Episodio 39 🐍⚙️
Nuevas versiones de Dask y Jupyter-Splitview, analizando redes eléctricas con pandapower y PyPSA, a vueltas con el broadcasting en NumPy, y contando leyendas en Girona
🚀 Hace unos días salió Dask 2022.6.1, ¡con soporte para Pyodide y PyScript! Además, están documentando las inconsistencias entre Dask y pandas para que sea más fácil pasar de una a otra.
También hace unos días se publicó Jupyter-Splitview 0.1.0, una extensión de JupyterLab para comparar imágenes utilizando un deslizador. La puedes probar online usando JupyterLite sin instalar nada.
Y por último, salió SfePy 2022.2, pero más que nada tiene cambios internos y pocas novedades sustanciales.
💡 Ayer descubrí pandapower, una biblioteca Python para análisis de redes eléctricas (¡gracias Eduard!). Al hilo de esto me acordé de PyPSA, un proyecto que utiliza Python para optimizar grandes redes de transporte de energía, con ejemplos de la red europea y africana.
También me encontré con esta web que resume y visualiza el ecosistema Python para Sistemas de Información Geográfica (GIS por sus siglas en inglés).
Y por último descubrí scikit-mobility, un proyecto similar a movingpandas que sirve para analizar datos de movilidad.
📚 Me ha gustado mucho este artículo que habla de cómo usar trucos de broadcasting en NumPy para acelerar una implementación de la distancia de Minkowski.
🪰 Ayer nos lo pasamos muy bien en la reunión de Python Girona hablando sobre dataframes en Python más allá de pandas (¡y de paso, haciendo un poco de música algorítmica!). ¡Muchas gracias a la Associació Geeks.CAT y Python España por invitarme!
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