Python básico 2024

(00:03) bien para comentarles que hoy tenemos a dos personas expertas que nos acompañan la primera de ellas es Laura Gómez Navarro ella es investigadora del instituto mediterráneo de estudios avanzados y medea de España y yeray Santana investigador posdoctoral del Centro Nacional de investigaciones meteorológicas de Francia entonces Ellos nos van a estar acompañando en la sesión del día de hoy al igual que lo hemos hecho en las sesiones previas pues la
(00:29) invitación es a que puedan participar activamente con sus consultas y sus aportes así que bueno la hora yá y el tiempo es de ustedes Cuando cuando quieran arrancar adelante pues muchas gracias eh en principio arrancaré yo eh les daré un poco las primeras nociones de de de python y Lu ya le Pasaré la palabra a a Laura bu primero Buenos días nuevo es un es un placer la verdad poder conectar y participar en en el curso y tanto la como pu intentaremos
(01:07) introducirles un poco Este lenguaje el python que es uno de los lenguajes más utilizados en en sonografía y para empezar quisiera también presentarme Santana Falcón como como bien ha dicho Alejandra la compañera y el doctorado enía biológica Aunque desde Bueno lo hice hace 7 años ya Aunque desde entonces pues me dedicaba un poquito más Más allá de la sonografía no solamente biológica sino que También incluye un poquito en mis estudios de física de Ecología modelización etcétera
(01:41) y con Pon pues llevo hiis hace 7 años pues Llevo unos se años c 6 años desde desde que empecé a trabajar con python no me considero experto en python porque ya verán que el lenguaje tiene muchísimas posibilidades y yo pues tiene unas capacidades ilimitadas de lenguaje yo manejo unas pocas vale bastante poco realmente eh Yo vengo de usar matlab Así que hice un un salto desde matlab a python para M es una Revolución Espero que si ustedes utilizan otro lenguaje y empiezan a utilizar python también lo sé porque la
(02:20) verdad que que como vamos a ver es un lenguaje muy sencillo al principio puude dar un poco de miedo Pero sinceramente es muy sencillo y la manera en la que en la que puedes interactuar con la con con el lenguaje con la computadora es bastante bastante amena podríamos decir así bueno para vale Buenos días Eh el foro Como creo que dio la compañía está abierto si tienen alguna duda pueden o bien ponerla en un foro o bien interrumpirme y me supongo que esto lo
(02:55) hago extensivo a Laura si si tienen alguna duda con Laura pues pueden pu interrumpirla voy eh a compartir la pantalla la ven se ve perfecto Sí Perfecto Bueno pues empezamos eh para para introducirles en en python Pues voy a utilizar esta presentación que ya utilizó una compañera Carolina Castilla Trujillo en en 2022 en la sesión de Ocean H week de 2022 y vamos a intentar ir desde desde lo más básico Espero que no sea muy aburrido para aquellos de ustedes que ya Tengan algo de experiencia
(03:51) eh pero es interesante que empecemos desde el principio y así pues lo tenemos bastante bien organizado el el curso y lo dicho si tienen alguna duda si quieren interrumpirme por favor háganlo que así la clase es más dinámica bueno la clase este ratito vamos a compartir pues es más Dinámico vale en python la idea las diferentes maneras entre las diferentes maneras que tenemos para usar python la más visual o una de las que yo creo
(04:29) que son más visuales es eh lo que conocemos como Júpiter Júpiter es una un proyecto eh sin ánimo de lucro que permite o que provee de una interfaz para utilizar diferentes lenguajes creo que r creo que también eh Julia y en el caso de que nosotros nos tiene hoy aquí pues eh eh pyon o python eh podemos eh instalarlo con con cona que creo que ya lo han visto en en una clase anterior si no en cualquier caso en el curso eh esta esta parte de instalación se se va a dar y eh nos
(05:10) permite dos tipos de de interfaz lo que se llama Jupiter Notebook y el Jupiter lab En definitiva son simplemente interfaces en las que nosotros interactuamos con el ordenador y en el que podemos dar eh código python además de como ya veremos otro tipo de de de código yo personalmente empecé a utilizar python directamente con Jupiter Notebook y creo que es la manera más sencilla la otra manera la más digamos básica la más corriente es la de
(05:43) hacer un fichero de texto y luego guardarlo como un fichero de python pi o directamente en una terminal escribir abrimos python y escribimos sobre sobre la terminal pero como les digo utilizando Júpiter vamos a tener ventaja Qué ventaja Pues en Júpiter como aquí vemos eh se compone una serie de celdas es una interfaz en la que podemos ir escribiendo código y también podemos ir escribiendo texto todo aquello que va
(06:17) después de una de este símbolo del símbolo de la eh del gato creo que que que se llama eh todo lo que pongamos después de ese de ese signo eh es un comentario es texto es decir que python no lo va a entender sino que va a entender que tiene que que que enviar esa parte con lo cual podemos hacer comentarios sobre ello y luego como hemos visto como vemos son diferentes celdas con lo cual podemos ejecutar cada celda por separado es decir que si tenemos un un programa
(06:52) grande a resolver un problema grande a resolver lo podemos dividir en pequeños en pequeñas celdas en pequeños pasos que vamos corriendo uno trás de otro con lo cual podemos detectar fácilmente si en algún paso nos hemos equivocado o simplemente si queremos probar manera eh A ver que ponemos aquí en el podí hacer un zoom Sí claro que sí qué tal ahora perfecto mejor gracias gracias Pues como les iba diciendo nos permite separar nuestro programa en diferentes
(07:42) pasos entonces a medida que vamos ejecutando partes de nuestro código o que queremos probar o que queremos mejorar una parte que nos ha quedado por lo que sea incompleta muy compleja pues vamos celda celda y podemos ejecutar ese código Entonces vamos a ahora ya a meternos En qué es lo que eh podemos hacer con con python ahora la letra es un poco grande para tenerlo todo en la pantalla voy a reducir y luego ya vuelvo a comentar cuando cuando me meta con con
(08:20) el código bueno como dice aquí la presentación de la compañera eh la clave para programar es descomponer problemas complejos muchos problemas sencillo lo que decíamos antes o lo que acabo de decir tenemos que lo que nos permite realmente el Jupiter Notebook Tenemos un gran código a realizar un gran problema a resolver con el Notebook y y sirviendo de python pues vamos a dividir ese problema en pequeños pasos de acuerdo cuál es el problema que vamos a a resolver en esta clase Pues cómo
(08:54) procesar tablas matrices o datos en en python entonces vamos a dividir eso ese problema el problema de procesar tablas matrices datos en python en diferentes pasos primero emos con Qué es una librería Bueno un poquito de explicar Qué es python qué es una librería Cómo la importamos En python cuáles son sus funciones y luos eh a otros pasos un poco más complejos una vez eh entendamos esto como leer tablas asignar valores a variables seleccionar partes no así
(09:26) eh Sí seleccionar partes de de de esos datos que hemos cargado en python y luego realizar operaciones y graficar los resultados de esas operaciones siguiendo un poco el el ejemplo que puso la la la compañera en presentación pues La idea es imaginarnos que eh que tenemos una cocina vale python en este caso va a ser eh la cocina Lo que pasa que es una cocina que viene casi vacía vale Es simplemente una cocina en la que podemos cocinar Pero
(10:05) podemos hacer muy poco uso de de o podemos hacer muy pocos platos vamos a decirlo así por lo menos cuando cargamos python Entonces cuál es De qué manera podemos nosotros hacer más platos de qué manera podemos nosotros hacer operaciones y códigos más complejos pues cargando lo que llamamos librería básicamente una librería es ilo en esta en esta comparación que que hizo la compañía con la cocina cada librería va a ser un utensilio cargamos un utensilio
(10:37) en este caso pues la batidora y con la batidora lo que antes no podíamos realizar en la cocina ahora tenemos una herramienta que nos lo permite y esa herramienta lo que llamamos librería Entonces vamos a abandonar un momento la la la presentación y vamos a irnos a Eh pues algo más eh Dinámico que se sería un un cuaderno de de Júpiter Entonces en este cuaderno de Júpiter esta sería la interfaz como digo estas son las celdas y aquí nos permite
(11:12) pues cargar diferentes tipos de de herramienta este de herramientas no perdon de lenguaje en este caso vamos con el lenguaje en código ahora Les explico más o menos bien qué es lo que qué es lo que significa esto como antes ponemos una celdilla o un signo del gato para decirle a python que lo que vamos a escribir a continuación no lo tenga en cuenta y qué lo vamos a escribir a continuación pues simplemente cargar librería es una un comentario que para nosotros nos
(11:49) va a servir para saber qué es lo que estamos haciendo Con este código vale le podemos dar al al botón de ejecutar al Play o simplemente con control y enter y ya lo que haría es que se ejecutaría la celdilla en la que estamos vale si aquí tenemos sillas como pueden ver en el ejemplo al darle al Play ejecutamos la celdilla no pasa absolutamente nada porque hemos comentado si nosotros quitemos el comentario nos daría un error porque
(12:27) python entiende que que hos puesto debe leerlo y sin embargo Eh no tiene sentido en el lenguaje de de python así que de nuevo comentamos Aquí está de acuerdo vamos a cargar pues las librerías en python el comando import de importar en inglés simplemente sería el comando que cargaría la librería es lo que les decía tenemos una cocina vacía vuelvo un poco atrás tenemos una cocina vacía con muy pocos instrumentos y de
(13:06) los instrumentos que tenemos lo muy importante es el import que es importar esas librerías importamos las librerías en este caso importar nampi explico un poco y vamos a importar también una para luego poder hacer alguna gráfica que es realmente Una librería que nos permite realizar eh o permite manejar matrices eh o datos multidimensionales Y también realizar ciertas operaciones Matemáticas y lip eh B plot nos va a dar funciones que luego vamos a poder utilizar para realizar eh
(13:50) gráficos importamos la librerías y ahora como vesto aquí El Comando as lo que nos permite es que en lugar de volver a nombrar la librería como nampi como ven si ejecuto no lo va a entender nos permite definir una acrónimos o un código que python va a entender como estamos utilizando queremos utilizar librería podamos puesto [Música] aquí y simplemente pues sería nuestra librería vale entendería que tenemos cargada El modi Pero
(14:36) obviamente es mucho mejor utilizar una una nomenclatura pues universal por así decirla para si no tener no tener ningún tipo de de problemas Recordar qué librería era la que hemos cargado si uno carga la librería como n np en general todo el mundo va a saber todos los utilizadores de podemos pasar nuestro código que van a entender que np es la librería python vamos a una vez tenemos cargadas las las librerías lo que nos permite
(15:09) estas librerías es tener funciones si nosotros después de una librería ponemos en punto tenemos acceso a las funciones de esa eh de esa librería por ejemplo al calcular el máximo de una de unos valores o el mínimo o la media o la media eh la mediana una gran cantidad de funciones que podemos hacer uso a través de de n entonces siguiendo un poco con la presentación de la de la compañera lo que vamos a hacer es utilizar npi para
(15:56) crear una una matriz y asignarle a esa matriz un valor un nombre de una variable en este caso vamos a asignarle la variable a bueno Por cierto no no lo he dicho pero si algú ent tiene ya el Júpiter en marcha bien instalado y lo quiere usar lo puede obviamente abrir y y puede seguirme la clase tal cual estoy estoy dándola si no pues no pasa nada que esto queda grabado lo pueden ustedes después hacer cuando tengan ya instalada la el jiter
(16:41) noteb comamos como yaos la manera de hacerlo y vamos a poner qué es lo que vamos a hacer bsicamente creamos una matriz y a esta matriz que vamos a crear le vamos a asignar el nombre [Música] de una variable la variable a con lo cual a va a ser igual hacemos uso de nuestra de nuestra librería nampi Random básicamente lo que nos va a hacer es crearnos una una serie de números pues aleatorio y le establecemos el tamaño que queremos que tenga nuestra matriz en
(17:27) este caso voy a seguir exactamente el ejemplo que que me dió la compañera 1521 le damos al al control enter y ya tendríamos aquí la mostramos nuestra matriz podemos bien observar eh nuestra matriz simplemente eh poniendo su nombre ya que los valores se han asignado ahora a la variable a o si simplemente queremos visualizarla podemos utilizar otra de las eh funciones que si tiene python antes de cargar librería que sería print lo
(18:02) que nos permite imprimir en pantalla una variable determinada después indago Un poquito más en la en la función print pero por ahora quedos con la idea de que lo que hace es imprimir en pantalla lo que lo que queramos y por ejemplo podemos imprimir el tamaño de eh nuestra matriz entonces utilizamos de nuevo nampi la función shape de la de la estructura que tiene la la la en este caso y cu la hemos creado efectivamente tenemos este esta estructura 15 2 1 que
(18:45) sería la estructura de nuestra de nuestra matriz en este caso un comentario que sí eh Me gustaría hacerles es que porque facilita trabajo en el futuro Aquí lo tengo escrito intentar que siempre las variables que que asignemos en python sea tengan un nombre autoexplicativo es decir si como aquí les pongo si la variable que vamos a a utilizar que cargamos que o que creamos eh lo que nos da el datos de temperatura oceánica en superficie si lo nombramos con el nombre
(19:24) a obviamente va a ser muy difícil para nosotros acordarnos o vamos a tener que tener aparte unas instrucciones que nos di pu a tiene datos de temperatura en superficie mientras que si nosotros la nombramos como sst de o de tos temperatura oica en superficie pues ya vamos a tener una idea de qué es lo que contiene esa variable vale sería interesante pues pues intentar siempre aprovechar y explicar máximo posible los estamos
(20:01) utilizando si no solamente es una variable la que queremos asignar sino que queremos asignar valores a diferentes variables asignar eh valores a distintas variables al mismo [Música] tiempo Perdón podríamos pues hacer uso de la de la capacidad de python a la hora de detener oer variables y simplemente pues definimos la variable B va a tener un valor de 2,5 y la variable C de 40 y haciendo uso de lo que vimos antes con print pues simplemente
(20:48) podríamos poner aquí que no de los valores de la variable B que acabamos crear y de la variable C podríamos ir un poquito más allá ya que la la el la función print nos permite mezclar diferentes tipos de de de valores y en python hay tres tipos de valores voy a crear una última variable que le vamos a llamar d la voy a poner aquí encima y en esta variable vamos a utilizar el [Música] entrecomillas tenemos una variable que
(21:29) es una matriz la a dos variables que van a ser dos números y una variable la d que a pesar de ser un número este número está entre comillas cuando vemos Qué es la variable B lo que nos da es exactamente este número entre comillas Por qué Porque en python tenemos eh Como digo tres tipos de de de valores que podemos incluir tenemos valores lo que llamamos con la función type podemos ver el tipo de valores que que tenemos tenemos un valor float que significa
(22:08) números decimales tenemos eh valores int de enteros como sería el 40 no que es un valor que no tiene decimales y esta última variable que he creado la d que sería tipo String o eh eh caracteres no no no numéricos no que serían texto básicamente entonces tendríamos estos tres tipos y en en la función print podemos combinar ambos tipos podemos combinar eh eh String podemos por ejemplo poner la frase no los valores de las variables
(22:53) que Acabo de crear B y C Que son los numéricos son tenamos el entrecomillado con lo cual Él entiende que esta parte de aquí es texto es un String con una coma podemos darle otra otra eh otra variable que sería en este caso la b y la c con lo cual va ahora imprimir en pantalla es la frase y los valores de las variables B y C de acuerdo y con esto podríamos utilizar tanto eh los valores String los valores eh float y valores eh
(23:49) integr volvemos de nuevo a la presentación y vemos que lo siguiente que que nos asigna la compañera es ver eh plotear los datos no en este caso plotear lo que teníamos de la matriz Por cierto si ponemos type a que era la matriz lo que nos va a dar es el tipo de dato que es a esta vez no se no no se trata de un valor sino que se trata de una array de una matriz cargada con realizada con Así que vamos a sí tiene una duda Claudia en el chat y lo estoy
(24:33) viendo yo el problema de Michelle Vale cuando coloco los títulos no me deja dar enter cuando uno tiene una alía Se puede instalar desde Júpiter vale a la primera pregunta Mich nos pregunta Cuando coloco los títulos con con la cilla no me deja dar si ponemos una cerdilla no te deja dar enter Laura te ocupas de es de esa duda Laura o vale laa se ocupa de esa duda y luego Claudia nos pregunta Cuando uno tiene una librería Se puede instalar desde desde
(25:26) Júpiter pues la verdad es que nunca lo he intentado desde Júpiter entiendo que no lo que hay que hacer sería instalarla desde cona Por ejemplo si estas son librerías bastante básicas como n pero si queremos una librería más específica como puede ser ahora no se me ocurre ninguna pero por ejemplo xarray que es una librería especializada en en manejar eh matrices multidimensionales quizás esta en un principio no va a
(26:02) estar el ordenador entonces lo que podríamos hacer es simplemente hacer una búsqueda en Google en el navegador que utilice y cona y el nombre de la inst y el nombre de la librería que quer instalar en este caso en la página cona indicaría Qué código tenemos que utilizar en nuestra terminal para hacer la instalación de esa librería una vez tengamos estera instalada pues ya podemos hacer uso de ella en nuestra sesión de de
(26:51) python resuelta más o menos la la duda vale n Gracias a ti vale si puedo quitar esto de aquí vale continúo entonces con [Música] la con la introducción estábamos hablando quito la la la celda en la que importamos xarray y nos venimos aquí que teníamos nuestra eh nuestra matriz que hemos llamado a y que lo que queremos ahora hacer es graficarla graficar la matriz a comentamos y vamos a hacer uso ahora de la otra librería que teníamos cargada que era plt
(27:44) mat Entonces lo primero sería definir una figura entonces y unos ejes de acuerdo y para eso con la librería plt con la librería de mpl lip simplemente eh utilizamos m eh Perdón plt plot lip es su plot Vale qué es lo que nos va a hacer Pues nos va a eh poner en pantalla una una figura eh en la que todo el el el campo que tenemos todo nuestro nuestra pantalla nuestro folio lo ocupa un único eh plot una única figura
(28:28) si nosotros quisiéramos tener varias figuras pues simplemente podemos definir aquí las filas y y las columnas de nuestra figura Entonces vamos a tener eh una fila de de figuras y dos columnas es decir vamos a poder graficar tanto en esta primera figura como en esta segunda A lo mejor es un poco lío estar explicándoles esto desde ahora pero bueno volvamos a lo básico simplemente tenemos una figura eh creada con con
(29:01) m a sería nuestro nuestra figura nuestro eje y lo que vamos a hacer es utilizar la función plot de acuerdo con plot lo que va a hacer el el el programa lip es el los valores que que le vamos a que le vamos a decir en este caso será la la matriz a y plotear como habemos visto la matriz a eh Perdón la matriz a tiene aquí podemos habemos dicho que teníamos está aquí el tamaño teníamos eh 15 2 1 es decir era
(29:56) tridimensional nosotros vamos hacer simplemente eh graficar eh en 2D no vamos a graficar en en 3D Así que lo que vamos a hacer es que la matriz a vamos a solamente el primero de sus elementos de su primer eh su primera estructura y el resto ahora lo que tendríamos es una matriz mucho más pequeña ya que hemos eliminado aunque nos hemos quedado con solamente una de las elementos de la primera de la primera fila si nosotros pusos los dos puntos que significa que cja todos los elementos de esa de esa
(30:44) fila de esa columna pues tendríamos de nuevo nuestra nuestra matriz completa de acuerdo [Música] Así que cojo como dije únicamente la primera y la graficamos Esto es lo que nos va así de manera básica una una línea ya que son simplemente valores asignados a un y al otro y plote sobre la pantalla las opciones que tenemos con sinceramente son son casi limitadas por ejemplo podríamos cambiar el color que ahora es azul cambiarlo a rojo de nuestra línea o a otros
(31:40) colores verde o al color que aos interese o a diferentes tonos de como el tono tomate tomato de de rojo podemos también establecer el el grosor de nuestra de nuestra línea como ven casi todos los los comandos que vamos a introducir son simplemente comandos en inglés no es muy complejo en el sentido de que todos son comandos que que utilizan eh un lenguaje humano por eso se dice no que el python es un lenguaje de alto nivel es decir que tú introduces tu lenguaje a la
(32:23) computadora y es la computadora la que tiene que Traducir lenguaje humano a lenguaje computador así alteramos el el grosor le pusimos 1,5 pero si ponemos cinco como vemos el grosor de la de la línea eh aumenta considerablemente luego podemos también eh introducirle etiqueta xlabel que sería la etiqueta del eje eh x y y la que sería la etiqueta de [Música] lgi perdón di aquí un error a la hora de escribir aquí tendríamos nuestro eh títulos a cada a
(33:15) cada eje y también podemos incluirle un título title a el perdón a una figura de ejemplo a la figura y ahora que me acaba de de de salir aquí un pequeño truco que que nos permite Júpiter es que si nos situamos en una en una librería ponos el punto que es como se cargan como dije antes las funciones y le di mayúscula y el tabulador saldría un pequeo menú en el que eh se nos indica Cómo usar esta función Para qué sirve esta función y
(34:06) además algún ejemplo para que nosotros podamos ver la la funcionalidad de esa de esa función Entonces por ejemplo vamos a el ejemplo que ellos nos proveen ellos definen o en el ejemplo se define una una función un x y una función en que sería en este caso el seno de de x y eh lo plotea ya tenemos nuestra función seno de acuerdo y simplemente lo que les digo nos ponemos en en la librería eh Le damos al al punto para cargar las las funciones en
(34:47) mayúscula tabulador y nos Explica qué consiste la función eh seno Igualmente si nosotros en lugar de de tener una función nos pusimos de nuevo después del punto y le damos al tabulador no estoy seguro si antes lo lo lo expliqué o no pero bueno lo volvemos a ver le damos al tabulador nos va a dar la una lista con las eh funciones que que están disponibles en nuestra librería que podemos con o de esas funciones que podemos hacer uso eh de nuestra librería en este caso pues el
(35:26) seno también podemos haber hecho el coseno de de x y eh tendríamos pues la figura del coseno de acuerdo e alguna duda más eh Hasta aquí ha creo que noos que Ela tan largo si que después de vale nada vale [Música] eh vamos a volver al al al PDF aquí el PDF lo que hace es explicar un poco los comandos que que de los que podemos hacer uso en en Jupiter lab Jupiter Notebook Eh Esto creo que sería más adecuado para darlo en en en una clase de de Jupiter
(36:25) Notebook más que la clase de de python Pero podemos simplemente mirar eh rápidamente quit mi función coseno del ejemplo que les daba y eh Como les dije al principio aquí tenemos las opciones de las diferentes celdas que podemos cargar en en Júpiter he cargado la de código pero también podemos cargar una que que se llama markdown markdown es simplemente un tipo de eh de lenguaje de texto que podemos utilizar en en Júpiter
(36:58) para así la La idea es que con Júpiter podamos tanto hacer un programa correrlo por partes como antes al principio les expliqué y también realizar eh una libreta Si queremos hacer un código luego explicárselo a alguien o simplemente si queremos hacer un código bien explicado para nosotros en el futuro eh saber qué es lo que hicimos en en él Y entonces aquí en estas en estas celdas que ahora son de macdown podemos simplemente escribir
(37:31) [Música] Smart al correr esta celda simplemente vamos a tener texto aquí no participa python sino que directamente participa macdown con todas las capacidades que tiene mcdown como es la de Pues los diferentes tamaños o si las queremos en cursiva adás hay mucha información sobre en internet y no me no má más Aquí vamos ahora eh A lo que al siguiente uso de de python que sería el utilizar a python como una calculadora quizás esto es una parte
(38:10) bastante básica Así que voy a voy a directamente a copiar los datos del ejemplo y a enseñárselos aquí lo que hemos hecho es asignar un valor a una variable que hemos llamado masa y otra llamamos edad hacemos uso de la función print para que nos imprima en en pantalla eh la masa y directamente dentro de print también podemos hacer eh uso de las capacidad de matl como calculadora podemos multiplicar por dos
(38:47) y entonces lo que nos daría sería 95 si vuelvo aquí a escribir masa la masa sigue siendo 47,5 porque yo no he alterado aquí el resultado sin embargo si yo a la variable que ya le llamo masa le asigno con el símbolo igual el valor de eh o la multiplico la variable por dos Entonces sí que va a cambiar la variable y ahora la variable masa va a ser 95 que era lo que vimos en el en el print esta multiplicación también la podemos hacer haciendo uso de npai y de nu de sus
(39:26) capacidad de matemátic en este caso ser mulp masa en este caso no utizar el símbolo de multiplicación utilizaríamos una coma para indicar fun lo va hacer es multipar masa por dos en este caso obviamente la masa era 95 lo que va salir es0 y una vez tenemos menos Clara Cómo utilizar python como calculadora vamos a pasar al último la última explicación que voy a darle yo antes de dejar a Laura que que continúe con con el acceso a la a la a a
(40:14) las matrices Pues voy a crear una matriz en este caso la nbre de de Data y esta matriz como vimos tiene valores String es decir valores de [Música] texto Si vemos print de nuestro de nuestra matriz vemos Que eh la componen tres filas y tres columnas podemos eh transformarla en una matriz de simplemente con la función eh matriz y ahora lo tendríamos sería una matriz eh cargada en en la librería np en python A diferencia de otros lenguajes
(41:14) hay que siempre tener en cuenta que en lugar de empezar el índice en uno empezamos los índices en cero es decir que el primer índice el primer valor no va a ser un sino que va a ser cer así que tenemos que tener eso en cuenta a la hora de intentar eh tomar o o de de extraer valores de una de una matriz por ejemplo nuestra matriz eh Data vamos a imprimir eh a imprimir en pantalla el valor que se encuentre en la fila un y la columna 1
(42:01) a pesar de que uno en un principio pensaría que el valor que nos iba a salir era la el a que está en la primera fila primera columna realmente python entiende que esta es cero y que esta es uno ual De igual forma entiende que en en la en las columnas esta sería eh cero y esta sería [Música] uno si quisiésemos Acceder al valor a entonces tendríamos que irnos a buscar al primer valor tanto de la fila como de la columna que para python se asigna con
(42:42) el valor de Cero y ya sí que dejo a a Laura si le parece bien para que ella continúe con con el con la explicación vale Bueno veo que Ah hay una duda de de Claudia de cómo exportar los los plot e creo que esto en una de las de los notebooks em Viene un ejemplo si no recuerdo mal si ahora te lo podemos Mostrar sí esto sería simplemente a ver si veis mi pantalla me voy a adelantar a este h a este tutorial si os lo muestro Okay veis mi veis mi
(43:40) pantalla todavía no Laura Perdona Solo tengo una una observación que están comentando algunas personas que se escucha bajito no sé si podrías por favor ponerle un poco más de volumen a ver a ver ahora mejor sí Mucho mejor gracias vale perd por los problemas técnicos pantalla a no se compartió Okay ve Ah ahora sí se ve la pantalla Sí se ve vale perfecto Pues ahora luego mostraremos este este Jupiter Notebook
(44:48) Pero hay esta opción de save F y entonces tú ahí puedes decidir guardar tu exportar tu figura y puedes en el formato que que tú elijas Aquí está en formato pdf puede ser png o cualquier otro formato que que seed prefiera [Música] okay Vale em antes de seguir con esto Si en el en el chat os preguntado también si habíais podido estar e siguiendo un poco si no eso no dudéis ener ponernos las las dudas e aquí en el chat
(45:32) y si alguien también ha tenido problemas de de instalación que por eso no pueda estar ejecutando los los notebooks en este momento que también No nos lo pueden hacer saber y o podemos ver si podemos ayudar o si no proponer una alternativa Okay pues bueno yer ya estaba dando un poco un repaso a todo esto que está amos viendo pero solo recordar que tenemos esta lista de de notebooks que vienen en el en el
(46:06) github aquí todas y todas tuvisteis acceso a a este Jupiter al k a este repositorio gith si alguien necesita otra vez el enlace que nos lo digan y os os lo pasamos en el en el chat y si no si como veis Aquí hay una serie de de notebooks sin introductorios para poder ir ir probando todo lo que nos lo que nos decía yeray y vale Y como como ya he mencionado tenemos unas por lo de los índices es es muy importante acordarse que Eh vale
(46:58) paso ahora el enlace un momentito Ah que no se puede lo de cargar la librería en ncdf no entiendo muy bien la la duda o sea esto es el enlace para el Sí para el repositorio luego habría que descargar los tener las librerías instaladas cada persona localmente sí quizás lo que les puse antes no de buscar en el buscador si instalado cona la librería que quieren instalar y ahí les sale bien el el código Cómo instalar es esa
(47:53) librería puedo ponerlo en el chat la manera de instalarlo la la librería por ejemplo [Música] no vale pues sí si os parece si hay alguien más que tenga dudas Pero creo que sería interesante si podemos ir haciendo todo estos Jupiter notebooks todos todos juntos Ah pero si no bueno quien quien tenga dudas que lo ponga en el chat sino como también dec Yay todo esto está grabado luego recordaremos dónde podéis acceder a los a los vídeos y y ya está así que se puede hacer
(48:33) También después entonces Bueno ya creo que ya os do un repaso de estas partes más básicas de de introducción a python pero solo por hacer un repaso en este caso no se necesita ni tener ningún ningún paquete instalado se puede hacer directamente si tenéis un un Júpiter Notebook abierto e no sé si veis okay O si hace falta un poco de de zoom para ver mi pantalla Bueno si no me me lo hacéis ver un poco quizá Sí por favor un poco lo he dicho muy rápido igual
(49:30) Okay a ver Vale pues a ver Estos son comandos muy básicos pero vamos a ir corriendo este este Jupiter Notebook entre todas eso recuerdo es el intr to python del 2022 es cuando primero se hizo el curso entonces también como ya os mencionaba Jer voy a pasar por estas partes más rápido porque ya os lo ha explicado él pero si surgen eh dudas me paráis lo comentáis en el en el chat o también recordar que podéis simplemente activar el el micrófono Entonces como sin ningún sin
(50:10) ningún paquete importado nos deja hacer comandos básicos de de calculadora luego también tenemos estos comandos bueno se llama como comandos mágicos un poco de de los Júpiter notebooks que si Yo haré ahora con el teclado eh tecla de escape más B me va a introducir una celda aquí abajo y si hago masa los tengo aquí que eso también está está mencionado aquí y podéis encontrar toda la información cuando en
(50:50) Júpiter no V a ver todas estas cosas pero también si no funcion podéis Añadir también una celda de con el con el más vale Y eso en una celda podemos escribir código o markdown como esta celda es Mark podemos simplemente escribir cualquier cosa así luego al hacer shift enter ya nos aparece el texto pero cuando lo tenemos asignado a código ya vamos empezar a a usarlo en python en este caso Vale entonces también en este caso le hemos asignado un valor en en íntegro
(51:40) pero también podos asignarles pues con si ya le decimos directamente 60.3 ya se piensa que es un un float en decimales y la otra opción como os decía es que sea texto entonces podemos tener todo este diferentes tipos de de variables y Aquí también veis un ejemplo de lo que os mencionaba yer de que es importante de que le demos un un nombre a estas variables que tengan sentido porque si no se nos puede luego Ahora cuando
(52:10) empezamos con códigos básicos igual no se ve tanto la importancia de esto pero más adelante cuando nuestro código empieza a ser largo ya se vuelve nos puede facilitar la vida si luego tenemos algún error en el código Okay tenemos estas variables y veis aquí por ejemplo si queremos hacer una conversión del peso en kilogramos a libras Ya esta nueva variable ya llamando peso baraj lb ya nos indica lo que es ent si en algún momento tenemos alguna confusión ya el nombre de la variable
(52:47) nos ayuda vale esto también ya os lo os lo muestro y cóm podemos también combinar prints Y en este caso en el print podemos combinar el paciente el ID del paciente que era un String con un texto que queremos poner a este print para que sea más claro y este Flow del peso Entonces como aquí veis hemos combinado estas tres cosas diferentes y no nos permite tener esta frase final vale también podemos llamar a a funciones dentro de funciones Entonces
(53:25) esta función type es por si no sabemos e aquí tenemos esta variable paciente ID pero no nos acordamos si esto es un es un número o es es un texto al poner type nos va Nos va a indicar Qué tipo de de de variable es Entonces como veis aquí ya nos dice que este 60.3 es un float y que el paciente ID es un String que es texto y luego ya nos hace el print como como vimos antes también en un print no hace falta que tengamos como la variable final
(54:03) podemos también hacer una operación entonces podemos combinar este esto directamente en vez de poner aquí la variable de peso barra baj libras lo podemos ya poner aquí okay Y luego Aquí también tenéis el si luego definimos este otro Stream que es dgas Adams no sacar de aquí no Y luego podemos seleccionar los índices no como como veis como ya os mostraba ayer Ah el el índice uno no es la primera eh letra que tenemos aquí no es la de el índice uno es realmente el segundo esto
(54:48) en python siempre es un poco un poco confuso Pero bueno siempre tenemos los prints para verificar que realmente lo que estamos seleccionando es lo que queremos y entonces eso como el índice uno realmente corresponde a la segunda letra Así que nos hace un print de de la Okay de esta parte así más básica hay alguna duda hasta ahora yo este Notebook recomiendo que es un buen Notebook para ir jugar y probando y probando cosas vale veo que hay un problema de
(55:38) instalación mu bien vale es un error ya con el Júpiter con voy a utilizar este momentito si queréis los que no estéis teniendo ningún problema de instalación podéis ir abriendo el siguiente Notebook que es el de para leer eh datos en tabulares y de mientras también querría recordar que en el foro hay esta cadena para dudas de instalación donde podéis dejar aquí este tipo de de problemas ya que sí imaginamos que cualquier problema con con Júpiter ya podría haber estado
(56:20) solucionado después de del taller que hubo la semana pasada os voy a dejar aquí el enlace en el chat pero sí yo plantearía la duda en el foro e a bueno igual J te puede echar echar una mano si no otra opción si esto no no funciona e para el curso introductorio tenemos es para también la intención es que que puedan tener todo instalado en local ya que una veces e acabe el curso y podéis tener todo disponible pero para los siguientes talleres más avanzados habrá
(57:14) un Jupiter Cloud Entonces no habrían estos problemas de entorno pero un una herramienta que también se puede usar como os enseña aquí en esta presentación es el colab de Google entonces aquí para cualquier cosa básica no hace falta que instalé nada Solo hace falta tener una cuenta de de Gmail entonces otra opción es que os conecté aquí por si queréis ir siguiendo los los tutoriales os podéis Conectar a esta página web e cargá el el Júpiter
(57:49) Notebook que os podéis Descargar del github y y así al menos podéis seguir estas luego eso si planteáis la la duda en el foro eh Podemos mirar de de resolverlo para para próximas prácticas Okay Vale pues siguiendo ahora con la lectura de datos en matrices otra vez yaer os mostró un poco algunos algunos ejemplos y lo que tenemos son matrices también se les llama Los np arrays Si volvemos aquí a la a la presentación que también la
(58:29) tenéis en el en la carpeta del github como veis tenemos esta esto sería un nump array y la manera en la que se refiere a los nump array hay el axis cero que sería el número de de filas y el axis uno sería el número de columnas esto nos va a servir para hacer distintas operaciones Entonces como veis si e seleccionamos de estos datos la 1 dos sería esto y esta nos saldría esta esta celda dentro de de nuestra nuestra matriz o
(59:19) array Okay entonces vamos a crear este np array que se llama Spy y otra vez como cuando ahora le preguntamos type ya nos dice que lo que hemos creado como bien sabemos es un Non array y también podemos otra opción es esta d type podemos hacerlo así type a la variable o esto cuando dtype nos dice que lo que tenemos es una rey pero lo que tenemos tenemos esto sería un amp array pero los valores que hay en cada celda de la matriz lo que son son
(1:00:11) floats entonces estas las dos maneras de saber eh lo que es cada cosa Vale qué más operaciones podemos necesitar hacer cuando tenemos una matriz una es saber Pues el el tamaño de de esta matriz y esto lo podemos hacer con punto shape con punto shape así directamente o podemos también usar Non shape hay estas dos dos opciones y luego si vamos otra vez lo que es nuestro arr SP hay dos opciones de saber cuál es el último valor uno es que le indicamos
(1:00:54) preguntamos hay TR recordemos sería 0 1 2 y 3 mi cursor lo lo veis también pero otra opción es os1 podemos igual si no hemos hecho el shape antes igual no sabemos Cuál es el cuál es el tamaño de de la rey pero si le decimos -1 siempre nos va a dar el último el último valor y os habéis fijado igual hay algo que no es muy intuitivo no cuando le preguntamos Spy pun shape nos dice que hay cuatro pero luego lo tenemos que decir la posición tres entonces shape sí que es verdad que
(1:01:38) nos dice el tamaño tal cual es no nos dice que tenemos cuatro valores pero luego siempre nos tenemos que acordar que en los índices sería uno menor Entonces si queremos vemos que el shape que nos da es cuatro Si queremos seleccionar el último valor si nos sale el os1 tenemos que restarle uno al valor de del shape eh Como decía antes esto igual es una de las cosas menos intuitivas sobre todo si eh alguno o alguna de vosotros habéis usado antes eh
(1:02:11) mald Como y o algún otro software pero poco a poco es práctica y y ya se va cogiendo la la costumbre entonces otra vez podemos combinar hacer el print con el valor de los datos y vemos que el primer valor en los datos seleccionaríamos el índice cero y nos da como vemos aquí este uno esto es una manera es esto Aunque parezca muy básico cuando luego empecéis a hacer código esto ayuda mucho a encontrar cuál pueda ser el el error de
(1:02:49) los datos Vale entonces hemos estado ahora simplemente seleccionando un índice por índice pero también podemos seleccionar una sección de nuestros de nuestros datos entonces eh el primero sería el si empezar del índice dos y estos dos puntos significa elígeme del del índice dos hasta hasta el final del vector Entonces nos el índice 2 01 2 nos elige aquí del do al seis otra opción es e que no se seleccione del uno al al índice tres
(1:03:30) Okay esto igual También aquí veis igual alguno de vosotros esperaría de Okay nos ha seleccionado del uno hasta el tres debería llegar hasta hasta el final pero hay que recordar siempre que no se incluye este último este último valor Entonces si quisiéramos realmente seleccionar del uno hasta el final podríamos hacerlo como hemos hecho antes del uno y aquí no poner nada o deberíamos hacer del un al cu que sería el valor final esto no nos da
(1:04:11) error Okay esto es igual es con práctica ya se va quedando ya se vuelve un poco más intuitivo y si lo hacemos de la otra manera voy volver a ponernos aquí un print del vector para que sea más fácil habemos estado seleccionado hasta el final pasa igual si queremos seleccionar desde el principio hasta el vector dos también no hace falta incluir el límite inferior podemos hacer directamente así pero si hacemos de aquí del cer al dos
(1:04:51) también nos funciona esta opción es más corta pero ambas amban funion luego qué qué podemos hacer con con este con estos datos No pues una operación así también bastante básica sería hacerla En media entonces para ello simplemente hacemos un mp 1000 de nuestra matriz y nos calcula la la media de de nuestro vector okay Y también lo podemos hacer otras operaciones como la desviación estándar y eso siempre hay la opción de hacer en pimin Spy o podemos
(1:05:37) e hacerlo al revés Spy me y nos da también los los valores Vale ahora vamos a pasar a leer un ncdf sabéis todos y todas lo que es este tipo de de fichero Si alguien lo ha usado antes también podéis hacer un SS up o algo Pero bueno si queréis saber más sobre este fichero simplemente es una manera de de guardar los datos sobre todo guardar datos multidimensionales Y es algo que se ha usado se usa mucho en datos oceanográficos la mayoría vienen en este
(1:06:23) formato también una de las ventajas de esto datos es que nos pueden dar mucha vienen con sus metadatos con con información y Y entonces es no solo el dato en Sí pero también con nuestra información sobre los datos que podemos necesitar y la podemos saber que es un fichero ncdf porque es punto NC a veces es punto nc4 dependiendo de la versión pero normalmente si es punto NC podemos sa ver que es un fichero ncdf entonces e
(1:06:56) aquí arriba del todo ya cargamos e este este paquete que nos va a permitir leer este tipo de datos Y en en la carpeta también del github tenéis ya los datos eh descargados eh más adelante si seguís en los siguientes talleres también os explicaremos aparte más información sobre los net cdfs como lo de de qué plataforma se pueden obtener estos datos vale Y aquí Cuando hacemos un print de este objeto podéis ver aquí están alguna
(1:07:35) de las informaciones que que os decía que se guardan en en metadatos vale estas ahora no no son igual tan útiles así de primeras pero algo Si queremos saber por ejemplo qué variables tenemos Dentro de este n cdf hacemos el el objeto aquí que hemos que hemos cargado con este en c. dataset variables y kis nos va a decir toda la lista de de nombres de variables que tenemos y aquí como puedes ver tenemos la latitud longitud luego variables como
(1:08:10) la sst la temperatura superficial del mar y luego otras variables como bueno el tiempo y también esto son las serían nuestras velocidades del viento falta vale Y ahora lo que vamos a hacer es eh guardar eh en la memoria virtual nuestras variables entonces una vez ya sabemos qué variables tenemos y cómo se llaman porque nos puede pasar que ve variables se llamen así latitud o simplemente l las podemos eh cargar y ya
(1:08:44) podemos hacer un print de nuestra variable Y qué nos dice aquí Bueno pues que es las las valores de longitud son un son un flo son decimales y también nos dice que si hay algún valor por ejemplo que que falte en nuestros datos este valor va a ser un un Nan y hay Y más como y luego nos da las unidades de esta de esta variable etc vale lo mismo con latitud y ahora cargamos también la la variable de la temperatura y lo que aquí nos dice estas variables de longitud y latitud como
(1:09:23) eran las dimensiones no vamos a tener esto nos está cargando mapa de la temperatura superficial del mar que varía en función de longitud latitud y tiempo entonces eh nuestro arrey de latitud es unidimensional hay 180 valores y en cambio nuestra sst podemos ver cómo depende del del tiempo de la de la latitud y de la longitud okay y ahora cuando ponemos aquí los dos puntitos aquí como veis nos está cargando todo estos como más metadatos
(1:10:04) de la variable pero una vez ponemos aquí los dos puntitos ya nos está dando la variable en Sí veis ahora Cuando hacemos aquí un sst print Ahora aquí Estos son todos los datos de valores de temperatura que tenemos en en la variable Sí también podemos leer el tiempo y cómo sería Pues sería igual que esto que tenemos aquí podríamos decirle que Time es el file object y aquí el Time si lo queremos ver vale también la información y en este caso Cuál es la las unidades del tiempo nos viene en horas desde un tiempo de de
(1:11:12) referencia Okay Vale aquí como decíamos antes podemos hacer también un shape como hemos visto antes con los con Los arrays y con las funciones que hemos visto antes de que hay el el el stv desviación estándar podemos sacar aquí por ejemplo la desviación estándar de nuestros datos de temperatura en un momento ya lo tenemos calculado Luego quemos si queremos la promeda de los datos Pues otra vez podemos hacer sst.
(1:11:41) n y ahí nos da el valor este valor igual no es muy intuitivo porque está en grados entonces podemos simplemente convertirlo a a Celsius quitándole el valor de referencia Y si ahora queremos exra media en un en una unidad que sea un poco Más comprensible para todos Pues ahora aquí la tenemos 13 gros vale Y podemos también calcular una serie de de estadísticas a la vez Entonces además de lación estándar podemos calcular el máximo de nuestros datos de temperatura
(1:12:26) y también el mínimo aquí lo calculamos y aquí podemos verlos todos directamente en un momento vale Y luego como decíamos antes aquí volviendo a esto podemos hacer cálculos ahora hemos estado haciendo la media de todos los datos en nuestra rey de temperatura directamente ahora por ejemplo si queremos hacer eh la media en respecto por ejemplo al tiempo o a la longitud o a la latitud podemos especificar en sobre qué eje
(1:13:02) quedemos a hacer Esta media Entonces esto lo podemos hacer simplemente aquí especificando axis igual cer vale Y esto qué nos da no esto nos da el promedio de la temperatura en cada latitud y longitud de todo el tiempo entonces le hemos dicho haznos la media en el eje cero y como sabemos de antes vale Tenemos aquí nuestra variable que depende del tiempo de la latitud y y como lo hemos dicho que haga un min respecto al eje cer que es nuestro
(1:14:01) tiempo nos va a dar una variable como veis aquí que solo nos queda la la latitud y la longitud Okay Entonces ahora también podemos elegir el eje un en vez del cer que sería nuestra longitud hay latitud per igual y ahora vemos Que de estas dimensiones esta que es la de la latitud sobre la cual estamos calculando la media nos desaparece y lo que también podemos hacer es hacer primero una media en tiempo y seguidamente hacerla en en
(1:14:42) latitud vale hay alguna duda hasta aquí puedo más o menos se sigue vale Bueno aquí tenemos otras un últimas operaciones e podemos crear e dos matrices a y b y las podemos unir a veces podemos tener como dos set de datos distintos y nos interesa unirlos porque por ejemplo matriz a son unos datos que hemos tomado el día uno y la matriz B unos datos que hemos tomado el día dos para eso podemos usar esta función que se llama
(1:15:22) concatenate y nos va a juntar las dos las dos matrices Y como siempre cada vez que hagamos una operación podemos elegir cómo lo juntamos en este caso nos lo ha juntado una manera o si ahora le especificamos aquí el eje nos la puede unir una bajo la otra entonces la mayoría de funciones con las que Vais a jugar sobre todo en en npai tienen este axis que podéis e especificar y una manera de verlo es mate otra cosa que no os hemos mostrado
(1:15:58) podéis poner aquí la función y si luego ponéis un signo de interrogación creo que esto debería funcionar sin importar Qué sistema operativo uséis Pero bueno si ponéis aquí un signo de interrogación y luego le dais al al enter os sale como si fuera un un help de la de la función y os explica aquí los diferentes parámetros qué necesita como entrada qué os da como salir etcétera esto también si luego buscáis
(1:16:28) esta función en en Google también podéis encontrar documentación de de cada función Vale ahora si hay alguna duda más respecto a esto si no creo que Alejandra Recuérdame si estoy equivocada creo que teníamos hasta y media para para dudas okay Perdón tenemos hasta las y Med para para aclarar dudas todavía nos queda un poquito Vale pues podéis aprovechar y hacernos dudas Bueno creo que quedaban dos notebooks no si no estoy equivocada
(1:17:10) Sí quedó la introducción al a las figuras no a graficar básicamente esa no quo la del mostrado y es y es muy cortita pero tenéis Aquí también es el Notebook es muy cortito pero podéis intentar jugar un poco con con las variables Vale pues te dejo paso a ti para la de los plots Eh sí podemos intentar hacerlo en 5 minutitos y así Creo que hay dudas de todas maneras Carlos ha levantado manos Ah perfecto voy de todas maneras compartiendo el el la
(1:18:10) pantalla ten tenía alguna duda más pensaba que iba a hacer algo por es no dije nada este bueno es Hol con tod muchas gracias por las presentaciones que están haciendo realmente much ayuda yo nunca usado este el el python Generalmente bueno usa r no y este en el caso que uno tenga digamos trabajos operacionales Como por ejemplo generar reportes no este de manera frecuente mensuales semanales y y digamos uno quisiera usar este sofware
(1:18:49) digamos que hace cálculos digamos matemáticos estadísticos también genera figuras entonces en el caso quizás ustedes podrían darme alguna bibliografía revisar para completar porque supongo que no habrá tiempo suficiente Cómo podría yo implementar este digamos este usando python este estas cálculos estadísticos de figuras y también importar figuras de otros software png o jpg e integrarlos en digamos este en este software digamos python para que aparte agregar digamos
(1:19:22) la opinión o digamos de la figura la interpretación y todo eso y generar reportes en PDF no no sé si me dejo a entender sí eh Bueno te puedo dar un poco mi opinión sobre el tema luego igual y sabe algo más al respecto e hay diferentes funciones sí como como dices esto igual es para talleres un poco más avanzados pero sí que existen diversas funciones eh tú puedes por ejemplo crearte un Jupiter Notebook un poco general Ah igual por ejemplo siempre calculas la
(1:19:54) media pero los datos son distintos y lo puedes usar para que ese Jupiter Notebook general e funcione funcione sobre diferentes tipos de datos Y entonces tú tengas un Jupiter Notebook Por ejemplo si tienes datos cada día pues te puede generar un Jupiter Notebook para esos datos cada día y ese paquete por ejemplo se llama papermill lo voy a dejar en el en el chat por si lo quieres explorar más adelante y luego también hay hay formas
(1:20:27) de de importar figuras que ya existen en en png o lo que sea los Júpiter en los Jupiter notebooks eso se se puede hacer sin sin problemas pero sí hay muchas muchas maneras de de combinar lo de las figuras si quieres mientras y os muestra lo de los los de los plots os puedo dejar también el enlace aquí en el chat también creo que la li si no me equivoco funciona un poco no como como r en el sentido de que tiene muchas
(1:21:09) funciones para tratar datos de manera estadística mejor podría ser también una manera no de pasar de r python que quizás es lo más parecido a r noy utilizado R con lo cual tampoco tengo mucha experiencia pero pero creo que no que que sería esa la la la librería a mirar y bueno los 5 minutitos que nos quedan voy a ir rápido ven mi presentación no Pero supongo eh Si no si noo para para volver a compartir pantalla y lo que vamos a intentar ver rápidamente es cómo visualizar datos en python como ser
(1:21:55) eh gráficas en una figura Entonces como ya hemos visto hoy importamos nuestras librerías enp pandas es una librería alternativa a a npai que ya veremos más más adelante seguramente haremos uso en el Ocean hck el cdf que utilizó Laura y los por ahora no vamos preocupar mucho de las de los datos del tiempo porque no tenemos mucho tiempo valga redundancia y lo que vamos a hacer igual que antes lo voy a copiar directamente es cargar
(1:22:30) nuestro fichero Perdón no había cargado primero las librerías se lo estoy explicando sin yo cargar la librería eh nuestro fichero era Five cor el que fichero que tenemos compartido en en en la web de acuerdo pues ya tendríamos como la antes nuestra función nuestra variable de temperatura superficial temperature aquí la cambiado grados celsius y hemos cargado en la memoria la longitud la latitud y el tiempo como hicimos antes como vimos con con Laura podemos
(1:23:15) directamente acceder a un momento tenemos 19 momentos vamos acceder en este caso al al al posicionado en la posición 10 es decir al noveno momento y nos quedaríamos con una eh variable cuyas dimensiones Son 180 de latitud y longitud la la manera más sencilla que tenemos en python o una de las maneras más sencillas de ver una figura en python haciendo uso de de mapt lip es utilizando la función ow Simplemente nos permite ver nos Crea
(1:23:55) una una gráfica de eh la variable que nosotros queramos en este caso eh de la eh del décimo registro de nuestra variable de temperatura superficial esta la podemos obviamente complicar podemos como hicimos al principio de la de esta horita eh creamos la figura haciendo uso de ma lip plot creamos nuestra [Música] imagen que va a estar incrustada esta vez en este subplot que hemos creado podemos añadirle una barra de
(1:24:43) color que vamos a llamar cb color bar simplemente haciendo uso de el map de nuevo dándole al tabulador nos aseguramos de que vamos a la función que que nos interesa hemos llamado a esta figura image y nos va a aparecer una barra de colores no indicativa de los 0 grc a los 30 grc pero claro nosotros a lo mejor no nos hace falta tanto a lo mejor queremos ir un poquito más al detalle sabemos que más o menos
(1:25:22) la temperatura mínima estar en torno a cu la temperatura máxima va a estar en torno a 30 y lo que hacemos Es eh acotar nuestro nuestra nuestros datos también podríamos ir un poquito más allá haciendo uso de de npai Y entonces calculamos directamente Cuál es el valor mínimo de nuestra variable y el valor máximo de nuestra variable de esta manera vamos a definir exactamente en lugar de de aojo no de de de de nuestra intuición vamos a definir exactamente el valor mínimo de nuestro
(1:26:06) de nuestra variable y el valor máximo perdón de nuestra variable y esas van a ser nuestros eh nuestras cotas podemos ponerle un título a nuestra a nuestra barra de de de colores en este caso podemos ponerle sst que sería eh Simplemente no el el estos valores de aquí corresponden a valores de de temperatura o ya que sabemos las unidades podemos ponerle la las unidades que en este caso eran grados Cent y tendríamos así nuestros
(1:26:48) grados centígrados podríamos ir obviamente complicando más la figura eh añadiéndole pues una un mapa de colores para esto su propio mapa que sería cm de col y aquí pues dá al tabulador de nuevo podemos elegir los colores que nosotros pod interesar por ejemplo podríamos elegir podíamos elegir que es un un mapa de colores bastante utilizado definimos nuestro mapa de colores y aquí le decimos a la la función
(1:27:36) de que nosotros queremos utilizar como nuestro color de mapa este que acabamos de [Música] definir y ahora nuestra figura en lugar de tener ese esa mapa de colores predeterminado va tener que Nosotros acabamos de definir y yo creo que lo dejamos aquí porque ya [Música] hemos sobrepasado la el tiempo eh Pero bueno no sé si si quieren si es posible que tengan 5 minutitos de de cuestiones si si fuese necesario podéis decirnos las dudas por aquí o si no por por el chat también
(1:28:29) gracias Jer Laura veo que la mayoría de dudas ya se han ido evacuando porque laur ha estado muy pendiente del chat pero bueno tal y como mencionabas jaray sería adecuado este momento para que alguien pueda hacer algún tipo de intervención directa o consulta Así que dejamos el el micrófono abierto también luego está el foro ya vi que que Florencia doño puso ahí la la duda de del Jupiter lab igual Sería más fácil para los compañeros que saben más sobre
(1:29:14) estas instalación de ya había como un un listado de de dudas respecto a esto pero también nos podéis dejar cualquier duda que os surja luego de python allí en el foro una consulta el no más de funcionamiento en realidad el foro eh o si tenemos alguna duda queda como hasta este domingo o de este curso o yo creo que va más para Alejandra Sí te comento Florencia de hecho el curso va a estar abierto por un
(1:29:49) mes más en la plataforma disponible me refiero los contenidos y demás voy a confirmarles vía foro Hasta qué fecha estarán las todos los ponentes los sinas ponentes respondiendo pero si asumo que será más o menos una o dos semanas luego de haber finalizado el curso pero lo confirmo posteriormente buenísimo Gracias Okay Claudia adelante por favor cuando quieras Claudia Hola buen día Yo tengo una consulta bueno soy no tengo experiencia previa en los programas que han pasado H
(1:30:33) pasado en el curso entonces tengo una duda más que nada como asociada entre las diferencias de python y r como su la ventaja de ocupar uno o el otro son totalmente diferente no sé si me pueden orientar un poco en relación a eso yo no sé si tu Laura utilizas r yo la verdad que no nunca lo he utilizado he visto cómo es la interfaz y así per utilizado el lenguaje mi experiencia con python es que es bastante sencillo de sobre todo si partes de cero es bastante
(1:31:15) sencillo y te da posibilidades decitas verad que se puedeo manear datos de matrices datos multidimensionales hacer eh gráficas tratado de datos e Inteligencia artificial que hay muchas librerías que tratan de Inteligencia artificial y no sé hasta qué punto las capacidades de r vienen a ser tan grandes como las que actualmente tiene python y además no que no es que venda el lenguaje pero eh la comunidad que hay detrás de python creo
(1:31:54) que es mucho mayor que la que hay ahora mismo detrás de de r no sé si tú Laura tienes algo más que o otra opin claro a ver sí no sé si ya hiciste esta pregunta en el curso de de r imagino claro nosotros dos usamos más python habitualmente que r yo sí lo usé un poquito anteriormente creo que en el pasado r era mucho más potente en temas estadísticos Entonces igual por todo el tema de esto de estadístico igual tiene más
(1:32:26) historia ahora python también tiene paquetes muy muy potentes para para estadística entonces creo que una ventaja de ambos es que son gratuitos y por tanto también hay mucha información de ambas cosas online e Yo te diría que igual depende un poco del uso que quieras darle yo sé por por mis compañeros y compañeras de trabajo la gente que hacemos cosas marinas un poco más en física solemos usar más python la
(1:32:55) gente que hace cosas más de biología y ecología suelen usar eh más r en general Aunque hay hay de ambas entonces m nosotros aquí damos las dos opciones luego igual pruebas ambos y ves cuál te conviene más también igual puedes ver que que usan más tus compañeros y y compañeras pero ahora mismo es una cuestión un poco yo creo de de gustos que no cambia tanto y en Júpiter puedes usar ambos creo como habéis visto estos estos
(1:33:34) días Muchas gracias bien Ahora si me permiten la ahora y hay dudas de tipo eh de metodología y del curso propiamente solo voy a aclarar un par de de dudas de ellas la primera es alguna evaluación Bueno en realidad como Este es un curso Libre como se indicó al inicio pues evaluación como tal de los contenidos no porque pues es un curso que pretende ser autodidacta verdad siguiendo los materiales los contenidos y demás con
(1:34:09) estas clases de tutorización y aclaración de dudas que dieron los y las expertas en relación a la evaluación y al certificado sí es un requisito indispensable por favor que todos y todas completen una encuesta final de satisfacción esta la voy a dejar enviada el día de de hoy van a tener toda la próxima semana para poder completarla y una vez la hayan completado ya vamos a proceder a tramitar los certificados los certificados de participación se
(1:34:33) entregarán para las personas que hayan eh seguido el curso dentro de la plataforma el aula virtual que ahí nos queda nosotros el seguimiento y demás y también que hayan asistido a la mayoría de las sesiones síncronas Entonces esto para Octavio para aclarar las dudas y bueno otra más también que tiene que ver con con la continuidad de este de esta formación básica se van a lanzar dos convocatorias las siguientes sobre el curso introductorio y el jaat propiamente y pues como les comentaba
(1:35:03) vía chat pero lo claro acá también vamos a encargarnos de enviarles esta convocatoria a todos y todas ustedes que han participado en este curso básico con el objetivo de que uno si les parece interesante la propuesta puedan anotarse postular y pues esperamos Ya contar con su asistencia y no solo la de ustedes sino que la dan extensiva a otras personas de las instituciones a las cuales ustedes pertenecen y bueno Ahora hay una hay una pregunta de de Milagros bueno tiene que
(1:35:33) ver con r es un comentario más bien dice r funciona con muchas actualizaciones python se actualiza igual y no sé si en aras del tiempo para para respetar el tiempo de todos y todas si hay alguna otra duda Carlos Perdón Carlos Quispe tiene la mano levantada adelante por favor Muchas gracias este consulta eh yo llegué a este curso porque un amigo me alcanzó un enlace no entonces en futuras este convocatorias como estas me gustaría
(1:36:06) recibir digamos este este noticias no Cómo podría este este cómo se llama tener o saber de nuevas este convocatorias no de estos cursos que podrían llevarse Gracias Carlos por por el aporte en el enlace que yo envíe de la de la evaluación que comentaba la encuesta final de satisfacción voy a aprovechar para incluir el enlace del mailing al cual ustedes se pueden suscribir si desean continuar recibiendo información sobre las convocatorias que
(1:36:35) interconecta oferta entonces ahí se los voy a especificar para que puedan eh vincularse quienes así lo quieran muy bien si no hay ninguna otra duda algún otro aporte Bueno pues creo que ya no entonces nuevamente agradecer Jer y Laura sus aportes su expertiz trasladar su conocimiento Muchas gracias Gracias también por todo el tiempo que han invertido ustedes para la preparación de los materiales y bueno eh damos por
(1:37:30) terminada Esta última sesión Gracias a todos y todas los participantes que han estado siguiendo el curso gracias por su paciencia y demás Esperamos que haya resultado satisfactoria la experiencia y pues bueno Seguimos en contacto más adelante que tengan todas y todas buen fin de semana y buena jornada Muchas gracias muchas gracias gracias por participar gracias