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Datos a la vista con Graphext - Victoriano Izquierdo
Victoriano Izquierdo es cofundador de Graphext, una herramienta que promete hacer accesible la extracción de información útil de datos sin necesidad de programar en R o en Python.
¿Qué información útil? Pues desde cómo agrupar votantes, clientes según tendencias hasta incluso los ingredientes del crimen perfecto (analizando datos de crímenes, sí).
Al final del episodio hay un acertijo relacionado con el número: 0.739085.... y si quieres un "spoiler" en forma de código...
```
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
max,res = 3,1000
xv, yv = torch.meshgrid(torch.linspace(-max, max, res), torch.linspace(-max, max, res))
m = torch.view_as_complex(torch.cat((xv.unsqueeze(-1),yv.unsqueeze(-1)),dim=-1))
f = lambda x:torch.cos(x)
for _ in range(1000): m = f(m)
mabs = m.abs()
plt.imshow(torch.isnan(mabs))
```
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By Andres Torrubia
5
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Victoriano Izquierdo es cofundador de Graphext, una herramienta que promete hacer accesible la extracción de información útil de datos sin necesidad de programar en R o en Python.
¿Qué información útil? Pues desde cómo agrupar votantes, clientes según tendencias hasta incluso los ingredientes del crimen perfecto (analizando datos de crímenes, sí).
Al final del episodio hay un acertijo relacionado con el número: 0.739085.... y si quieres un "spoiler" en forma de código...
```
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
max,res = 3,1000
xv, yv = torch.meshgrid(torch.linspace(-max, max, res), torch.linspace(-max, max, res))
m = torch.view_as_complex(torch.cat((xv.unsqueeze(-1),yv.unsqueeze(-1)),dim=-1))
f = lambda x:torch.cos(x)
for _ in range(1000): m = f(m)
mabs = m.abs()
plt.imshow(torch.isnan(mabs))
```