%%timeit
# Ejemplo de medida de tiempo de ejecución
import time
def foo(x, y):
    time.sleep(0.01)
    return x ** y

for ii in range(10):
    for jj in range(10):
        kk = foo(ii, jj)

%%prun -s cumtime
# Ejemplo de profiling
import time
def foo(x, y):
    time.sleep(0.01)
    return x ** y

for ii in range(10):
    for jj in range(10):
        kk = foo(ii, jj)

# Ejemplo de depuración interactiva
%pdb on
def bar(t):
    ret = 1 / t
    return ret

bar(0)

from IPython.display import Image
Image('pyladies_square.png')

%pdb off

import numpy as np

mi_primer_array = np.array([1, 2, 3, 4]) 
mi_primer_array

mi_segundo_array = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]) 

np.zeros(10)

np.zeros([10, 10])

np.ones([3, 2])

np.identity(4)

np.arange(0, 5)

np.arange(0,11,3)

np.linspace(0, 1, 21)

arr = np.arange(11)
arr

arr + 10

arr * 2

np.sin(arr)

datos = np.loadtxt("temperaturas.dat")

datos = datos / 10
datos[:10]

from IPython.display import HTML
HTML('<iframe src="http://matplotlib.org/gallery.html#pylab_examples" width="800" height="600"></iframe>')

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot([0.0, 0.1, 0.2, 0.7, 0.9], [1, -2, 3, 4, 1])

def f(x):
    return np.exp(-x ** 2)

x = np.linspace(-1, 3, 100)

plt.plot(x, f(x), label="Función f(x)")
plt.xlabel("Eje $x$")
plt.ylabel("$f(x)$")
plt.legend()
plt.title("Función $f(x)$")

with plt.xkcd():
    plt.plot(x, f(x))
    plt.plot(x, 1 - f(x))
    plt.xlabel("Eje x")

N = 100
a = np.random.randn(N)
b = np.random.randn(N)

plt.scatter(a, b)

s = np.abs(50 + 50 * np.random.randn(N))
c = np.random.randn(N)

plt.scatter(a, b, s=s, c=c, cmap=plt.cm.Blues)
plt.colorbar()

def g(x, y):
    pass

# Necesitamos muchos puntos en la malla, para que cuando se
# crucen las líneas no se vean irregularidades
#x = ?
#y = ?

xx, yy = np.meshgrid(x, y)

zz = g(xx, yy)

# Podemos ajustar el tamaño de la figura con figsize
fig = plt.figure(figsize=(6, 6))

# Ajustamos para que tenga 13 niveles y que use el colormap Spectral
# Tenemos que asignar la salida a la variable cs para luego crear el colorbar
#cs = ?

# Creamos la barra de colores
#plt.?

# Con `colors='k'` dibujamos todas las líneas negras
# Asignamos la salida a la variable cs2 para crear las etiquetas
#cs = ?

# Creamos las etiquetas sobre las líneas
plt.clabel(cs)

# Ponemos las etiquetas de los ejes

def frecuencias(f1=10.0, f2=100.0):
    max_time = 0.5
    times = np.linspace(0, max_time, 1000)
    signal = np.sin(2 * np.pi * f1 * times) + np.sin(2 * np.pi * f2 * times)
    with plt.style.context("ggplot"):
        plt.plot(signal, label="Señal")
        plt.xlabel("Tiempo ($t$)")
        plt.title("Dos frecuencias")
        plt.legend()

frecuencias()

from IPython.html.widgets import interactive

interactive(frecuencias, f1=(10.0,200.0), f2=(10.0,200.0))