Data Science Com Python #1

Data Science (ciência de dados) é um campo interdisciplinar englobando métodos científicos, processos, e sistemas para extrair conhecimento ou percepções de dados de vários formulários, seja estruturado ou não. É um pouco de princípios da matemática, estatística, ciência da informação, machine learning, visualizações, data mining, e análise preditiva. Contudo, seu fundamento está na matemática. Algumas pessoas utilizam Python para aprender a manipular as informações, então vamos ver um pouco de Python.

Python

Python tem vários recursos que o torna ideal para aprender a fazer Data Science. É gratuito, o código é relativamente simples, fácil de entender, e há muitas bibliotecas úteis para facilitar os problemas para serem resolvidos na Data Science. É fácil montar um protótipo de virtualização de cenário e demonstração dos conceitos da Data Science de uma maneira fácil de entender.

Funções e Strings

As funções do Python são de primeira classe, isto significa que elas podem ser utilizadas como parâmetros, retorna de um valor, atribuir a uma variável, e salvar eu uma estrutura de dados. Simplesmente, funções funcionam como se fossem uma variável. Funções podem ser personalizadas ou built-in(embutidas). A personalização da função fica a cargo do programador, enquanto o built fica a cargo da linguagem. Strings são tipos muito populares de inclusão mesmo com aspas simples ou duplas.

O exemplo a seguir define as funções personalizadas e usa as funções embutidas.

def num_to_str(n):
    return str(n)

def str_to_int(s):
    return int(s)
	
def str_to_float(f):
    return float(f)
	
if __name__ == "__main__":
	float_num = 999.01
	int_num = 87
	float_str = '23.09'
	int_str = '19'
	string = 'how now brown cow'
	s_float = num_to_str(float_num)
	s_int = num_to_str(int_num)
	i_str = str_to_int(int_str)
	f_str = str_to_float(float_str)
	print(s_float, 'is', type(s_float))
	print(s_int, 'is', type(s_int))
	print(f_str, 'is', type(f_str))
	print(i_str, 'is', type(i_str))
	print('\nstring', '"' + string + '" has', len(string), 
	'characters')
	str_ls = string.split()
	print('split string:', str_ls)
	print('joined list:', ' '.join(str_ls))

def num_to_str(n):

return str(n)

def str_to_int(s):

return int(s)

def str_to_float(f):

return float(f)

if __name__ == "__main__":

float_num = 999.01

int_num = 87

float_str = '23.09'

int_str = '19'

string = 'how now brown cow'

s_float = num_to_str(float_num)

s_int = num_to_str(int_num)

i_str = str_to_int(int_str)

f_str = str_to_float(float_str)

print(s_float, 'is', type(s_float))

print(s_int, 'is', type(s_int))

print(f_str, 'is', type(f_str))

print(i_str, 'is', type(i_str))

print('\nstring', '"' + string + '" has', len(string),

'characters')

str_ls = string.split()

print('split string:', str_ls)

print('joined list:', ' '.join(str_ls))

Saída:

Uma forma popular de codificação hoje em dia é mostrar as importações das bibliotecas e funções primeiro, e depois segue o bloco do código. O código começa com três funções personalizadas que converte números em strings, strings em números, e strings em float. Cada função retorna uma função embutida que permite o Python fazer a conversão. Se precisar fazer comentários no código utilize # para comentários de uma linha e ‘’’ para múltiplas linhas. O comentário de múltiplas linhas deve começar com ‘’’ (fazer o seu comentário) e terminar com ‘’’.

Há cinco variáveis declaradas no código.

A seguir há quatro linhas que convertem cada variável para outro tipo.

Por exemplo, a função num_to_str converte a variável float_num para um tipo string.

As próximas quatro linhas mostram os valores e os tipos das variáveis. A função type() retorna o tipo do objeto.

O restante do código manipula as variáveis e mostra os seus valores.

Fonte livro: Data Science Fundamentals for Python and MongoDB

😄 Data Science Fundamentals for Python and MongoDB

https://amzn.to/2XeNhA2

😄 CURSO PYTHON PARA WEB COM FLASK

>>> http://bit.ly/zigpython

😍 Tdd com Python: Siga o Bode dos Testes: Usando Django, Selenium e JavaScript