlas había algunas introductorias, otras más avanzadas y otras enseñando aplicaciones prácticas. Entre las charlas introductorias destacaremos: Introducción a Numpy por Bryan Van… Leer más »Repaso a PyData 2013
Introducción En este artículo vamos a explicar cómo podemos utilizar bibliotecas escritas en Fortran (o FORTRAN) desde Python utilizando F2PY, cómo preparar el código Fortran para que este proceso sea lo más sencillo posible y cómo solventar los problemas que nos pueden surgir por el camino. Hay dos casos en… Leer más »Integrar Fortran con Python usando F2PY
En el artículo de hoy vamos a ver el uso de numpy.recarray (o arrays estructurados) y las posibilidades que tiene usar record arrays, que no son más que arrays numpy a los que se puede acceder usando atributos y donde podemos usar diferente tipo de dato (int, float, string,…) en… Leer más »Trabajando con recarray
Introducción En esta breve entrada vamos a ver cómo implementar el juego de la vida de Conway en Python utilizando arrays de NumPy. El juego de la vida es posiblemente el ejemplo más famoso de autómata celular, es decir, un sistema dinámico que evoluciona en pasos discretos. Actualmente están siendo… Leer más »Juego de la vida de Conway con Python usando NumPy
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.
La función de NumPy numpy.piecewise acepta, como mínimo, tres argumentos:
x,condlist que son los «trozos» en los que se divide la función, que deben tener la misma forma que x,funclist que se corresponden con cada uno de los trozos.Como todos sabéis, hace un par de semanas se celebró la Euroscipy 2012 con mucho material interesante que repasar. Voy a hablar de los que tienen algo de material para poder juzgar sobre algo. Tutoriales básicos para científicos (o no): Introduction to python for scientist (material del curso): Le he… Leer más »Repaso a la EuroScipy 2012
Como sabiamente dice la wikipedia, los cuantiles son medidas de posición no central que permiten conocer otros puntos característicos de la distribución. El cuantil de orden p de una distribución (con 0 < p < 1) es el valor de la variable que marca un corte de modo que una… Leer más »Calculando cuantiles con python
Introducción Hoy vamos a ver rápidamente cómo leer datos desde un archivo con NumPy y también cómo escribirlos. Es algo a lo que tendremos que recurrir con mucha frecuencia, ya sea porque hemos recogido nuestros datos de un experimento y los tenemos almacenados en un fichero de texto, porque los… Leer más »Cómo leer y escribir datos en archivos con NumPy
Hace un tiempo David os habló sobre acelerar vuestros cálculos hechos con python (si no los has leído aún a qué esperas :-)). Hoy vamos a revisitar sus textos enfocándonos en pequeñas cositas que podemos hacer sin tener que usar algo que no sea programar en python. [Para este tutorial… Leer más »Revisitando 'python es lento': pequeños trucos
Introducción En este breve apunte vamos a ver cómo crear matrices en Python usando la biblioteca NumPy. Para ello, vamos a hacer un repaso rápido de los métodos que ofrece NumPy para crear arrays y matrices. Si buscas por Internet encontrarás varias recetas de cómo crear una matriz en Python… Leer más »Cómo crear matrices en Python con NumPy