En esta entrada se va a explicar el funcionamiento del método numpy.where() con el que se puede seleccionar elementos en base a una condición. Simplemente en una línea de código. El método numpy.where() puede evitar la necesidad de crear un bucle para crear un nuevo vector en base a una condición. Permitiendo así crear código más compacto.Uso básico de numpy.where()La … [Leer más...] acerca de Numpy básico: el método numpy.where()
Aumentar el rendimiento de Python con Cython
Python es uno de los lenguajes de programación más populares de la actualidad. Lo que se puede apreciar es los diferentes tipos de desarrollos en los que se suele utilizar: la inteligencia artificial, el análisis de datos o la creación de páginas web. Pero tiene un problema, el código Python es lento en comparación con lenguajes compilados como C. Un problema que se puede … [Leer más...] acerca de Aumentar el rendimiento de Python con Cython
Diferencia entre listas y tuplas en Python
A la hora de comenzar con Python es habitual utilizar las listas y las tuplas de forma prácticamente indiferente. Aparentemente ambas son dos estructuras de datos que sirven para lo mismo. Pero esto no es así, existen importantes diferencias entre listas y tuplas en Python que es necesario conocer.La principal diferencia entre listas y tuplas en PythonLa principal … [Leer más...] acerca de Diferencia entre listas y tuplas en Python
Numpy básico: aplicar una función sobre una fila o columna de una Array de Numpy
Al tener una matriz de Numpy en memoria puede darse la situación de que sea necesario calcular una función sobre los elementos de una fila o columnas. Por ejemplo, algo tan básico como sumar todos los elementos por columna. En estas situaciones se puede utilizar la función np.apply_along_axis() , con la que se puede aplicar una función sobre una fila o columna de una Array de … [Leer más...] acerca de Numpy básico: aplicar una función sobre una fila o columna de una Array de Numpy
Listas por comprensión en Python
Las listas por comprensión es una construcción sintáctica disponible en Python con la que se pueden crear lista a partir de otros elementos iterables. Siendo una de las contracciones más elegantes del lenguaje. A continuación, se mostrará la sintaxis básica para trabajar con las listas por comprensión.Sintaxis de las listas por comprensión en PythonLas sintaxis básicas … [Leer más...] acerca de Listas por comprensión en Python
Julia en Jupyter Notebook
Jupyter Notebook es un entorno excelente para el desarrollo de análisis y modelado de datos. Así como para su publicación. Ya que es posible integrar en un Notebook código, documentación y otros elementos como gráficas y videos. Por lo que es ampliamente utilizado por los científicos de datos que trabajan con Python. Jupyter Notebook no funciona solamente con Python, sino que … [Leer más...] acerca de Julia en Jupyter Notebook
Numpy básico: seleccionar elementos en un Array de Numpy
Continuamos la serie de tutoriales básicos sobre Numpy explicando cómo seleccionar elementos en un Array de Numpy. Tanto en vectores unidimensionales como de más dimensiones. Posiblemente la selección de elementos es una de las tareas que se realiza con mayor frecuencia con los objetos de Numpy.Para utilizar como ejemplo durante el resto de la entrada se creará un Array de … [Leer más...] acerca de Numpy básico: seleccionar elementos en un Array de Numpy
Comparadores de igualdad en JavaScript
Uno de los temas que más sorprender a los usuarios al iniciarse en JavaScript es la existencia de dos operadores de igualdad: el de igualdad abstracta (==) y el de igualdad estricta (===). Algo que no suele existir en otros lenguajes. La principal diferencia de los dos comparadores de igualdad en JavaScript es que == realiza una conversión de tipos mientras que === no lo hace. … [Leer más...] acerca de Comparadores de igualdad en JavaScript
¿Por qué Julia Language?
Julia es un lenguaje de programación relativamente nuevo, apareció en el año 2012, que últimamente está atrayendo a muchos usuarios. Siendo la promesa de un alto rendimiento una de sus mayores bazas. Prometiendo rendimientos similares a los de código escrito en C o FORTRAN con la facilidad que ofrecen lenguajes de script como Python, R o Matlab. A continuación, se va a explicar … [Leer más...] acerca de ¿Por qué Julia Language?
Numpy básico: encontrar la posición de un elemento en un Array de Numpy
Hace unos días se explicó cómo crear Array de Numpy a partir de otros objetos de Python. En esta ocasión se va a ver cómo encontrar la posición de un elemento buscnao el valor en un Array de Numpy. Lo que se hará mediante la función np.where().La función np.where()La función np.where() devuelve una tupla con la posición del los elementos diferentes de cero de objetos … [Leer más...] acerca de Numpy básico: encontrar la posición de un elemento en un Array de Numpy
Creación de aplicaciones web con Matlab
En Matlab siempre ha sido posible crear aplicaciones gráficas de usuario. Permitiendo de este modo poner en manos de usuarios finales, sin necesidad de que tengan conocimientos técnicos, complejos análisis de datos. Para lo que es necesario enviar una copia del programa a cada uno de los usuarios. Cuando el usuario final dispone de una licencia de Matlab se le puede enviar el … [Leer más...] acerca de Creación de aplicaciones web con Matlab
Configurar múltiples monitores en VirtualBox
Hoy en día es relativamente habitual disponer de más de una pantalla tanto en portátiles como ordenadores de escritorio. Lo que facilita muchas tareas. Entre las que se puede destacar compara el código de dos programas o los datos de dos conjuntos. En las máquinas virtuales de VirtualBox es posible configurar múltiples monitores, que pueden ser tanto físicos como virtuales, … [Leer más...] acerca de Configurar múltiples monitores en VirtualBox