🚀 Joaquín Amat ha publicado skforecast 0.5, con soporte para transformar la serie modelada y las variables exógenas dentro de los predictores, una nueva clase ForecasterAutoregMultiSeries
para modelar varias series simultáneamente, y soporte para Python 3.10 entre otras novedades.
Por otro lado, plotnine 0.10, “el ggplot2 para Python”, trae varias mejoras en geom_ribbon
para áreas sombreadas, arreglos para matplotlib 1.6.0, y algunas cosas más.
💡 Esta semana he descubierto plotly-resampler, una biblioteca Python para visualizar series temporales de muchos valores utilizando remuestreo automático (parecido a lo que hace datashader para nubes de puntos):
También he encontrado deepchecks, un paquete para validar y testear modelos de aprendizaje automático que pinta bastante bien y que sacó su versión 0.9 la semana pasada.
Y finalmente, me he encontrado con pyworld3, una recreación de la simulación original que hicieron los autores del informe “Los límites del crecimiento” del que se cumplen ahora 50 años.
Por cierto, no te quiero amargar el viernes, pero… si la miras detenidamente, la gráfica de arriba da bastante miedo. Para reflexionar.
📚 Siguiendo con temática climática, el proyecto Pangeo está publicando unos artículos espectaculares sobre cómo analizar conjuntos de datos climáticos masivos. Aquí cómo acceder a archivos NetCDF y GRIB usando Kerchunk, y otro sobre cómo reproducir el análisis del Panel Intergubernamental del Cambio Climático usando xarray-datatree.
🇪🇸 ¡Hoy arranca la PyConES 2022! Escribo estas líneas ya desde Granada, así que si estás por el evento, ¡hablemos! Y por supuesto pásate por mi charla “Más allá de pandas”.
Es la primera PyConES presencial que no organizo o co-organizo yo, así que tengo un pequeño cóctel de sensaciones. Las charlas tienen una pinta espectacular y con toda seguridad lo pasaremos genial. Recuerda que puedes asociarte a Python España para apoyar a la organización. ¡Buen fin de semana!
¿Estás buscando una alternativa a Heroku? Yo he migrado a Railway (enlace afiliado) y me encanta que las aplicaciones no “duermen” así que el tiempo de respuesta es siempre rápido ⚡