La función map aplica una función a los valores del iterable que se indique como argumento. En el caso de que se indiquen dos o más iterables como argumentos, la función considerará sus valores en paralelo, dejando de devolver valores en cuanto se alcance el final del iterable más corto (véanse ejemplos más adelante).
La función issubclass recibe como argumento dos clases, class y classinfo, y devuelve el booleano True si class es subclase de classinfo, o False en caso contrario.
Una clase siempre se considera subclase de sí misma.
La función isinstance recibe como argumentos un objeto y una clase y devuelve True si el objeto es una instancia de dicha clase o de una subclase de ella.
El segundo argumento (la clase) puede ser también una tupla de clases o una estructura recursiva de tuplas de clases en cuyo caso se devolverá True si el objeto pertenece a alguna de las clases contenidas en la estructura.
La función id devuelve la "identidad" de un objeto, es decir, un valor numérico constante que identifica de modo unívoco al objeto durante el tiempo en el que esté definido.
En Python cualquier cosa es un objeto, por lo que podemos obtener la identidad de -incluso- la función id.
La identidad de un objeto puede variar de una ejecución del código a otra. Algunos objetos reciben siempre la misma identidad (los números enteros entre -5 y 256 ambos incluidos, por ejemplo).
La función filter recibe como argumentos una función y un objeto iterable y devuelve los elementos del iterable que satisfacen la función (aquellos para los que la función devuelve el booleano True). Podemos decir que filter filtra el iterable dejando solo aquellos elementos que satisfacen la función indicada.
Ya sabemos que la función integrada dir nos devuelve el conjunto de nombres asociados a un objeto. Por ejemplo, si pasamos una lista como argumento:
a = list([2, 4, 6])
print(dir(a))
La función dir devuelve el conjunto de nombres asociados al objeto incluido como argumento. Si no se incluye ningún argumento, devuelve el el conjunto de nombres del ámbito local.
El objeto visual Journey Chart by MAQ Software permite representar datos complejos en una estructura con forma de red jerárquica, siendo el tamaño de los nodos determinado por una métrica.
Éste es su panel de configuración:
La visualización Globe Data Bars ofrece un recurso no especialmente original -el poder llevar a un globo terráqueo barras geolocalizadas representando una métrica- pero que, bien ejecutada, podría ser de utilidad en numerosos escenarios.
No es el caso en esta visualización que, tal vez cuando fue publicada -en abril de 2017-, funcionaba mejor que hoy día.
El panel de configuración de este objeto visual es el siguiente:
En función de la versión de Jupyter que tengas es posible que veas un pequeño icono a la izquierda de cada celda que permite ejecutarlas:
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