Instalando BioPython1.6.1 en Python 3

Cada análisis de bioinformatica se lleva a cabo bajo diferentes condiciones y parámetros lo que lo hace único. Aun así  hay algunas tareas en estos análisis que son constantes y comunes entre cada análisis, esta situación no hace ver que hay una necesidad de un paquete informático para resolución de problemas del tipo  biológico. Biopython  es  una de las respuestas a la necesidad de un paquete informático para la resolución de estos problemas.

Al instalar Biopython nos agrega múltiples módulos que nos facilitaran las tareas de análisis bioinformatica. (Algunos de estos módulos los explicaremos después ya que en este momento solo  veremos la forma de instalarlo)

Para poder instalarlo en nuestro caso nos descargaremos biopython-1.61.win32-py3.3-beta.exe

 

Ahora procedemos a probar si  contamos ya con  Biopython instalado, para esto lo importamos de de python 3.3 de la siguiente manera

 

Ya tenemos instalada la version 1.61 de Biopython y estamos listo para empezar a jugar con ella.

Gui del graficador creado en el tutorial 2 de python

Usando la libreria tkinter, matplotlib y ast para la creación de un pequeño graficador de datos, esta aplicaron fue realizada en el videotutorial 2 de python 3 para calculo numérico

from tkinter import*
import matplotlib.pyplot as plt
import ast

def graficar():
    x=x1.get()
    y=y1.get()
    X = ast.literal_eval(x)
    Y = ast.literal_eval(y)
    lx= len(X)
    ly=len(Y)
    if lx == ly:
        plt.boxplot(X,Y)
        plt.title("grafica de cajas")
        plt.xlabel("Eje X")
        plt.ylabel("Eje Y")
        plt.show()
    else:
        messagebox.showerror("Error","difenrentes longitudes")
        



ventana = Frame(height =400, width=400)
ventana.pack(padx=10, pady=10)

x1 = StringVar()
y1= StringVar()

X1 = Entry(ventana,textvariable = x1)
X1.pack(side=TOP,padx=10, pady = 10)

Y1 = Entry(ventana, textvariable = y1)
Y1.pack(side=TOP,padx=10, pady = 10)

boton = Button (ventana, text = "Graficar", command = graficar)
boton.pack(side = BOTTOM, padx =10, pady=10)

ventana.mainloop()

Codigo del videotutorial 2 de python 3 para calculo numerico

x = input("Datos de X: ")

y = input("Datos de Y: ")


X = ast.literal_eval(x)
Y = ast.literal_eval(y)

lx= len(X)
ly=len(Y)

if lx == ly:
    plt.boxplot(X,Y)
    plt.title("grafica de cajas")
    plt.xlabel("Eje X")
    plt.ylabel("Eje Y")
    plt.show()
else:
    print("longitudes diferentes")

videotutorial 2 de python 3 para calculo numerico

Introducción rápida a la librería matplotlib para graficos 2d, usando los arreglos de datos tipo tupla y lista de python 3.
Veremos la forma de conversión mas rápida de conjuntos de variables tipo String a variables tipo Tuple
También crearemos un pequeño programa graficador tanto en terminal de usuario y usando la librería tkinter y así demostraremos la compatibilidad de numpy y matplotlib con la creación de interfaz graficas de usuario.
En lo referente a la librería tkinter crearemos una ventana, un boton, así como un Label para entrada de datos y así poder construir nuestro graficador.

 

 

videotutorial 2 de python 3 para calculo numerico from Isrant on Vimeo.

Tabla Periodica de los Elementos Quimicos en Java

En estos días que disponemos de algo de tiempo libre y poder encerrarnos un momento e intentar aprender algo nuevo, ¿Por que no aprender Java? Asi que decidí empezar a aprender este lenguaje de programación  claro sin descuidar los otros post acerca de Matlab y Python, motivado por el afán de aprender algo nuevo y darle mayor variedad a este blog. Asi que cree una Tabla periodica de los elementos químicos desarrollada totalmente en java. Al inicio pensé que seria algo complicado pero,  solo bastaban conocimientos sobre estructuras de control y manejo de eventos que comparado con Matlab y Python la lógica de programación es la misma, solo que diferente sintaxis. 

Pueden descargar la aplicación  . Jar en el siguiente enlace: DESCARGAR
Para descargar el Codigo Fuente .java en el siguiente enlace:  DESCARGAR CÓDIGO FUENTE

Señales en Matlab

Una aplicación muy sencilla para poder entender los conceptos de amplitud de señal es la siguiente.

*) empezamos por crear una interfaz de usuario como esta
asignándole al Slider las propiedades que nos parezcan mas convenientes, en este caso use un: ListboxTop 1
un min de 0.0 y un max de 10.0

En mi caso al entrar al callback del Slider1, el código me queda de la siguiente manera

function slider1_Callback(hObject, eventdata, handles)
amplitud = get(handles.slider1,'Value');

A = amplitud;
omega= 2*pi/12;

phi = 0;
a = 6;
n = -10:10;
expseno = A*sin(omega*n );
stem(n,expseno)

la aplicación corre de la siguiente manera:

Al modificar la posición del Slider1 la amplitud de nuestra señal cambiara, también puedes modificar  las otras propiedades se señales agregando mas Slider o simplemente cambiando el código.

Videotutorial 33 de Matlab

en esta primera entregra del vídeo numero 33 presentamos un nuevo tema sobre análisis de señales en matlab, tocando primeramente una pequeña parte teórica y después presentamos una Introducción al Análisis de señales y sistemas en Matlab que iremos profundizando en los próximos videos.




Videotutorial 33 de Matlab from Isrant on Vimeo.

libreria tkinter en python 3

Ejemplo de una calculadora basica en python 3 usando la libreria tkinter

def suma():
    res=n1.get() + n2.get()
    messagebox.showinfo("resultado","suma "+str(res))             
    
def resta():
    res2=n1.get() - n2.get()
    messagebox.showinfo("resultado","resta: "+str(res2))
    
   

    
ventana = Frame(height = 300, width = 300)
ventana.pack(padx=10, pady=10)

titulo = Label (ventana,text=" calculadora ")
titulo.pack(padx=20, pady=20)

n1 = IntVar()
n2 = IntVar()

N1 = Entry(ventana,textvariable=n1,width=15)
N1.pack(side = TOP,padx=15,pady=15)

N2 = Entry(ventana,textvariable=n2, width=15)
N2.pack(side = TOP,padx=15,pady=15)

b1 = Button(ventana,text="SUMAR",command=suma,width=10)
b1.pack(side=BOTTOM,padx=15,pady=15)


b2 = Button(ventana,text="RESTAR",command=resta,width=10)
b2.pack(side=BOTTOM,padx=15,pady=15)

la aplicacion nos queda de la siguiente forma

videoturial 1 de python 3 para calculo numerico

Presentación del curso de python 3 aplicado al calculo numérico. En esta primera entrega veremos donde descargar python 3,numpy e matplotlib Así como el manejo de básico de datos y arrays Para descargar
 python 3.3: http://www.python.org/download/
Numpy: http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.7.0/
 Matplotlib: http://matplotlib.org/downloads.html

videotutorial de python para calculo numerico from Isrant on Vimeo.