Si necesitas Python para análisis de datos recomiendo la distribución de Anaconda. Es una instalación de Python ya preparada con las principales librerías que se usan instaladas, incluye numpy, scipy, etc y la instalación de IPython (ahora llamado Jupyter Notebook). Si queréis enteraros aprender más sobre el por qué de las ventajas de esta distribución, ellos lo explican mucho mejor. En Twitter, Continuum Analytics.
Anaconda lo podemos descargar para varias versiones de Python y diferentes sistemas operativos. Con descargar y ejecutar el .exe, ya se encargará el setup de todo. Nos aparecerá instalado en: C:/Anaconda y añadirá la ruta de Anaconda al Path de Windows.
Que esté todo lo necesario para que funcione Jupyter Notebook es requisito para que funcione el IDE de Rodeo. Este entorno intenta simular el IDE de RStudio. Dispone de cuatro divisiones en la pantalla: el sistema de archivos, los scripts que tengamos, el valor de las variables de los scripts y la consola. Además nos permitirá dibujar gráficas. Podéis ver más información del proyecto en el repositorio de Github – Rodeo.
Una vez abierto Rodeo, tendremos que ir en la ventana inferior derecha a Preferencias. En el apartado Default Python Command introducir: C:/Anaconda/python.exe Si utilizáis una versión estándar de Python donde ya tenéis todo lo necesario instalado, la ruta será similar a C:/Python27/python.exe
La librería que utilizaremos para dibujar gráficas es matplotlib. Podéis ver en su documentación gran cantidad de información para realizar estas gráficas. De ejemplo, una muy sencilla, con matplotlib.pyplot.plot(*args, **kwargs):
import matplotlib as mpl import numpy as np # Funcion valores aleatorios # Devuelve 100 pares de valores, entre 0 y 1 x, y = np.random.rand(2, 100) # Mostramos la grafica mpl.pyplot.plot(x, y, 'go')
Y este es el aspecto que tiene:
El argumento ‘go’ indica que la gráfica se dibuje en formato de coordenadas.
Cualquier fallo en la explicación o confusión de conceptos, soy todo oídos :)
másquesig 