Una de las capacidades menos conocidas de Matlab es la posibilidad de ejecutar directamente código Python desde la consola o un script. Accediendo a ellas de una forma completamente transparente. Lo que permite ampliar rápidamente las capacidades de Matlab con todas las funciones o librerías que existen en Python. En esta entrada se va a mostrar cómo hacer para llamar funciones … [Leer más...] acerca de Usar Python desde Matlab
Numpy básico: como añadir elementos en arrays de Numpy con np.append()
np.append() es uno de los métodos básicos de Numpy, con el que es posible agregar nuevos elementos al final de los arrays de Numpy. A pesar de se un método básico tiene múltiples opciones y usos que es importante conocer. En esta entrada se va a ver como añadir elementos en arrays de Numpy con np.append().El método np.append()El método que ofrece el módulo Numpy de … [Leer más...] acerca de Numpy básico: como añadir elementos en arrays de Numpy con np.append()
Relación entre impuestos y riqueza
La relación entre impuestos y riqueza es un tema en el que se pueden encontrar múltiples opiniones. Se encuentra la de aquellos que defiende la bajada de impuestos como una medida para incentivar la economía, frente aquellos que defienden la subida de impuestos como una medida para ofrecer medidas sociales a los ciudadanos. Opiniones que podemos relacionar rápidamente con la … [Leer más...] acerca de Relación entre impuestos y riqueza
Crear una copia profunda en JavaScript
Cuando se necesita hacer una copia de un objeto o array en JavaScript se puede recurrir a los métodos assign() o slice(). El problema de estos métodos es que solamente realizar copias superficiales. Así cuando el objeto que se está copiando contiene objetos realzan una asignación de estos objetos a los nuevos, por lo que se obtiene una copia, sino que una referencia. En esta … [Leer más...] acerca de Crear una copia profunda en JavaScript
Numpy básico: seleccionar elementos condicionalmente en Numpy
Una tarea que se realiza casi a diario con Numpy es seleccionar elementos de un vector. Lo que se puede hacer en base a índices o, más interesante y productivo todavía, en base a una o varias condiciones. Como que los elementos a seleccionar sean menores que un valor o se encuentre en un rango. Esto es lo que se mostrará a continuación: cómo seleccionar elementos … [Leer más...] acerca de Numpy básico: seleccionar elementos condicionalmente en Numpy
Test de causalidad de Wiener-Granger
El test de causalidad de Wiener-Granger, o causalidad de Granger, es una prueba estadística empleada para determinar si una serie temporal puede predecir a otra. Para ello se basa en la idea de que si una serie temporal X causa otra Y, los modelos de Y en los que se emplean datos retrasados de X e Y deben funcionar mejor los basados únicamente en datos retrasados de Y. … [Leer más...] acerca de Test de causalidad de Wiener-Granger
Tiempo de elección: evaluación de resultados
En octubre de este año presentamos en el blog el modelo “Tiempo de elección”, basado en el exitoso “Time for Change” usado en las elecciones presidenciales de los Estados Unidos, con el que pretendíamos estimar el porcentaje de votos del partido en el gobierno en las elecciones generales que tendría lugar un mes después en España. Modelo que se amplió una semana después para … [Leer más...] acerca de Tiempo de elección: evaluación de resultados
Numpy básico: crear vectores con valores equiespaciados en Numpy
En esta entrada se va a explicar como utilizar la función np.arrange() para crear vectores y matrices de valores equiespaciados en Numpy. Una función bastante importante ya que permite automatizar la creación de series en las que se conoce el paso entre valores. Lo que puede ser de ayuda en muchas tareas diarias.La función np.arrange()Para crear elementos de valores … [Leer más...] acerca de Numpy básico: crear vectores con valores equiespaciados en Numpy
Importar JSON en SQL Server
El formato de archivo JSON es cada vez más popular para intercambiar datos. Este formato no son archivos de texto, por lo que se pueden utilizar en prácticamente cualquier sistema, además de ser fáciles de interpretar tanto por los ordenadores como por las personas. Por lo que es probable que en algún momento necesitemos importar este formato de archivo en una base de datos. A … [Leer más...] acerca de Importar JSON en SQL Server
Sumar todos los dígitos de un número
Recientemente me plantearon una tarea relativamente sencilla: dado un número entero sumar todos los dígitos de este. Además, si el resultado tiene más de un dígito repetir la operación hasta que solamente quede uno. Este problema se puede plantear de varias maneras: iterando sobre los dígitos, sumando los restos de dividir el número por 10 o utilizando la división entera por 9. … [Leer más...] acerca de Sumar todos los dígitos de un número
Numpy básico: seleccionar filas y columnas en matrices Numpy
A la hora de trabajar con matrices una tarea clave es saber cómo seleccionar filas y columnas de una forma eficiente. Por eso es importante conocer las opciones de Numpy para ello. En esta entrada se explicará cómo seleccionar filas y columnas en matrices Numpy.Creación de una matriz de ejemploAntes de explicar cómo seleccionar filas y columnas en matrices Numpy es … [Leer más...] acerca de Numpy básico: seleccionar filas y columnas en matrices Numpy
Métodos para operar sobre arrays en JavaScript de forma eficiente
A la hora de trabajar con vectores de objetos el paradigma declarativo utilizado habitualmente el JavaScript puede ser un poco pesado. En estos suele ser más cómodo utilizar paradigma de programación funcional. JavaScript dispone de múltiples métodos para utilizar programación funcional, algunos de los más conocidos son map(), reduce(), filter() y find(). En esta entrada se va … [Leer más...] acerca de Métodos para operar sobre arrays en JavaScript de forma eficiente