Tutorial para la implementación de una red neural Multilayer Perceptron con Python y la librería Scikit Neural Network
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Código
from sknn.mlp import Regressor, Layer
import numpy as np
# 1 significa verdadero, 0 significa falso
Input_entrenamiento= np.array([[1,1],[1,0],[0,1],[0,0]])
Output_entrenamiento= np.array([1,0,0,1])
nn = Regressor(
layers=[
Layer("Rectifier", units=10),
Layer("Linear")],
learning_rate=0.2,
n_iter=500)
nn.fit(Input_entrenamiento, Output_entrenamiento)
nn.get_parameters()
Input_test= np.array([[0,0]])
Output_test = nn.predict(Input_test)
Output_test
Descargue este código resuelto como IPython Notebook en este enlace.

FloPy es la librerìa de Python que construye y ejecuta modelos MODFLOW; esta librería se ha mejorado para proporcionar un soporte completo de MODFLOW 6 y la mayor parte de su desarrollo está relacionado con la funcionalidad de MODFLOW 6, herramientas para usar datos espaciales vectoriales, rasters y funcionalidades comunes de ploteo y exportación.
Python es un lenguaje de programación sencillo y potente; su simplicidad es notable en comparación con otros lenguajes de programación y su potencia se basa en la cantidad de herramientas disponibles para las diferentes áreas de estudio.
Hemos desarrollado un programa completo en modelamiento de aguas subterráneas con MODFLOW y FloPy que abarca desde los temas esenciales en Python hasta casos aplicados de modelamiento regional e intrusión marina. El programa está diseñado para brindarle al estudiante un enfoque metodológico para aprender FloPy basado en una serie de ejemplos aplicados junto con las opiniones/experiencias del profesor y la revisión del software.