Preguntas Frecuentes

Bienvenidos y bienvenidas a la wiki del Aula-invertida!

Esta página enumera algunas de las preguntas más frecuentes que han surgido desde el lanzamiento del Aula Invertida. Esto incluye preguntas sobre conda, Jupyter, github, R y python.

Jupyter

• ¿Cuál es la relación entre todas las aplicaciones y programas (JupyterLab, jupyter notebook, CONDA, miniconda, anaconda) ?

  Información sobre la relación entre todas las herramientas que se utilizan en este taller:

  • Conda: es un administrador de librerías de Python y otros lenguajes de programación. Tiene más de 7000 librerías disponibles. También ayuda a crear y administrar entornos de trabajo (algo similar a una carpeta que contiene todos los archivos relacionados a un proyecto en específicos, desde los paquetes usados, el código que desarrollas y cualquier archivo producido por tu código).
  • Anaconda: es una manera de distribuir Python y R, así como librerías enfocadas en análisis de datos y machine learning. Anaconda viene con aproximadamente 150 librerías e incluye a Conda (administrador de paquetes).
  • Miniconda: es una versión más pequeña de Anaconda. Viene con Python o R, Conda, pero con menos librerías que Anaconda.
  • Jupyter Notebook: es una plataforma que permite desarrollar código de manera interactiva. Pemite no solo incluir código, pero también texto que explique cada sección de código.
  • JupyterLab: es una versión mejorada de Jupyter Notebook porque te permite usar varios lenguajes de programación, incluyendo Python, R y Julia.

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• ¿Hay que volver a correr el proceso de instalación o de llamado a jupyter desde la terminal nuevamente luego de cerrar y abrir la computadora?

  No es necesario volver a instalar Jupyter, simplemente se debe "abrir" el programa nuevamente, de la misma manera en que se haría con un documento de Word, por ejemplo. Para iniciar Jupyter se usa la terminal, y hay que asegurarse de estar en el directorio en el que se quiera trabajar y luego escribir "jupyter lab". Si Jupyter está instalado en un ambiente en particular, entonces se debe activar el ambiente donde se tenga jupyter instalado.

  Ver la sección "Lanzar Jupyter" en este tutorial

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• ¿Cómo se puede cambiar el directorio de trabajo desde miniconda3?

  Miniconda es usada para crear entornos de Python. Generalmente se interactúa con miniconda (más bien, conda) en la terminal. En la terminal, para cambiar de directorios se utiliza el comando "cd", como se puede ver aquí

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R

• ¿A que se debe el error al graficar los datos con plot (): _Error in plot.new() : figure margins too large_ ?

  El mensaje: _Error in plot.new() : figure margins too large_ típicamente sale cuando el área de la pestaña donde está plot en RStudio es muy pequeña. Prueba a hacerla más grande o bien independiente (con x11() o windows()). Otra opción es con: _x11(); image(as.matrix(pron_file))_

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• ¿Cómo se diferencian "integer" y "numeric"?

  "integer" significa que el vector tiene solo números enteros, mientras que cuando la clase reporta "numeric" seguramente tendrá valores decimales. Se puede comprobar usando las siguientes líneas de código:

  w <- 1:6
  class(w)
  typeof(w)
  z <- c(w, 2.1)
  class(z)
  typeof(z)
  

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Preguntas relacionadas con el Tema 8

• Cuando se quiere determinar el min, max y mean de temperatura se acomodan las fechas para que sea diario. ¿Por qué se usa la función `strptime` y por qué luego hay que pasarlo a character?

  La función `strptime()` convierte texto a fecha (prueba a hacer `class(fecha)`). Ese vector podría usarse en un gráfico, por ejemplo, para ver en el eje x la fecha correspondiente. El problema es que la función `tapply()` requiere un factor, y un objeto POSIXct (POSIXlt) no puede forzarse a factor, por eso la convertimos a texto. (Además se ve más bonita, porque en la conversión le añadió ceros a los días y meses < 10.

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• ¿Por qué devuelve un error el comando para guardar el gráfico?

  Al usar el comando : savePlot(filename="Figura_1.png", type="png"), aparece el error: can only copy from 'windows' devices

  Intentar generar la figura en una ventana independiente (de RStudio). Esto se puede hacer con window() o X11() en windows (quartz() en MACOS) antes de enviar el código para crear la figura. Ahí debe funcionar savePlot().

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Python

• Donde puedo encontrar el archivo ERA5_Coarse.nc?

  El archivo de netcdf ERA5_Coarse.nc ya ha sido agregado al repositorio Github. Se puede bajar directamente en este enlace. El archivo ahora disponible en el repositorio es muchísimo más ligero que el original de 784 MB. Es apenas de 20 MB. Luego de bajarlo, pónganlo en la misma carpeta "Intro a Python" del tutorial de Python, junto a los notebooks.

  Fuente 1 Fuente 2

• Cómo agregar la libreria netCDF4?

  Si se instaló miniconda, se pueden seguir estos pasos:

  • Se hace click en Anaconda.
  • En el menú principal se selecciona "Environments"
  • En "Search Packages" se busca netCDF4 y se selecciona para instalar
  • Después de eso se reinicia Jupyter y listo.

  
  Así se puede instalar cualquier librería que no este instalada en miniconda. Anaconda es mucho más pesado pero ya están estas librerías instaladas automáticamente.

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Github