Posit Cloud - como instalar librerías de Python en el entorno de R

 Ahora que estamos tomando una maestría buscando que siga "girando la ardilla" por unos años más en la materia de "Cómputo Estadístico" nos ha sugerido usar la versión gratuita de Posit en la nube.

En su página definen este producto como "es una solución basada en la nube que permite acceder al poderoso conjunto de herramientas de ciencia de datos de Posit directamente en el navegador web  - sin requerir instalación o configuraciones complejas".

Para los usuarios que han utilizado Posit RStudio en primera instancia verán el entorno muy similar a Posit Cloud con algunas pequeñas diferencias, para empezar necesitamos un usuario o contraseña aunque es posible autenticarse usando alguna cuenta existente como es el caso de Google.

Con el tiempo y trabajando en desarrollo de software, vamos entendiendo que quizás el nombre queda muy grande a los pequeños ejemplos, pero es muy recomendable el uso de proyectos siempre. A continuación vemos el entorno Posit Cloud.

Quizás aquí no se ve tanto la similitud con Posit RStudio, pero si creamos un proyecto o bien abrimos uno, ahora si veremos el entorno del que sin duda es el IDE más popular para programar en R.

Sin embargo, aunque tiene su sección gratuita tiene limitaciones y hay diversos planes para tener mayores recursos, como se describe a continuación:

Este artículo quizás sirva para usuarios también con la versión de escritorio pero es algo que todavía no lo pruebo.

Bien, uno de los objetivos es que la clase se llevó en R, pero la doctora encargada de la materia nos pidió que lo replicáramos en Python. Al empezar a introducir código con el conjunto básico no hubo problemas; sin embargo, cuando se necesito instalar algunas librerías de Python, mandaba un mensaje que la librería no se encontraba, por lo que se procede a instalarla como en meses pasados se hacía para Visual Studio Code (tampoco se si será necesario o solo con instalarlo con reticulate como lo vemos a continuación), sin embargo esto no funcionó. Cabe resaltar que es un documento RMarkdown con chunks de Python.

En este caso la IA de Google al cuestionar en el navegador por el mensaje que me arrojaba...

"Traceback (most recent call last): File "<string>", line 1, in <module> File "/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5/reticulate/python/rpytools/loader.py", line 122, in _find_and_load_hook return _run_hook(name, _hook) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5/reticulate/python/rpytools/loader.py", line 96, in _run_hook module = hook() ^^^^^^ File "/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5/reticulate/python/rpytools/loader.py", line 120, in _hook return _find_and_load(name, import_) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5/reticulate/python/rpytools/loader.py", line 122, in _find_and_load_hook return _run_hook(name, _hook) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5/reticulate/python/rpytools/loader.py", line 96, in _run_hook module = hook() ^^^^^^ File "/cloud/lib/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.5/reticulate/python/rpytools/loader.py", line 120, in _hook return _find_and_load(name, import_) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ModuleNotFoundError: No module named 'matplotlib'"

Esto fue para el caso de matplotlib al querer utilizar esta librería - el mensaje dice módulo - en el siguiente chunk de Python.

```{python}

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf

np.random.seed(123)

u_good = np.random.uniform(0, 1, 1000)

print(f"Los primeros 5 números: {u_good[:5]}")

...

```

Reflexionando y usando el sentido común estamos en un RMarkdown por lo que no es suficiente con usar pip install y la solución era en la consola de R, teclear reticulate::py_install("matplotlib") para el caso de graficación en general.

Sin hacer pruebas suficientes para el paquete (módulo) de statsmodels necesario para graficar el coeficiente de correlación, primero se cargó la librería y luego se instaló el módulo.

library("reticulate")

py_install("statsmodels")

Aquí el resultado en el pdf que genera RMarkdown.

Hasta aquí el artículo de este descubrimiento y esta nueva herramienta que es Posit Cloud.

Miguel Araujo.