Python es fundamental en tantos flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático que a veces puede integrarse en nuestro ritmo diario; Después de todo, ¿con qué frecuencia piensas en el interruptor de la luz de tu oficina o en el pomo de la puerta? También los usas todo el tiempo.
Para nuestra primera edición variable centrada en Python de 2024, decidimos centrarnos en algunos de los casos de uso más interesantes y fuera de lo común que hemos publicado recientemente. Nos encantan los buenos tutoriales de Pandas o Matplotlib (y también a muchos de nuestros lectores), pero a veces es divertido tomar un descanso de los temas básicos y sumergirse en cosas más sofisticadas. ¡Esta semana, disfrutemos un poco! Esperamos que disfrute de las nueve lecturas de Python que hemos seleccionado, que cubren una sorprendente variedad de proyectos y desafíos.
- Observando tormentas desde el espacio: un script en Python para crear una vista asombrosa
Trabajar con datos geoespaciales conlleva su propio conjunto de desafíos; Mahyar Aboutalebi, Ph.D.La última guía de desglosa el proceso de creación de un script de Python que le permite recopilar imágenes de satélite y transformarlas en potentes animaciones de tormentas. - El decorador más poderoso de Python
En caso que te lo hayas perdido, Siavash YasiniLa introducción detallada de Python al decorador @property es uno de nuestros artículos de programación más leídos en las últimas semanas. Cubre varias formas útiles de aprovechar su poder: desde proteger los atributos de datos para que no se sobrescriban hasta la carga diferida y la optimización de la memoria. - Moldeando la imaginación: uso de IA para crear nuevos objetos imprimibles en 3D
Después del texto, las imágenes, la música y el vídeo, ¿podrían los objetos 3D convertirse en la próxima frontera de la IA generativa? Robert A. Gonsalves comparte los resultados de sus experimentos recientes, que dependen de Midjourney para la generación de imágenes y de algún código Python antiguo para traducirlas en objetos tangibles. - Incrustaciones de texto: guía completa
Si eres nuevo en el mundo de las incrustaciones de texto, Mariya MansurovaEl manual de es un excelente lugar para comenzar: es (muy) completo y accesible, y las secciones prácticas incluyen todos los fragmentos de Python que necesitará para comenzar a jugar por su cuenta. - Comprender las uniones (cadenas, bifurcaciones y colisionadores) y el papel que desempeñan en la inferencia causal
En su reciente inmersión profunda en DAG (gráficos acíclicos dirigidos), Graham Harrison se centra en los tipos de uniones y su importancia en las tareas de inferencia causal. En el camino, también demuestra cómo generar conjuntos de datos, ejecutar regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) y más, todo con (lo adivinaste) Python.