Orario delle lezioni

Tutorial Python

• Tutorial Python
• Introduzione a Python
• Inizio con Python
• Sintassi Python
• Commenti Python
• Variabili Python
• Tipi di dati Python
• Numeri Python
• Casting Python
• Stringhe Python
• Booleano Python
• Operatori Python
• Liste Python
• Tuple Python
• Set Python
• Dizionario Python
• If Else Python
• Ciclo While Python
• Ciclo For Python
• Funzione Python
• Lambda Python
• Array Python
• Classi/oggetti Python
• Ereditarietà Python
• Iterazione Python
• Ambito Python
• Modulo Python
• Data Python
• JSON Python
• RegEx Python
• PIP Python
• TryExcept Python
• Input dei comandi Python
• Formattazione della stringa Python

Gestione dei file

• Apertura del file Python
• Lettura del file Python
• Scrittura/creazione di file Python
• Eliminazione del file Python

Python NumPy

• Introduzione a NumPy
• Inizio con NumPy
• Creazione di array NumPy
• Indice dell'array NumPy
• Taglio dell'array NumPy
• Tipi di dati NumPy
• Copia/Visualizzazione NumPy
• Forma dell'array NumPy
• Riformattazione dell'array NumPy
• Iterazione dell'array NumPy
• Connessione degli array NumPy
• Scomposizione degli array NumPy
• Ricerca degli array NumPy
• Ordinamento degli array NumPy
• Filtraggio degli array NumPy
• Casuale NumPy
• Ufunc NumPy

Apprendimento automatico

• Introduzione
• Modo mediana media
• Deviazione standard
• Percentile
• Distribuzione dei dati
• Distribuzione di dati normali
• Diagramma a dispersione
• Regressione lineare
• Regressione polinomiale
• Regressione multivariata
• Scala
• Addestramento/test
• Albero decisionale

Python MySQL

• Introduzione a MySQL
• Creazione database MySQL
• Creazione tabella MySQL
• Inserisci MySQL
• Select MySQL
• Where MySQL
• Ordine MySQL
• Eliminazione MySQL
• Eliminazione tabella MySQL
• Aggiornamento MySQL
• Limit MySQL
• Join MySQL

Python MongoDB

• Introduzione a MongoDB
• Creazione del database MongoDB
• Creazione del set MongoDB
• Inserisci MongoDB
• Trova MongoDB
• Query MongoDB
• Ordinamento MongoDB
• Eliminazione MongoDB
• Eliminazione del set MongoDB
• Aggiornamento di MongoDB
• Limit di MongoDB

Manuale di Referenza Python

• Panoramica di riferimento Python
• Funzioni di sistema Python
• Metodi di stringa Python
• Metodi di lista Python
• Metodi di dizionario Python
• Metodi di tuple Python
• Metodi di集合Python
• Metodi di file Python
• Parole chiave Python

Manuale di riferimento dei moduli

• Modulo casuale
• Modulo di richiesta

Python How To

• Eliminare gli elementi duplicati da una lista
• Invertire una stringa

Esempio Python

• Esempio Python
• Quiz Python

Corso a scelta

Raccomandazione del corso:

• Cassetta dei Tesori CodeW3C.com

I tipi dati in Python

Per impostazione predefinita, Python ha i seguenti tipi dati:

• strings - Utilizzati per rappresentare dati testuali, i testi sono racchiusi tra virgolette. Ad esempio "ABCD".
• integer - Utilizzati per rappresentare interi. Ad esempio -1, -2, -3.
• float - Utilizzati per rappresentare numeri reali. Ad esempio 1.2, 42.42.
• boolean - Utilizzati per rappresentare True o False.
• complex - Utilizzati per rappresentare numeri nel piano complesso. Ad esempio 1.0 + 2.0j, 1.5 + 2.5j.

I tipi dati in NumPy

NumPy ha alcuni tipi dati aggiuntivi, rappresentati da un carattere, ad esempio i Rappresenta interi,u Rappresenta interi senza segno e altro.

Ecco l'elenco di tutti i tipi dati in NumPy e i caratteri utilizzati per rappresentarli.

• i - Intero
• b - Booleano
• u - Intero senza segno
• f - Numero a virgola mobile
• c - Numero complesso
• m - Timedelta
• M - Datetime
• O - Oggetti
• S - Stringhe
• U - Stringhe unicode
• V - Blocco di memoria di tipo fisso per altri tipi (void)

Controllare il tipo dati dell'array

Un oggetto array NumPy ha un attributo chiamato dtype L'attributo, che restituisce il tipo dati dell'array:

Esempio

Ottieni il tipo dati di un oggetto array:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr.dtype)

Eseguire l'Esempio

Esempio

Ottieni il tipo dati di un array contenente stringhe:

import numpy as np
arr = np.array(['apple', 'banana', 'cherry'])
print(arr.dtype)

Eseguire l'Esempio

Creare un array con un tipo dati definito

Usiamo array() La funzione per creare array, che può utilizzare parametri opzionali:dtypeche ci permette di definire il tipo dati degli elementi dell'array:

Esempio

Creare un array con una stringa di tipo dati:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='S')
print(arr)
print(arr.dtype)

Eseguire l'Esempio

Per i、u、f、S e UPossiamo anche definire la dimensione.

Esempio

Creare un array di interi a 4 byte:

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype='i4')
print(arr)
print(arr.dtype)

Eseguire l'Esempio

Cosa succede se il valore non può essere convertito?

Se il tipo dell'elemento non può essere convertito forzatamente, NumPy solleva un ValueError.

ValueError: In Python, se il tipo di dati del parametro passato alla funzione non è quello previsto o corretto, viene lanciato un ValueError.

Esempio

Impossibile convertire una stringa non numerica (ad esempio 'a') in intero ( verrà lanciato un errore):

import numpy as np
arr = np.array(['a', '2', '3'], dtype='i')

Eseguire l'Esempio

Convertire il tipo di dati di un array esistente

Il miglior metodo per modificare il tipo di dati di un array esistente è utilizzare astype() Il metodo copia l'array.

astype() La funzione crea una copia dell'array e ti permette di specificare il tipo di dati come parametro.

Il tipo di dati può essere specificato come stringa, ad esempio 'f' Rappresenta il numero decimale,'i' Rappresenta l'intero ecc. O si può anche utilizzare il tipo di dati, ad esempio float Rappresenta il numero decimale,int Rappresenta l'intero.

Esempio

Utilizzando 'i' Come valore di parametro, modificare il tipo di dati da numero a intero:

import numpy as np
arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
newarr = arr.astype('i')
print(newarr)
print(newarr.dtype)

Eseguire l'Esempio

Esempio

Utilizzando int Come valore di parametro, modificare il tipo di dati da numero a intero:

import numpy as np
arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
newarr = arr.astype(int)
print(newarr)
print(newarr.dtype)

Eseguire l'Esempio

Esempio

Modificare il tipo di dati da intero a booleano:

import numpy as np
arr = np.array([1, 0, 3])
newarr = arr.astype(bool)
print(newarr)
print(newarr.dtype)

Eseguire l'Esempio

Strumenti

Manuale di Referenza Python

Esempio Python

Quiz Python

Link degli Sponsor