programación

¿Por qué (casi) nadie sabe sobre encodings? ¿Por qué (casi) nadie ha leído What Every Programmer Absolutely, Positively Needs To Know About Encodings And Character Sets To Work With Text?

Supongo que todo el mundo estará enterado de lo que hizo Shannon en 1948: generar texto automático usando cadenas de Markov (el que no, que mire esto). El que no, que eche un vistazo a esto otro para ver cómo una extensión de la idea original permite simular posibles trayectorias de huracanes.

Participé el otro día en una cena con gente friqui. Constaté con cierto desasosiego cómo han virado los sujetos pasivos de nuestra indignación profesional a lo largo de los años. Antaño, fueron los viejos que seguían apegados a la paleoinformática. Hogaño, los primíparos que usan Python y desdeñan R. Tengo sentimientos encontrados y no sé qué más añadir.

Igual todo el mundo conoce ya WSL. Pero por si acaso queda entre la audiencia algún otro despistado, pues, eso: que existe en Windows 10 (¿solo?) un subsistema Linux que permite correr comandos de consola, instalar paquetes (p.e., con apt-get), etc. Incluso R. Me queda solo la duda del entorno gráfico, sobre el que no he visto nada. En su día, Windows fue un programa de MS-DOS que arrancaba al escribir win en la consola.

Una función no debería cambiar nada de cuanto la rodea. Debería devolver algo y ya. Se acepta barco como animal acuático cuando hay funciones que escriben en logs, guardan datos en disco o crean gráficos. R deja que los usuarios se disparen en el pie permitiendo hacer cosas tan peligrosas como: a <- new.env() a$1 # error foo <- function(){ a$a <- 1 } foo() a$a # [1] 1 De la misma manera, si le enseñas un cuchillo a una vieja, es posible que te dé su bolso con todo lo que contiene.

En serio, es así. ¿También if? Pues también. De hecho, `if`(1 == 3, print("a"), print("b")) Y eso permite, por ejemplo, que funcionen expresiones tales como a <- if (1 == 3) 4 else 5 tan útiles como poco empleadas en general. También son funciones (, { y otras que aparecen en la sección .Internal vs .Primitive del documento R Internals.

Estuve el otro día en una charla de José Luis Cañadas en el grupo de usuarios de R de Madrid sobre sparklyr. Hoy en otra de Juan Luis Rivero sobre, esencialmente, lo mismo, pero esta vez con Python. Y podría escribir “etc.”. Me centraré en la de José Luis, aunque podría decir lo mismo de cualquiera de las otras. No había trabajado con sparklyr. No soy siquiera fan de dplyr (aunque no es que no se lo recomiende a otros; es simplemente, como tantas cosas, que soluciona problemas que no tengo).

Hoy comienzo a enseñar un curso de introducción a la programación para recién graduados que comenzarán un máster de matemáticas aplicadas con incursiones en la llamada ciencia de datos. Serán 4 sesiones con el siguiente contenido: Sesión 1, programación imperativa: variables, condicionales y bucles. Sesión 2, programación orientada a objetos. Sesión 3, colecciones: listas, tuplas, conjuntos, diccionarios, etc. Sesión 4, programación funcional: map, reduce, fold, foldLeft, scan, filter, etc. Los lenguajes a utilizar serán R y Python (via Jupyter).

Si creo la función foo <- function(a,b) a*a + b y la llamo mediante foo(1 + 1,3) pueden ocurrir dos cosas: o bien que R precalcule 1+1 y la función ejecute 2 * 2 + 3 o bien que la función ejecute directamente (1+1)*(1+1)+3. Pero, ¿qué es lo que hace realmente? Si escribimos f1 <- function(x){ print("Soy f1") x } f2 <- function(x){ print("Soy f2") x } foo(f1(2), f2(3)) obtenemos

Tengo la sensación de que un lenguaje funcional (como Scala) está particularmente bien adaptado al tipo de operaciones que exige MCMC. Juzguen Vds. Primero, genero datos en R: datos <- rnorm(500, 0.7, 1) writeLines(as.character(datos), "/tmp/datos.txt") Son de una normal con media 0.7. En el modelo que vamos a crear, suponemos conocida (e igual a 1) la varianza de la normal y trataremos de estimar la media suponiéndole una distribución a priori normal estándar.

Corría el año 2009 cuando comencé mi segunda aventura bloguera (nadie, yo incluido, quiere rememorar la segunda) cuando Raúl Vaquerizo tuvo la caridad de aceptarme como colaborador en Análisis y Decisión. En diciembre de aquel año escribí cómo utilizar R en una cosa que entonces comenzaba a sonar: la nube y, en concreto, el servicio EC2 de Amazon. El resultado, probablemente totalmente desfasado, fue este. Material de hemeroteca, alimento de melancolías.

Mis clases de/con R suelen consistir en un guión que es un programa en R con muchos comentarios y ejercicios. Con el tiempo, estos últimos tienden a crecer hasta el punto de que se convierte casi en un fichero de texto comentado con aspersión —en su acepción no-DRAE de efecto— de líneas de código. Mejor, me he dicho recientemente, usar Rmarkdown. Pero Rmarkdown sirve para lo que sirve: como fuente para compilar ficheros pensados para ser leídos por seres humanos.

Acabo de ejecutar set.seed(1234) x <- runif(1e6) x.shift <- 1e9 + x sd(x) sd(x.shift) sqrt(sum((x - mean(x))^2) / (length(x - 1))) sqrt(sum((x.shift - mean(x.shift))^2) / (length(x - 1))) sd.sum.squares <- function(x){ n <- length(x) suma <- sum(x) suma.cuadrados <- sum(x^2) sqrt((n * suma.cuadrados - suma^2) / (n * (n-1))) } sd.sum.squares(x) sd.sum.squares(x.shift) inspirado por esto y me pregunto: ¿tanto ha llovido en términos de precisión numérica desde 2008?