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Introduction to Py

Miguel Carvalho Nascimento

Created on September 18, 2024

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Transcript

Introdução ao python

Elias manensa sabeLucas Ferreira Rosa Miguel carvalho Nascimento

Sumário

Python?

Estruturas de dados

Variáveis e objetos

Módulos e pacotes

Funções

Operadores

Referências

Estruturas de decisão

THANKS

Estruturas de repetição

01

Python?

O que é?

Python?

  • Desenvolvido no final dos anos 80 por Guido Van Rossun.
  • Simples, fácil e de rápido aprendizado.
  • Obtenção rápida de resultados.
  • Biblioteca grande de dados e funções e etc.

+ INFO

Comunidades e conferências

PyCon e EuroPython – As duas principais conferências de caráter geral (América do Norte e Europa);

Comunidades e conferências

SciPy e EuroSciPy: Conferências voltadas ao processamento científico (América do Norte e Europa);

Comunidades e conferências

PyData: Apresenta uma série de conferências regionais pelo mundo todo relacionadas à ciência de dados e à análise de dados.

IDE

Ambiente de Desenvolvimento Integrado

Programa -> reúne ferramentas necessárias para a construção de outros softwares.

  • Configuração mais rápida;
  • Mais produtividade com as tarefas;
  • Aprendizagem contínua;
  • Padronização.

INSTALAÇÃO

Códigos Fontes

  • Notebook do Jupyter Lab
  • Extensão *.ipynb
  • Arquivos de Dados devem estar no mesmo diretório do arquivo .ipynb
  • Diretório do usuário para código e dados: C:\Users\[USUARIO]
Exemplo: C:\Users\Miguel

Notebook do Python

Código é dividido em blocos

  • Roda todo o bloco:
(Ctrl + Enter)
  • Passa para o próximo bloco:
(Shift + Enter)

Comentário

  • Usado para lembretes e documentação do código.
# Este texto é um comentário X = 10 # a partir daqui é um comentário
  • Comentário de várias linhas
‘‘‘Aqui começa um comentário Aqui ele continua e aqui ele termina’’’

02

Variáveis e Objetos

Variáveis, objetos, tipo e converção.

Variáveis e Objetos

  • Variável: Guarda um valor na memória durante a execução de um programa.
EXEMPLO 1.1 Tipos de variável:
  • Texto (String): Nome;
  • Inteiro: Idade;
  • Float: Altura;
  • Lógico: Falso.

Variáveis e Objetos

  • Cria variável do tipo inteiro.
    • Exemplo 1.2
  • Cria variável do tipo float.
    • Exemplo 1.3
  • Cria variável do tipo string.
    • Exemplo 1.4
  • Cria variável do tipo lógica.
    • Exemplo 1.5

Verificando o tipo e Conversão de Valores

  • Exemplo 1.7
x = int(z) w = str(m) t = float(l)
  • Exemplo 1.6
x = 10type(x)<class ‘int’> y = "Python" type(y) <class ‘int’>

03

Principais operadores

Operadores, entrada de valores, exibir valores e desafio 1

Principais Operadores

Calculadora

  • Exemplo 1.8
X = 10 Y = 20 Z = 100 W = (X + Y) * Z / 100

Entrada de valores

  • Aguarda o usuário entrar o dado;
  • Criar a variável x como string e armazena o valor;
  • Independente do tipo de dado informado, a variável será sempre string;
i = input() i = input("Informe o valor: ")

Entrada de valores

Exemplo 1.9# entrada de dados print("Informe o valor: ") i = input() # mostra tipo string print(type(i)) Obs: input entra como tipo str

Exibir valores no console

Exemplo 1.10 print(“Este texto será impresso no console”) print(x) print(“Texto e duas variáveis”, x , z)

Desafio

Efetuar a leitura do nome do cliente, sua idade, seu peso e sua altura e imprima (print) os dados do cliente e seu IMC (índice de Massa Corporal). IMC = Peso / Altura²

04

Estruturas de Decisão

If-else, Operadores de Comparação

Estruturas de Decisão

O programa deve decidir entre diferentes fluxos, de acordo com entradas.

Estruturas de Decisão

Identação Empregada com o objetivo de ressaltar a estrutura do algoritmo

if (condição lógica): // bloco de código elif (condição lógica): // bloco de código else: // bloco de código

Operadores de Comparação

Exemplo

Exemplo 2.1 nota = 6 if nota >= 6: print(“Aprovado”) else: print(“Reprovado”)

Operadores Lógicos

  • and (e) : Retorna verdade (True) quando todas as expressões são verdadeiras.
  • or (ou): Retorna verdade quando pelo menos uma das expressões é verdadeira.
  • not (não): Retorna verdade quando a expressão é falsa (False) e vice-versa.

Exemplo and:

Exemplo 2.2 nota = float( input(“Informe a nota:”)) freq = float( input(“frequência:”)) if nota >= 6 and freq > 75: print(“Aprovado”) else: print(“Reprovado”)

Exemplo or:

Exemplo 2.3 nota = float( input(“Informe a nota:”)) freq = float( input(“frequência:”)) if nota >= 4 or freq > 75: print(“Aprovado”) else: print(“Reprovado”)

Exemplo not:

Exemplo 2.3tempo = float(input('Quantos meses de férias por ano tem um pós-graduando?’)) if not tempo == 0:print('A pior ilusão não é aquela em que os outros te iludem, mas sim aquela em que você mesmo se ilude!') else: print('Correto!')

05

Estruturas de Repetição

While, For e Interrupções

Estruturas de Repetição

  • As estruturas de repetição são utilizadas quando queremos que um bloco de código seja executado várias vezes.
  • Em muitos casos, estas repetições são definidas dinamicamente (input do usuário).

Exemplo 3.1

  • Entre com o salários dos 5 funcionários:
Func1 = input()Func2 = input()Func3 = input()Func4 = input()Func5 = input()

Estruturas de Repetição - Dois Tipos Principais

  • Executa enquanto condição lógica for verdadeira: While
Exemplo 3.2: count = 1 # ínicio while count <= 5: # critério de parada print(count) # Indentação!!!count + = 1 # incremento
  • Executa um número n de vezes: For (range)
Exemplo 3.3: nome = “nome?” for letra in nome: print(letra)

Estruturas de Repetição - Dois Tipos Principais

Exemplo 3.3: # range(início, parada, incremento)

  • range(0, 10, 1):
Obs.: Incremento opcional, pode ser negativo.

Estruturas de Repetição - Interrupções

Exemplo 3.4:

  • break # cancela o laço
  • continue # reinicia o laço

06

Estruturas de dados

Listas, Dicionários, Sets e Tuplas

Estruturas de dados - listas

  • Vetor de Valores
  • Dados não precisam ser do mesmo tipo
Criando Listas:lst = [1,2,3,4,5]lst2 = [1,2,3,"4",True]lst3 = [12,[1,2,3,4,5],"a"]lst4 = list(range(0,10))
  • Exemplo 4.1

Estruturas de dados - listas

  • Acesso primeiro elemento – indexadas em zero:
lst[0] Exemplo 4.2
  • Número de elementos em uma lista:
len(lst) Exemplo 4.3

Estruturas de dados - Dicionários

  • Conjunto de chave/valor associados declarados por chaves e separados por dois pontos(:).
Exemplo 5.1: notas = {‘João’: 6.0, ‘Maria’: 8.0, ‘Pedro': 6.5}

Estruturas de dados - Sets

  • Conjuntos não ordenados e não repetidos de elementos:
Exemplo 5.2:

Disciplinas = set([‘Probabilidade’, ‘Multivariada’, ‘Inferência’, ‘GLM’]) Ou Disciplinas = {‘Probabilidade’, ‘Multivariada’, ‘Inferência’, ‘GLM’}

Estruturas de dados - Sets

  • Tuplas são listas que não podem ser alteradas.
Exemplo 5.3:

tupla_nomes = (‘Maria’, ‘João’, ‘Paulo’)

07

Módulos e Pacotes

NumPy, Pandas, Matrizes, Pacotes, Biblioteca e Instalação de bibliotecas

Numpy

NumPy - Criar Matriz

Exemplo 6.1: import numpy as np # criando uma matriz unidimensional a = np.array([12,34,26,18,10]) print(a)

NumPy - Criar Matriz

DATA FRAME e SERIES import pandas as pd dados = pd.read_csv('basecensus.csv’) Impota aquivos do tipo:

  • pd.read_excel
  • pd.read_table
  • pd.read_html
  • pd.read_json

Módulos e Pacotes

import statistics as est X = est.mean() Y = est.median()

from statistics import mean, median ou from statistics import * #importa todas funções mean() median()

Packages

• Permite organizar módulos usando uma notação de pontos Exemplo: import cienciadados.estatistica, cienciadedados.machinelearning

Biblioteca Padrão

• Funções Matemáticas; • Números aleatórios; • Criptografia; • Leitura de arquivos; • Protocolos de Comunicação.

+ INFO

Módulos e Pacotes Adicionais

  • Python Packaging Index:
    • pip é um programa para instalar módulos e pacotes
    • Instalando o pip: (promp de commando) python -m ensurepip -- default - pip (quando não se tem o pip instalado)
  • Instalando um pacote: pip install numpy (Anaconda)

+ INFO

Módulos e Pacotes Adicionais

  • Muitas já estarão disponíveis depois da Instalação do Anaconda
  • Pacotes adicionais devem ser instaladas através do Anaconda prompt usando pip:
pip install [pacote]

+ INFO

08

Funções

Criando funções e Funções Padrão

Funções

  • Blocos de Códigos Reutilizáveis;
  • Podem ser chamados de qualquer parte do programa;
  • Podem ser chamados de outros programas.

Exemplo 9.1:def imprime(): print("esta é uma função") # identação assim como no if e no while. # executando a função imprime()

Funções

Exemplo 9.2:def imprime(n): print(n) # executando a função imprime(“Impressão deste texto”)

Exemplo 9.3: def potencia(n): return n*n # executando a função x = potencia(3)

Funções

Internas: Sem o uso de import: • abs() • max() • min() • round() • sum()

Módulos “Nativos”: • from statistics import * • mean() • median() • mode() • stdev() • variance()

09

Referências

Livros

Referências

Referências

  • Conheça os recursos básicos e avançados da NumPy;
  • Comece a trabalhar com ferramentas de análise de dados da biblioteca pandas;
  • Utilize ferramentas flexíveis para carregar, limpar, transformar, combinar e reformatar dados;
  • Aplique o recurso groupby do pandas para processar e sintetizar conjuntos de dados;
  • Análise e manipule dados de séries temporais;
  • Aprenda a resolver problemas de análise de dados do mundo real.

Thanks!

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The SciPy Community is Coming to Tacoma, WA The 23rd annual SciPy conference will be held at the Tacoma Convention Center.

  • Industry, academia and government to showcase
  • learn from skilled users and developers, and collaborate on code development.
Virtual Conference Passes are available.
  • Tutorials: July 8-9
  • Conference: July 10-12
  • Sprints: July 13-14

EuroSciPy 2024 16th European Conference on Python in Science Maritime University of Szczecin, Szczecin, Poland.

  • 26 & 30 Aug.
Activities:
  • 50 speakers;
  • 24 Workshops.

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Presenting PyCon US 2024! May 15 - May 23, 2024 - Pittsburgh, Pennsylvania Conference breakdown:

  • Tutorials: May 15 - 16, 2024;
  • Main Conference and Online: May 17 - 19, 2024;
  • Job Fair: May 19, 2024;
  • Sprints: May 20 - May 23, 2024;

A week of all things Python:

  • Monday & Tuesday, 8 & 9 July: Tutorials & Workshops
  • Wednesday–Friday, 10-12 July: Conference talks & sponsor exhibition
  • Saturday & Sunday, 13 & 14 July: Sprints

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