Introducció a Quarto

Fem un càlcul senzill

a=2+3

i el valor de la variable a és ara 5.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot([1,2,3],[4,2,1 ])
plt.show()

Fem un càlcul senzill

a=2+3

i el valor de la variable a és ara {r} a. També podem dibuixar

plot(1)

Fem un càlcul senzill

#| echo: false
a=2+3

i el valor de la variable a és ara {r} a.

#| echo: false
hist(rnorm(100))

#| echo: false
#| warning: false
notes<-read.csv2('./data/notes_atenea.csv',sep=",",dec='.')
#recodifiquem la nota a numèric
notes[is.na(notes)] <- 0
notes$P1<-as.numeric(notes$P1Parcial..Real.)
notes$P2<-as.numeric(notes$P2Parcial..Real.)
notes$P3<-as.numeric(notes$P3Parcial..Real.)
notes$P4<-as.numeric(notes$P4Parcial..Real.)
notes$nota<-as.numeric(notes$Total.Parcial..Real.)

Row

Presentats: r sum(!is.na(notes$nota))

Matriculats: r length(notes$nota)

Aprovats: r sum(notes$nota>4.999,na.rm=TRUE)

Row

#| echo: false
#| warning: false
#| title: Nota Total
library(ggplot2)
library(plotly)
library(tidyverse)
p<-notes %>%
  ggplot(aes(nota)) +
  geom_histogram(bins=10)
ggplotly(p)

Row

#| echo: false
#| warning: false
#| title: Problema 1
library(ggplot2)
library(plotly)
library(tidyverse)
p<-notes %>%
  ggplot(aes(P1)) +
  geom_histogram(bins=10)
ggplotly(p)

#| echo: false
#| warning: false
#| title: Problema 2
library(ggplot2)
library(plotly)
library(tidyverse)
p<-notes %>%
  ggplot(aes(P2)) +
  geom_histogram(bins=10)
ggplotly(p)

#| echo: false
#| warning: false
#| title: Problema 3
library(ggplot2)
library(plotly)
library(tidyverse)
p<-notes %>%
  ggplot(aes(P3)) +
  geom_histogram(bins=10)
ggplotly(p)

#| echo: false
#| warning: false
#| title: Problema 4
library(ggplot2)
library(plotly)
library(tidyverse)
p<-notes %>%
  ggplot(aes(P4)) +
  geom_histogram(bins=10)
ggplotly(p)

Quarto com a extensió de Markdown

Modificacions del format md estàndar: ‘xerrada.qmd’
Amb l’encapçalament definim com es renderitza el document per defecte:

---
title: "Introducció a Quarto"
author: Joaquim Puig
format: html
---

i aleshores quan ho renderitzem crearà ‘xerrada.html’.

quarto render xerrada.qmd

o bé de forma integrada a RStudio, VSCode…

Generació de PDF

Generació de PDF/Latex ‘xerrada.pdf’

---
title: "Introducció a Quarto"
author: Joaquim Puig
format: pdf
---

usant PDF/Typst https://typst.app ‘xerrada.pdf’

---
title: "Introducció a Quarto"
author: Joaquim Puig
format: typst
---

Més control sobre LaTeX

A part d’usar format: latex com a opció, també

---
title: "Introducció a Quarto"
author: Joaquim Puig
format:
  pdf:
    include-in-header:
      - text: |
          \usepackage{times}
    keep-tex: true
---

això ens crearà un fitxer [xerrada.tex](xerrada-latex.tex) que usarà el paquet times per a generar un ‘xerrada.pdf’. Podem També especificar macros, paquets locals, fitxers bibtex…

Generació de PPT/ODT

Per a presentacions, podem usar html a través de RevealJS com aquesta mateixa presentació index.qmd o bé PowerPoint:

---
title: "Introducció a Quarto"
author: Joaquim Puig
format: pptx
---

i ens crearà xerrada.pptx. Les equacions no es visualitzen bé en LibreOffice 😞.

Generació de DOCX/ODT

MS Word: xerrada.docx

---
title: "Introducció a Quarto"
author: Joaquim Puig
format: docx
---

ODT: xerrada.odt

---
title: "Introducció a Quarto"
author: Joaquim Puig
format: odt
---

Templates per a articles

Caldrà que ens instal·lem una extensió per a articles:

$ quarto use template quarto-journals/plos

i aleshores podem fer en format plos-docxo bé plos-pdf:

---
title: "PLOS template"
format:
  plos-docx:
(...)

Crearà un directori en un projecte amb:

Integració amb codi

Literate Programming (Programació lletrada?)

Integrar documentació i codi, veieu Wikipedia
Ja implementat per Knuth (1987) a través de WEB.
En l’univers R, ja fou desenvoupat per Yihui Xie.
La meva opinió personal és que els càlculs forts convé fer-los a part de cara a la reproductibilitat i disponibilitat de dades.
Convé usar l’opció cache:true per no haver de tornar a córrer càlculs.

Literate programming: R

calculs-R.qmd exemple senzill.
literate-R.qmd exemple per analitzar notes.
En R podem usar directament RStudio.

---
title: "Literate Programming in R"
engine: R
---

Amb una feina extra ho podem convertir en un dashboard o plafó d’informació, com a dashboard-R.qmd .

quarto render dashboard-R.qmd

Literate programming: Python

Veieu l’exemple calculs-python.qmd

---
title: "Literate programming"
jupyter: python3
---

i fem

quarto render calculs-python.qmd

Exemples:

Llibre de Javier Arántegui

Literate programming: Julia

---
title: "Literate Programming in Julia (quarto 1.5)"
engine: julia
---

Literate programming: Observable/JS

Podem aconseguir algun tipus d’interactivitat amb R+htmlwidgets:

https://web.mat.upc.edu/joaquim.puig/posts/quarto-showcase/
https://web.mat.upc.edu/joaquim.puig/posts/webexercises-quiz/
Per a un major control podem usar observable/javascript: https://web.mat.upc.edu/joaquim.puig/posts/quarto-ojs/
Veieu literate-ojs.qmd.

Aplicacions interactives al navegador

Execució Client vs Servidor

Fins ara els exemples que hem vist permeten interactivitat en la visualització però no en els càlculs (excepte OJS).
Si es vol interactivitat (en R/Python/Julia) s’ha d’usar un servidor on es fan els càlculs, que es visualitzen interactivament en el client.
En els darrers mesos (o setmanes 🙈 …) hi ha hagut grans avenços en WASM: la possibilitat de compilar codi en R, Python o fins i tot Julia en el navegador.

Aplicacions interactives: R + WebR

Cal usar l’extensió quarto-webr.
webr: WebR - R in the Browser implementa R al navegador.

$ quarto add coatless/quarto-webr

Exemples:

Veieu el fitxer interactive-webr.qmd
https://jperkel.github.io/

Versió en Python: Python + Pydiode

Molt similar: https://quarto.thecoatlessprofessor.com/pyodide/examples/readme

En clicar aquesta cel·la se’ns executarà el codi

n = 5
while n > 0:
  print(n)
  n = n - 1

print('Blastoff!')

Amb l’extensió quarto-webr es poden usar cel·les interactives al navegador que es poden executar sense necessitat d’instal·lar cap software:

vec<-c(1,2,3,4,1,3,1)
mean(vec)

amb què també es poden fer dibuixos

num_obs<-10
hist(rnorm(num_obs))

Modifiqueu el següent codi perquè la funció myfun sigui $x\mapsto x^2+1$:

myfun <- function(x) #omplir aquí el valor 
#check values
table(c(myfun(0)==1,myfun(-1)==2,myfun(3)==10))

using DifferentialEquations, LinearAlgebra

function mathieu_trace(a,b)

    A0=zeros(2,2);A0[1,2]=1     #Define the matrix
    A1=zeros(2,2); A1[2,1]=1
    u = Matrix(I, 2, 2)         #Initial condition

    f(u,p,t) = (A0-p(t)*A1)*u   # Define the ODE
    prob = ODEProblem(f,u,(0,2*pi),t -> (a-b*cos(t)))

    sol = solve(prob,save_everystep=false) # Value in 2π
    tr(sol.u[2])                #u[2] is X(2π)
end

and plot some results

using Plots
a=0:0.01:5
b=0:0.01:5        # May take a while
plot(a,b,(x,y)->abs(mathieu_trace(x,y))>2,st=:contour,fill = true,colorbar_entry=false,c=cgrad([:white, :black]))

El codi és reactiu

El quadrat del número que has posat a sota és ${xx}.

//| echo: false
xx=var_a*var_a
viewof var_a = Inputs.range([-2, 11], {value: 5, step: 1, label: "Insert a value"})

Importar des de cel·les d’ObservableHQ

Gràfiques de Roger Veciana

//| echo: false
import {graph} from "@rveciana/monthly-mean-co-sub-2-sub-concentration-at-mauna-loa"
graph

o dibuixar una cicloide (gràfiques de @mcmcclur)

//| echo: false
import {make_cycloid} from "@mcmcclur/the-cycloid"
cycloid = make_cycloid(r, t)

per als següents valors dels paràmetres

//| echo: false
viewof t = Inputs.range([0, 6 * Math.PI], {value: 1, step: 1, label: "distància"})
viewof r = Inputs.range([0, 2], {value: 1, step: 0.01, label: "radi"})

Més informació

Veieu la xerrada de Roger Veciana

Informe sobre notes d’Atenea

#| echo: true
#| warning: false
notes<-read.csv2('./data/notes_atenea.csv',sep=",",dec='.')
#recodifiquem la nota a numèric
notes[is.na(notes)] <- 0
notes$P1<-as.numeric(notes$P1Parcial..Real.)
notes$P2<-as.numeric(notes$P2Parcial..Real.)
notes$P3<-as.numeric(notes$P3Parcial..Real.)
notes$P4<-as.numeric(notes$P4Parcial..Real.)
notes$nota<-as.numeric(notes$Total.Parcial..Real.)

Nota final

summary(notes)

Entre els r sum(!is.na(notes$nota)) (sobre r length(notes$nota)) presentats hi ha hagut:

r sum(notes$nota>4.999,na.rm=TRUE) aprovats
r sum(notes$nota<4.999,na.rm=TRUE) suspesos, dels quals r sum(notes$nota<2.999,na.rm=TRUE) alumnes amb nota inferior a 3.

Es poden veure els resultats a la Figura ?@fig-notes

#| echo: true
#| warning: false
#| label: fig-notes
#| fig-cap: "Histograma de les notes"
hist(notes$nota)

a=2+3

i podem dir que el valor de a és {julia} a. També podem dibuixar:

using Plots
plot(cos)

Quarto com a extensió de Markdown

És un sistema de publicació basat en el llenguatge **Markdown^* (Aaron Swartz et al) (*.qmd)
Permet exportar a múltiples formats (PDF/Web/Word/Epub/Wiki…), de moment no he trobat suport per ~~Moodle~~ 😞.

Gramàtica de markdown

El sistema d’equacions és el de TeX: $\cos{\pi}=-1$ (en línia) o bé \[ \alpha x + \beta y = 0 \tag{1}\]
També es poden insertar cites de fitxers bibtex i enllaços a equacions com Equation 1.
Podem també insertar imatges,

Integració amb codi

Quarto permet insertar codi, que s’executi i s’incorpori l’output o elements interactius.

$ quarto render

Es pot executar a CLI, VSCode, RStudio/Posit…

Arquitectura

Successor de RMarkdwon (òrbita R). Open Source desenvolupat per Posit.
Inspirat/Construït: Pandoc, Reveal, Hugo…

Per saber-ne més

Molt bona documentació a www.posit.com, que podeu trobar aquí.
Quarto és al mateix temps una extensió del llenguatge markdown i una distribució de paquets que implementa el literate programming de Knuth (1984) a través de les idees originàries del paquet KnitR de R de Yihui Xie (2012).