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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 23/01/2025

🎉 Empezamos el año con un challenge. ¡50 días, 50 ejemplos #Python! Día 20/50: Visualizando moléculas con rdkit ellibrodepython.com/moleculas-rd...

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 19/01/2025

🎉 Empezamos el año con un challenge. ¡50 días, 50 ejemplos #Python! 🚀 Día 18/50: Trabajando con coordenadas y geopy. ellibrodepython.com/distancia-co...

ellibrodepython.com

📙 Coordenadas y distancia con geopy

Calcula la distancia entre coordenadas geográficas con Python y Geopy

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 17/01/2025

También podemos integrarla con sp.integrate():

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Ahora, derivamos la expresión con respecto a x usando sp.diff():

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Primero, definimos una expresión matemática con la variable simbólica x y creamos un polinomio:

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 17/01/2025

🧑‍🏫 ¿Sabías que Python puede hacer cálculo simbólico? ¡Con SymPy puedes derivar, integrar y resolver ecuaciones como si estuvieras en un cuaderno de matemáticas! 🧮 Veamos un ejemplo. 👇

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🎉 Empezamos el año con un challenge. ¡50 días, 50 ejemplos #Python! 🚀 Día 17/50: Deriva, integra y resuelve ecuaciones con Python 👇🧵

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 16/01/2025

Para scripts simples, print puede bastar, pero en sistemas complejos necesitas algo más potente. Con logging, puedes configurar niveles de logs desde la línea de comandos. Veamos un ejemplo práctico 👇

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 16/01/2025

¿Por qué usar logs? ✔️ Observa la ejecución desde fuera del código. ✔️ Detecta problemas cuando algo no funciona. Existen diferentes niveles dependiendo del detalle: INFO: Información general. DEBUG: Detalles técnicos.

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 16/01/2025

¿Quieres mejorar la observabilidad de tu código? 🧐 Los logs son esenciales para entender qué sucede en tiempo real. En este 🧵 te muestro cómo configurar diferentes niveles de detalle en tus logs usando Python con logging y argparse

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 16/01/2025

🎉 Empezamos el año con un challenge. ¡50 días, 50 ejemplos #Python! 🚀 Día 16/50: Configura el nivel de detalle de tus logs 👇🧵

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 15/01/2025

📊 ¡Ahora ya podemos usar nuestro modelo! #DeepLearning #DataScience Clasificamos imágenes del set de test:

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🏋️ Entrenamos el modelo: Usamos el conjunto de entrenamiento durante 5 épocas y verificamos con el de test.

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🔧 Preprocesamos los datos: 1️⃣ Normalizamos los píxeles (valores entre 0 y 1). 2️⃣ Añadimos una dimensión extra para trabajar con CNNs. 3️⃣ Convertimos las etiquetas a formato categórico.

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Ahora cargamos el dataset MNIST y mostramos algunos ejemplos: 🖼️ Son imágenes de 28x28 píxeles. Cada imagen tiene una etiqueta (el número que representa).

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 15/01/2025

¿Quieres aprender a entrenar una red neuronal para reconocer números escritos a mano? 🤖 En este ejemplo usaremos el dataset MNIST (70,000 imágenes) y una CNN (red neuronal convolucional).

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🎉 Empezamos el año con un challenge. ¡50 días, 50 ejemplos #Python! 🚀 Día 15/50: Reconoce números en una imagen. Primeros pasos con machine learning 👇🧵

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 14/01/2025

🔍 Nota importante: ¡No olvides el plt.show() para visualizar las gráficas! Es un error muy común que puede costarte horas de debugging. 🐛 El resultado: 📉 Serie temporal: Muestra cómo cambia la temperatura día a día. 📊 Histograma: Frecuencia de temperaturas.

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Ahora, representemos los datos en dos gráficas: 1️⃣ Una serie temporal (temperatura a lo largo del tiempo). 2️⃣ Un histograma (distribución de las temperaturas). Aquí va el código:

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Primero, generemos 365 muestras aleatorias con una distribución normal (media=20, desviación=5). Usaremos numpy para esto:

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¿Quieres visualizar datos con Python? 📊 Te enseño un ejemplo usando matplotlib, ¡uno de los paquetes más populares para graficar datos!

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 14/01/2025

🎉 Empezamos el año con un challenge. ¡50 días, 50 ejemplos #Python! 🚀 Día 14/50: Visualiza datos con matplotlib 👇🧵

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 13/01/2025

Con esta versión, cada tarea es independiente. Incluso si tarda más de 10 minutos, las siguientes ejecuciones no se ven afectadas. ✅

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Para que tu tarea siempre se ejecute cada 10 minutos, sin importar cuánto tarde, puedes usar threading. Así, el programa no bloquea las siguientes ejecuciones. ✨ Aquí el código mejorado: 👇

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También hay un problema. Si tu función "tarea" tarda más de 10 minutos en ejecutarse, ¡bloquearía la siguiente ejecución! Esto rompe las cosas. 😅

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¡Fácil! Pero hay un detalle importante: 👇 El bucle while usa time.sleep(1) para evitar que el programa consuma demasiados recursos. Sin esto, el bucle sería ineficiente. 🚀

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🕒 Con la librería schedule puedes ejecutar funciones en intervalos específicos. Por ejemplo, cada 10 minutos. Aquí te enseño cómo ejecutar "tarea" cada 10 minutos. 👇

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 13/01/2025

🎉 Empezamos el año con un challenge. ¡50 días, 50 ejemplos #Python! 🚀 Día 13/50: Programa tareas en Python 👇🧵

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 12/01/2025

4️⃣ Resultados El gráfico revela patrones de juego: Inicio: Muchos pases parten desde la portería o cerca de ella. Fin: La dispersión muestra intentos de llegar a posiciones ofensivas.

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3️⃣ Heatmap del fin de pases Repetimos para visualizar dónde finalizan los pases. Observa cómo usamos str[0] y str[1] para las coordenadas x e y.

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2️⃣ Visualización Creamos un heatmap de los puntos de inicio de los pases con Seaborn. El gráfico nos muestra los "puntos calientes" de inicio, ¡como los saques del portero!

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Ahora ev tiene todos los pases de Inglaterra. 🎬 location: inicio del pase. 🏁 pass_end_location: fin del pase.

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1️⃣ Datos del partido Primero, obtenemos los eventos del partido usando el match_id. Luego filtramos los datos para quedarnos con los pases de Inglaterra.

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 12/01/2025

📊 Hoy exploramos un heatmap con los puntos desde donde Inglaterra inició más pases en el partido España-Inglaterra del 14 de julio de 2024. Usaremos: ⚽ statsbombpy para obtener datos. 📉 seaborn para visualizarlos.

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🎉 Empezamos el año con un challenge. ¡50 días, 50 ejemplos #Python! 🚀 Día 12/50: Analiza los pases de un partido de futbol con seaborn 👇🧵

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🐍 El Libro De Python 🐍 @ellibrodepython.bsky.social · 12/01/2025

¡Probemos la función! El regex analiza cada parte del correo y nos dice si es válido. ✅❌

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