Domando a la bestia: Python en R

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<span> R meets Python  CDMX <a> http://bit.ly/RmeetsPython </a> </span>

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# R meets Python - CDMX

### PyLadies, Rladies & Tania Allard

2019-08-27

https://bit.ly/RmeetsPython

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# Bienvenidos al primer evento conjunto de PyLadies y Rladies en CDMX 💜

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# ¡Gracias por venir!

- **Recordemos**: hay un código de conducta que todas y todos debemos observar todo el tiempo. Si notas algo que no va de acuerdo al código de conducta contacta a tus organizadoras.

- No  hay tiempo para preguntas después de las presentaciones pero puedes hablar con las ponentes en el descanso.

- Necesitas tener una cuenta de GitHub para seguir el tutorial.

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class: middle

# Gracias a todas las personas que hicieron esto posible

- Pyladies CDMX

- RLadies CDMX

- Microsoft developer advocacy (Cynthia Zanoni ✨)

- Stickermule

- Platzi

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# Agenda

**6:30 -7:00** - Networking

**7:00-8:00** - Charlas (Karen Estefanía González, Mariana Carmona, Dulce Ambrocio, Diana Elisa García Cortés)

**8:00-8:30** -  Networking y preparación para tutorial

**8:30 - 9:00** - Tutorial: Usando R y Python desde reticulate y r2py

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# ¿Quién soy y  por qué estoy acá?

- Developer Advocate en Microsoft

- Google developer expert: Machine learning / Tensorflow

- Organizadora de PyLadies NorthWest UK

- Miembro Rforwards - comunidad

- Fellow de la Python Software Foundation

- Y un montón de cosas mas
]

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class: center, middle

# También 💜 Python y R

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# Objetivos

Este tutorial está diseñado para:
- uusurios principiantes e intermedios de R y/o Python

- Personas interesadas en R o Python
#
 Qué vamos a aprender:
- **Principiante**: ucomo usar Pythondesde R para proyectos multi -enguaje

- **Intermedio**: mintegrar Python y R en proyectos de ciencia de datos de forma eficiente
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# Al final del tutorial podremos:

- Pasar objetos entre sesiones simultáneasdde Ptyton y R

- Usar métodos de Python en código de R

- Usar snippets de Python dentro de tu workflow en R (no necesitamos comprender al 100 lo que hacen 🤷)

Si tienes un entendimiento general de lo que Python hace y para qué son los métodos puedes usar reticulate.

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# ¿Por qué usar reticulate?

### Hacer tu trabajo más rápido
- Los sientíficos de datos nos caracterisamos por nuestra habilidad para resolver problemas
- El lenguaje debe ser secundario ☝️
- Evitar refactorizar o mantender dos codebases

## Facilitar colaboración
- Te permite aprovechar la experiencia y habilidades de todo el equipo
- Resuelve el problema más grande de la industria de datos: la gente<sup>1</sup>
- Muchos scientíficos de datos usan los dos leguajes y son más felices<sup>2</sup>

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background-image: url(assets/reticulated_python.png)
background-position: 95% 7%

## Reticulate

### Características principales

1. Habilidad de llamar Python desde R

2. Traducción tntre objetos de R y Python

3. Uso flexible de diferentes entornos de Python

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# Reticulate

### Puedes usar Python de las siguientes maneras

1. Interactivo usando la consola 
`repl_python()`

2. Ejecutando scripts de Python

3. Importando módulos de Python

4. En Rmarkdown

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## Requisitos

* [RStudio 1.2](https://www.rstudio.com/products/rstudio/)

* Python  
  [Anaconda 3](https://www.anaconda.com/distribution/) 
  
  
--

* `reticulate` Yo casi siempre uso la versión de desarrollo:
   
   ```r
   devtools::install_github("rstudio/reticulate")  
   ```

* Paquetes de Python y R necesarios (no listados acá)

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# Acceder a los materiales

## JupyterHub

Para este tutorial tenemos un JupyterHub en la nube con todos los paquetes y librerías que necesitamos.

- Tienes que acceder en: http://bit.ly/Pyladies-hub

- Disponible sólo por hoy y necesitas una cuenta de GitHub para poder acceder

## En casa:

- El repositorio es: http://bit.ly/RmeetsPython

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# Vamos a comenzar

---

## Vamos a organizarnos

File | New Project | Existing Directory

Browse

Abre el directorio "ML_musical"
]

---

# Usando Python desde la terminal

## 💜 Comenzar una sesión de Python

Vamos a usar el método `repl_python()`:

```r
> library('reticulate')

> repl_python() 
*Python 3.7.3 (/opt/conda/bin/python)
*Reticulate 1.13 REPL -- A Python interpreter in R.
>>>  
```

Inmediatamente te indica que versión de Python estás usando:

`>>>` Si ves esto quiere decir que estás en el REPL de Python
`>` Indica que estás usando R

---

## Fundamentos de Python

Vamos a empezar creando un array (o arreglo)

En R basta con hacer:

```r
> r_array <- c(4, 5, 1, 6, 8)
```

--
En Python usamos listas:

```python
>>> python_list = [4, 5, 1, 6, 8]
```

---

## Fundamentos de Python

Pero en Python las listas no siempre funcionan como un usuario de R esperaría.

Por ejemplo, cuál es el resultado de:

```python
python_list = [4, 5, 1, 6, 8]
*python_list * 2
```

¿Esto?

```python
python_list = [4, 5, 1, 6, 8]
python_list * 2
*[8, 10, 2, 12, 16]
```

--
No, en realidad es:

```python
python_list = [4, 5, 1, 6, 8]
python_list * 2
*[4, 5, 1, 6, 8, 4, 5, 1, 6, 8]
```

😨

---

# Fundamentos de Python

Para tener funcionalidades de arrays como los de R usamos el paquete [NumPy package](http://www.numpy.org/)<sup>1</sup>.

.footnote[
[1] NumPy is the fundamental package for scientific computing with Python. It is part of the 
SciPy ecosystem.  
Jones E, Oliphant E, Peterson P, et al. SciPy: Open Source Scientific Tools for Python, 2001-, http://www.scipy.org/.
]

```python
>>> import numpy as np

>>> python_array = np.array([4, 5, 1, 6, 8])
```

--
Observa que en Python se usa el `.` para llamar métodos, por ejemplo: `numpy.method_name()`.

```python
>>> python_array.max()
*8
```

---

Podemos checar el typo de objeto de nuestro array:

```python
>>> type(python_array)
<class 'numpy.ndarray'>
```

--
Y el tamaño del array

```python
>>> python_array.size
```

El tamaño es un atributo de los objetos de tipo array en Numpy (y otros objetos).

--
Para ver todos los atributos de un objeto puedes usar:

```python
>>>dir(python_array)
```

---

## ¿En dónde está el array?

Podemos accederlo desde R

```r
> py$python_array
[1] 4 5 1 6 8
```

y podemos usar TAB después de `py$`

---

## Acceder objetos desde R

`reticulate` hace que los objetos se comporten como esperaríamos en R:

```r
> py$python_array * 2
[1]  8 10  2 12 16
```

```r
> py$python_array * py$python_array
[1] 16 25  1 36 64
```

--
Porque se convierten en objetos de R cuando los usamos

```r
> class(py$python_array)
[1] "array"
```

`py$python_array` es un arreglo uni-dimensional

numpy.ndarray `$\rightarrow$` array

---

# Funciones en objetos creados en Python

Ahora podemos usar métodos de R en objetos creados en Python. Por ejemplo:

```r
> mean(py$python_array)
[1] 4.8
```

--
... y la longitud

```r
> length(py$python_array)
[1] 5
```

--
Se pueden asignar los objetos explícitamente:

```r
> r_array <- py$python_array
```

---

# Métodos de Python en objetos creados en Python

![](assets/nparray.png)

Desde R tenemos acceso al objeto de `np` que es como importamos Numpy en Python.

---

# Métodos de Python en objetos creados en Python

🐍 En Python aplicamos los métodos de `np` de la siguiente forma:

_`object_name.method_name()`_

Por ejemplo encontramos la media de `python_array` con:

```r
>>> python_array.mean()
4.8
```
]

En R accedemos métodos `np` de la siguiente manera:

`py$np$` _`method_name(object_name)`_

Para usar el método mean en `py$python_array`:

```r
> py$np$mean(py$python_array)
[1] 4.8
```
]

---

# Python en R Markdown

---

# Python en R Markdown
## Objetivo

1. Desarrollar un mini tutorial para desarrollar nuestro entendimiento entre R y Python.

--
2. Importar, modelar y  visualizar datos de audio.

Vamos a crear algo como [clasificador_musica.html](clasificador_musica.html)

---

# Los datos

Vamos a trabajar con data de 9 piezas musicales:

* [Chopin - Ballade No. 1 in G Minor](https://www.youtube.com/watch?v=Zj_psrTUW_w) 
* [Corelli - Sonata da Chiesa, Op. 1 No. 1 in F major](https://www.youtube.com/watch?v=0fLbzkBRywU)
* [Mozart - Sonata in F major for piano and violin K 376](https://www.youtube.com/watch?v=iOq_lZWD8Lg)

El ejemplo original es de Michael Knight, de la Universidad de Bristol.

Cada una de las piezas han sido segmentada en piezas de 5 segundos con 5000 features cada una.  Cada feature representa la distribución de energía de cada segmento de 5 segundos.

Vamos a clasificar los segmentos.

---
## Los datos

Hay hast 100 segmentos por pieza.
<table class="table" style="font-size: 13px; margin-left: auto; margin-right: auto;">
 <thead>
  <tr>
   <th style="text-align:left;"> Instrument </th>
   <th style="text-align:left;"> Piece </th>
   <th style="text-align:right;"> Number of segments </th>
  </tr>
 </thead>
<tbody>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> Piano </td>
   <td style="text-align:left;"> 01 Ballade No. 1, Op. 23.m4a </td>
   <td style="text-align:right;"> 100 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> Piano </td>
   <td style="text-align:left;"> 1-01 Sonata No. 1 In F Sharp Minor, Op. 11_ I. Introduzione. un Poco Adagio ,Allegro Vivace.m4a </td>
   <td style="text-align:right;"> 100 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> Piano </td>
   <td style="text-align:left;"> 5-01 Beethoven_ Piano Sonata No. 14 in C-Sharp Minor, Op. 27 No. 2, 'Moonlight'_ I. Adagio sostenuto.m4a </td>
   <td style="text-align:right;"> 74 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> Piano </td>
   <td style="text-align:left;"> 9-05 Beethoven_ Piano Sonata No. 29 in B-Flat Major, Op. 106, 'Hammerklavier'_ I. Allegro.m4a </td>
   <td style="text-align:right;"> 100 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> Violin </td>
   <td style="text-align:left;"> 05 No.2 in A major RV 31_ I. Preludio a Capriccio. Presto.m4a </td>
   <td style="text-align:right;"> 14 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> Violin </td>
   <td style="text-align:left;"> 1-01 Sonata da chiesa a tre in F Major, Op. 1, No. 1_ I. Grave.m4a </td>
   <td style="text-align:right;"> 15 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> Violin </td>
   <td style="text-align:left;"> 1-02 Sonata da chiesa a tre in F Major, Op. 1, No. 1_ II. Allegro.m4a </td>
   <td style="text-align:right;"> 18 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> Violin </td>
   <td style="text-align:left;"> 24 No.11 in D major RV 9_ II. Fantasia. Presto.m4a </td>
   <td style="text-align:right;"> 16 </td>
  </tr>
  <tr>
   <td style="text-align:left;"> Violin and Piano </td>
   <td style="text-align:left;"> 3-01 Sonata for Piano and Violin in F, K. 376_ I. Allegro.m4a </td>
   <td style="text-align:right;"> 59 </td>
  </tr>
</tbody>
</table>

---

## Los datos

Dos xlxs por cada pieza

* *name*_segments.xlsx  
  segmentos x features (row x column)
* *name*_SegmentInfo.xlsx  
  metadata por segmento: nombre de la pieza,  instrumento en la pieza, y el tiempo de comienzo y final del segmento
  
--

Hay 496 segmentos en total, de los cuales 374  son de piezas de piano y 63  corresponden al violín.
Los restantes 59 son de la sonata para piano y violin de Mozart.

---

### Demo

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## Haz tu propio tutorial

File -> New File -> Rmarkdown

Agrega un autor y un título

Puedes usar el demo como inspiración

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### R desde Python!!!

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