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</head>
<body bgcolor="#ffffff" text="#000000">
<br>
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE-----<br>
Hash: SHA1<br>
<br>
Hola:<br>
<br>
Envio de nuevo el resumen añadiendo el enlace que ha mandado
Kiko<br>
con su presentación. (Muchas gracias Kiko).<br>
<br>
Hola a todos:<br>
<br>
En primer lugar, agradecer a Eduardo y Kiko sus charlas, así
como<br>
el darnos soporte, tanto de local, como de cámara, y también a
Andrey,<br>
que trajo su cámara. Para aquellos que no pudieron asistir aquí va
un<br>
pequeño resumen.<br>
<br>
Nos reunimos el pasado Jueves 14 de abril en la sala de Alea<br>
Soluciones, donde ya habíamos realizado una reunión anterior. En
esta<br>
ocasión, de la primera charla se encargó Eduardo, que nos estuvo<br>
hablando del empaquetamiento de aplicaciones python en paquetes
.deb.<br>
Por los comentarios y las preguntas, suscitó bastante interés y
parece<br>
que algunos de los asistentes estaban muy interesados en
profundizar<br>
en este tema. Eduardo, como ya habreis visto en un mensaje
anterior ha<br>
subido la presentación aquí:<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://www.slideshare.net/DrTrucho/python-madrid-empaquetamiento-deb-aplicaciones-python">http://www.slideshare.net/DrTrucho/python-madrid-empaquetamiento-deb-aplicaciones-python</a>.<br>
Tengo el audio de su charla y en cuanto pueda lo colgaré para
quien<br>
quiera usarlo.<br>
<br>
De la segunda charla se encargó Kiko, que nos estuvo hablando
de<br>
Numpy y Matplotlib, herramientas python para cálculo científico<br>
realmente interesantes. Nos mostró múltiples ejemplos, e incluso
hizo<br>
algunas pruebas a petición de los asistentes, mostrando algo de
las<br>
capacidades de estas herramientas. También hizo mención a otros<br>
módulos relacionados que amplian todavía más las capacidades de
python<br>
como herramienta científica: scipy, scikits, pybrain, etc. Al
igual<br>
que en el caso de Eduardo, teneis en un mensaje anterior enlaces a<br>
algunos de estos módulos, los incluyo aquí:<br>
<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://scikits.appspot.com/learn">http://scikits.appspot.com/learn</a> (machine learning and data
mining)<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://pybrain.org/">http://pybrain.org/</a> (pybrain - PyBrain is a modular Machine
Learning<br>
Library for Python)<br>
En pypi se puede buscar por (neural, learning, svm,..., y
encontraréis<br>
más parquetes relacionados)<br>
<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://scikits.appspot.com/statsmodels">http://scikits.appspot.com/statsmodels</a> (estadística)<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats.html">http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats.html</a><br>
Interfaz python para acceder a R (<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://rpy.sourceforge.net/">http://rpy.sourceforge.net/</a>,<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://cran.r-project.org/">http://cran.r-project.org/</a>)<br>
<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://scikits.appspot.com/timeseries">http://scikits.appspot.com/timeseries</a> (series temporales)<br>
<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/fftpack.html">http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/fftpack.html</a>
(fft)<br>
<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/signal.html">http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/signal.html</a><br>
(Procesamiento de la señal)<br>
<br>
Ejemplo de gráfico animado:<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/Animations#head-e50abcca4333d3d76b3f2bb66ef00f15c6b4dbbc">http://www.scipy.org/Cookbook/Matplotlib/Animations#head-e50abcca4333d3d76b3f2bb66ef00f15c6b4dbbc</a><br>
Matplotlib sirve perfectamente para eso pero hay cosas más ligeras<br>
que, quizá, para según qué propositos sean más adecuadas (ver<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://pyqwt.sourceforge.net/">http://pyqwt.sourceforge.net/</a>).<br>
<br>
Tambien incluyo el enlace que nos ha mandado con su
presentación<br>
<br>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://www.slideshare.net/kikocorreoso/python-cientfico-introduccin-a-numpy-y-matplotlib">http://www.slideshare.net/kikocorreoso/python-cientfico-introduccin-a-numpy-y-matplotlib</a><br>
<br>
Creo que todos los que estabamos allí a excepción de Kiko
quedamos<br>
sorprendidos de las capacidades tanto de Numpy, como de
Matplotlib,<br>
aunque algunos ya habían trabajado con Numpy.<br>
<br>
También de esta charla tengo el audio y en cuanto sea posible
lo<br>
colgaré para quien quiera oirlo.<br>
<br>
Tras las charlas nos fuimos a una cafetería cercana, donde<br>
seguimos comentando cosas mientras degustabamos unas tapas y unas<br>
cervecitas :-).<br>
<br>
Por supuesto, esto no es más que un pequeño resumen, nada como<br>
estar presente para escuchar las charlas en directo, intervenir y<br>
poder preguntar directamente a los participantes.<br>
<br>
Ahora hay que ir pensando en la siguiente, el 12 de mayo. Ya
le he<br>
pedido a Jesus Cea que intervenga en una de las charlas, nos
hablará<br>
de Durus, persistencia, ¿quién se anima con otra?.<br>
<br>
David, ¿estarás en la próxima, podrás participar con la charla
que<br>
tenias preparada?.<br>
<br>
Tampoco nos olvidemos del tema LOCAL, no sé si en esta ocasión<br>
podremos contar con el de Alea Soluciones, estaría bien poder
disponer<br>
de otro más céntrico, mas que nada para que sea más accesible a
todo<br>
el mundo, ¿alguna propuesta?.<br>
<br>
Saludos y hasta prontito.<br>
-----BEGIN PGP SIGNATURE-----<br>
Version: GnuPG v1.4.7 (Darwin)<br>
Comment: Using GnuPG with Mozilla - <a class="moz-txt-link-freetext" href="http://enigmail.mozdev.org/">http://enigmail.mozdev.org/</a><br>
<br>
iD8DBQFNqrGbnPFBatEMYOcRAjwrAJ9KfOLWxXK9WQjbESVSCvv8gDIiowCgmXCC<br>
Z1VQEMalsmJ9P9nQILUy6+I=<br>
=RiiD<br>
-----END PGP SIGNATURE-----<br>
<br>
</body>
</html>
<p></p>
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