🚀 ¡Ha salido numba 0.55 por fin! Como siempre hay varias mejoras en el soporte para Python y NumPy, pero lo mejor es que ya trae soporte para Python 3.10, NumPy 1.21, y permite usar flotantes de media precisión al compilar para GPU con CUDA.
Numba es un compilador Just-in-Time para código Python: agregas un decorador, y el rendimiento se multiplica por 10 o 1000. Se usa para cosas muy chulas, como por ejemplo este explorador del conjunto de Mandelbrot en tiempo real, el estudio térmico de las supernovas, visualización de conjuntos de datos masivos, y por supuesto astrodinámica (por si no se notaba, ¡soy muy fan!).
Por otra parte, grayskull 1.0, una herramienta muy útil para crear paquetes conda a partir de paquetes Python, trae numerosas mejoras, y concretamente ya convierte recursivamente las dependencias para una mayor comodidad.
💡 Esta semana he descubierto itables, un widget interactivo para explorar DataFrames de pandas en notebooks de Jupyter (quienes conocíais qgrid, echad un vistazo), y ssqueezepy, una biblioteca Python para procesamiento de señal que implementa un algoritmo llamado “synchrosqueezed continuous wavelet transform” (transformada continua de ondícula ¿¿sincroestrujada??) con unas propiedades muy interesantes (lo explica mejor Jean Rabault en su LinkedIn).
📚 Los parámetros de AlphaFold, la red neuronal de DeepMind para predecir la estructura de las proteínas, están disponibles bajo licencia Creative Commons con posibilidad de uso comercial:
(thanks to @BrianWeitzner for alerting me)
📬 Vital Fernández, lector de este noticiero, ha publicado Lime, una biblioteca Python para estudiar espectros de emisión.
😢 Primer anuncio público: esta semana será mi última en Read the Docs. Me voy en buenos términos de una empresa en la que he disfrutado muchísimo para pronto empezar con el mismo rol en un proyecto relacionado con Jupyter y el mundo de los datos. ¡Más noticias pronto!
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