Data Science Com Python #2

Tempo de leitura: 3 min

Escrito por blackzig
em 07/10/2019

Listas, Tuplas e Dicionários

Listas são coleções ordenadas com seus valores separados por vírgulas e que estão contidas entre colchetes. Índices começa no zero. Os itens da lista não precisam ser do mesmo tipo e podem ser separadas, concatenadas e manipuladas de muitas maneiras.

O código de exemplo a seguir cria uma lista, e depois faz uma separação criando uma lista e adiciona elementos de uma lista para outra e cria uma matriz a partir das duas listas.

Antes de digitar o código faça o seguinte comando python -m pip install numpy no terminal.

Resultado da saída:

O código do exemplo começa com a importação do NumPy, este pacote é fundamental (biblioteca, módulo) para a ciência da computação. É útil para álgebra linear, o qual é fundamental para a ciência de dados. As bibliotecas do Python são gigantes e cheias de métodos.

import numpy as np

No exemplo, o bloco principal começa criando a lista ls, mostra o tamanho da lista e o número de elementos (itens), a quantidade de gatos que tem na lista, e o índice da lista onde encontra-se o valor gato.

    ls = [‘laranja’, ‘banana’, 10, ‘folha’, 77.009, ‘árvore’, ‘gato’]

    print(‘tamanho da lista: ‘, len(ls), ‘ itens’)

    print(‘quantidade de gatos: ‘, ls.count(‘gato’), ‘,’, ‘indexador do gato:’, ls.index(‘gato’))

O código continua a manipular a lista ls. Primeiro, o sétimo elemento (índice 6) é removido e seu valor é guardado na variável gato. Lembre-se que listas começam a contar do número zero.

gato = ls.pop(6) #removeu o gato da lista

A função pop() remove gato da lista ls. Segundo, gato é adicionado novamente a lista ls só que na posição 1 (índice 0) e o valor 99 é adicionado ao fim da lista.

ls.insert(0, ‘gato’) #adicionou o gato na lista no índice 0

ls.append(99) #adicionou o 99 no fim da lista

A função append() adiciona um objeto no fim da lista. Terceiro, a string ‘11’ substitui o oitavo elemento (índice 7).

ls[7] = ’11’ #sobrescreveu o valor de índice 7

Finalmente, o segundo elemento e o último elemento são removidos da lista ls.

ls.pop(1)

ls.pop() #remove o último índice da lista

O código continua a cortar a lista.

Primeiro, imprime os três primeiros elementos com o código ls[:3].

print (‘Os 3 primeiros elementos da lista: ‘, ls[:3])

Segundo, imprime os três últimos elementos com o código ls[3:].

print (‘Os últimos de 3 elementos da lista: ‘, ls[3:])

Terceiro, começa a imprimir os valores do segundo elemento até o índice cinco com o código ls[1:5].

print (‘Começa no 2º vai até o 5º valor: ‘, ls[1:5])

Quarto, imprime os três últimos elementos da lista com o código ls[-3:].

print (‘Começa no do 3º índice e vai até o fim da lista: ‘, ls[-3:])

Quinto, começa a imprimir do segundo elemento até o penúltimo elemento da lista com o código ls[1:-1].

print (‘Começa do 2º e vai até o penúltimo valor da lista: ‘, ls[1:-1])

O código continua e cria uma lista a partir de outra lista.

Primeiro, cria uma lista com apenas um elemento e outra lista com três elementos.

    fruta = [‘laranja’]

    mais_fruta = [‘maçã’, ‘kiwi’, ‘pera’]

Segundo, adiciona a lista mais_fruta para a lista fruta. Note que foi adicionado uma lista no segundo elemento da lista fruta, talvez não é isto que você deseja fazer.

fruta.append(mais_fruta)

Terceiro, remove o segundo elemento da lista fruta e estende a lista mais_fruta para a lista fruta. A função extend() simplifica uma lista antes de adicioná-la a outra. Com isto, agora a lista fruta tem quatro elementos.

fruta.pop(1)

fruta.extend(mais_fruta)

Quarto, o valor do terceiro elemento é adicionado na variável a e o valor do segundo elemento é adicionado ao valor b. Python permite atribuir múltiplos valores de variáveis em apenas uma linha, o que é muito prático.

a, b = fruta[2], fruta[1] #relaciona os valores respectivamente

O código termina criando uma matriz com as duas listas (ls e fruta) e imprime os valores. Uma matriz Python é um array dimensional (2-D) que possui linhas e colunas, o qual cada linha é uma lista.

matriz = np.array([ls, fruta])

Fonte livro: Data Science Fundamentals for Python and MongoDB 

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