La indentación del código es una parte fundamental de Python y una de las razones por las que es un lenguaje fácil de leer y escribir. Sin embargo, también es una de las causas más comunes de errores para quienes comienzan a programar en este lenguaje. En esta entrada, explicaremos qué es el IndentationError, por qué ocurre y cómo puedes solucionarlo de manera sencilla con … [Leer más...] acerca de Solución a ‘IndentationError: unexpected indent’ en Python paso a paso
Python
Python es un lenguaje de programación interpretado con una filosofía basada en la legibilidad del código. Un lenguaje que gracias posee un gran ecosistema de librerías para la ciencia de datos. Por lo que es uno de los más populares en la actualidad entre los científicos de datos. Además, es uno de los lenguajes más deseados y adorados por los programadores según las encuestas de Stack Overflow.
Python es un lenguaje de programación interpretado de propósito general que obliga al uso de una sintaxis clara, gracias a la cual el código es altamente legible. Siendo un lenguaje potente y fácil de aprender. Además, permite utilizar múltiples paradigmas de programación. Lo que permite usar desde programación orientada a objetos, pasando por programación imperativa o funcional.
Los paquetes de Python más utilizados por los científicos son:
- NumPy: permite el tratamiento de datos basados en matrices,
- Pandas: ideal para la manipulación de datos heterogéneos mediante objetos DataFrame,
- SciPy: implementa tareas habituales en computación científica,
- Matplotlib: facilita la visualización de datos y scikit-learn creación de modelos de aprendizaje automático.
Las publicaciones de esta sección versan sobre estas librerías y las bases del lenguaje.
¿Por qué recibo ‘NameError: name X is not defined’ en Python? Aprende cómo solucionarlo
El error "NameError: name X is not defined" es uno de los más comunes en Python, especialmente entre quienes están comenzando a programar. Ocurre cuando intentas usar una variable, función u otro identificador que no ha sido definido previamente en el código.En esta entrada, explicaremos qué significa este error, por qué ocurre y cómo solucionarlo paso a paso. Además, … [Leer más...] acerca de ¿Por qué recibo ‘NameError: name X is not defined’ en Python? Aprende cómo solucionarlo
Cómo resolver ‘TypeError: unsupported operand type(s)’ en Python
Uno de los errores más habituales al programar en Python es 'TypeError: unsupported operand type(s)'. Este error ocurre cuando intentamos realizar operaciones entre tipos de datos incompatibles, como sumar una cadena de texto con un número. En esta entrada, exploraremos por qué aparece este error, qué lo causa y cómo solucionarlo con ejemplos prácticos.¿Qué significa … [Leer más...] acerca de Cómo resolver ‘TypeError: unsupported operand type(s)’ en Python
Evita NaN en Python: Calcula promedios en listas vacías de forma segura
Al realizar análisis de datos en Python, una de las tareas más habituales es el cálculo de estadísticas como la media. Sin embargo, cuando la lista de datos está vacía, funciones como np.mean() de NumPy pueden devolver NaN, lo que puede provocar errores al usar los resultados en cálculos posteriores. En esta entrada, aprenderás cómo evitar este problema para garantizar unos … [Leer más...] acerca de Evita NaN en Python: Calcula promedios en listas vacías de forma segura
Truco: Usar separadores de miles en Python para números grandes
En Python, trabajar con números grandes puede ser un reto en términos de legibilidad. Al lidiar con cifras que superan los miles, resulta difícil identificar a simple vista si el valor es de cientos de miles, millones o decenas de millones. Un problema que puede complicar la revisión del código y aumenta el riesgo de errores.Afortunadamente, Python ofrece una solución … [Leer más...] acerca de Truco: Usar separadores de miles en Python para números grandes
Optimización con Chunks en archivos grandes: Uso de pd.read_csv() con el Parámetro chunksize
Trabajar con grandes volúmenes de datos en Python puede ser un desafío, especialmente al manejar archivos extensos. Intentar cargar archivos CSV con cientos de miles de filas directamente en memoria puede generar errores por falta de memoria o ralentizar significativamente el proceso, particularmente en entornos con recursos limitados. Situación en la que se puede recurrir … [Leer más...] acerca de Optimización con Chunks en archivos grandes: Uso de pd.read_csv() con el Parámetro chunksize
FileNotFoundError en Python: Guía para abrir archivos correctamente en Python
El error FileNotFoundError en Python es uno de los problemas más comunes al trabajar con archivos. Este error ocurre cuando intentamos abrir un archivo que no existe o especificamos una ruta incorrecta. Aunque se trata de un problema frecuente, casi siempre tiene una solución sencilla si aplicamos buenas prácticas en la gestión de archivos.En esta entrada, explicaremos cómo … [Leer más...] acerca de FileNotFoundError en Python: Guía para abrir archivos correctamente en Python
Cómo instalar paquetes en Jupyter Notebook de forma eficiente: Guía completa con ejemplo
Cuando trabajas en un proyecto en Jupyter Notebook, a menudo es necesario instalar paquetes adicionales para incorporar nuevas funcionalidades. Esto puede volverse problemático si planeas compartir tu notebook con otros usuarios, ya que pedirles que instalen manualmente los paquetes necesarios puede ser tedioso y propenso a errores.Sin embargo, existe una forma eficiente de … [Leer más...] acerca de Cómo instalar paquetes en Jupyter Notebook de forma eficiente: Guía completa con ejemplo
Optimización de cálculos vectorizados con NumPy: Aprovechando Numpy para reemplazar bucles
El uso de bucles para procesar grandes volúmenes de datos o realizar cálculos matemáticos intensivos en Python puede resultar lento e ineficiente. Aunque los bucles son fáciles de implementar y leer, la necesidad de evaluar repetidamente las mismas líneas de código limita la eficiencia del intérprete de Python, impidiendo que las operaciones se realicen de manera óptima en el … [Leer más...] acerca de Optimización de cálculos vectorizados con NumPy: Aprovechando Numpy para reemplazar bucles
Evaluar similitudes entre señales: Cómo calcular la correlación cruzada con np.correlate() en NumPy
En el análisis de señales y series temporales, una de las tareas más comunes es medir la similitud entre dos conjuntos de datos. Este proceso, conocido como correlación cruzada, es fundamental para identificar patrones recurrentes, determinar retrasos entre señales o realizar comparaciones en áreas como el procesamiento de audio, meteorología y finanzas. Sin embargo, calcular … [Leer más...] acerca de Evaluar similitudes entre señales: Cómo calcular la correlación cruzada con np.correlate() en NumPy
Anotaciones dinámicas en Matplotlib: Cómo usar mplcursors para destacar puntos clave al mover el cursor
Incluir anotaciones en gráficos es fundamental para resaltar la información relevante, especialmente al analizar grandes volúmenes de datos o cuando la interpretación de estos no es inmediata. Sin embargo, un exceso de anotaciones estáticas puede saturar los gráficos y dificultar su lectura. Por ejemplo, en un gráfico de dispersión con cientos de puntos, añadir etiquetas para … [Leer más...] acerca de Anotaciones dinámicas en Matplotlib: Cómo usar mplcursors para destacar puntos clave al mover el cursor
Comparación de arrays en NumPy: Uso de np.allclose() y np.isclose() para comparaciones con tolerancia
Cuando se trabaja con datos, comparar valores se convierte en una tarea frecuente. Sin embargo, en muchos casos, aunque los valores deberían ser iguales, no lo son debido a errores de redondeo o imprecisiones derivadas de la representación de números en punto flotante. Esto puede hacer que las comparaciones directas arrojen resultados incorrectos, lo que obliga a adoptar … [Leer más...] acerca de Comparación de arrays en NumPy: Uso de np.allclose() y np.isclose() para comparaciones con tolerancia