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Tutorial de Python

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Processamento de arquivo

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Python NumPy

• Introdução ao NumPy
• Introdução ao NumPy
• Criação de Matrizes NumPy
• Índice de Matrizes NumPy
• Corte de Matrizes NumPy
• Tipos de Dados NumPy
• Cópia/Visão de Matrizes NumPy
• Forma de Matrizes NumPy
• Reestruturação de Matrizes NumPy
• Iteração de Matrizes NumPy
• Conexão de Matrizes NumPy
• Divisão de Matrizes NumPy
• Pesquisa de Matrizes NumPy
• Ordenação de Matrizes NumPy
• Filtragem de Matrizes NumPy
• Aleatório NumPy
• ufuncs NumPy

Aprendizado de máquina

• Introdução
• Padrão de média e mediana
• Desvio padrão
• Percentis
• Distribuição de dados
• Distribuição de dados normais
• Gráfico de dispersão
• Regressão linear
• Regressão polinomial
• Regressão multivariada
• Escala
• Treinamento/teste
• Árvore de decisão

Python MySQL

• Introdução ao MySQL
• Criar banco de dados MySQL
• Criar tabela MySQL
• Inserir MySQL
• Select MySQL
• Where MySQL
• Order By MySQL
• Deletar MySQL
• Dropar tabela MySQL
• Atualizar MySQL
• Limitar MySQL
• Join MySQL

Python MongoDB

• Introdução ao MongoDB
• Criar banco de dados MongoDB
• Criar coleção MongoDB
• Inserir MongoDB
• Encontrar MongoDB
• Consultar MongoDB
• Ordenar MongoDB
• Deletar MongoDB
• Deletar coleção MongoDB
• Atualizar MongoDB
• Limitar MongoDB

Manual de Referência Python

• Visão geral do Python
• Funções internas do Python
• Métodos de string do Python
• Métodos de lista do Python
• Métodos de dicionário do Python
• Métodos de tupla do Python
• Métodos de conjunto do Python
• Métodos de arquivo do Python
• Palavras-chave do Python

Manual de referência do módulo

• Módulo aleatório
• Módulo de solicitação

Como Fazer em Python

• Remover itens repetidos da lista
• Inverter string

Exemplo Python

• Exemplo Python
• Teste Python

Disciplina eletiva

Recomendação de curso:

• Caixa de Ferramentas CodeW3C.com

O que é o NumPy?

O NumPy é uma biblioteca de python usada para manipular arrays.

Também possui funções que funcionam em algebra linear, transformadas de Fourier e domínio de matrizes.

O NumPy foi criado por Travis Oliphant em 2005. É um projeto de código aberto, que você pode usar livremente.

O NumPy se refere ao Python Numérico (Numerical Python).

Por que usar NumPy?

No Python, temos listas que atendem às funções de array, mas são lentas para manipular.

O NumPy visa fornecer um objeto de array que seja 50 vezes mais rápido do que a lista tradicional do Python.

Os objetos de array no NumPy são chamados de ndarrayque oferece muitas funções de suporte, tornando fácil ndarray Muito fácil.

Os arrays são muito comuns na ciência de dados, pois a velocidade e os recursos são muito importantes.

Ciência de Dados:Uma ramificação da ciência da computação que estuda como armazenar, usar e analisar dados para extrair informações delas.

Por que o NumPy é mais rápido do que a lista?

Diferente da lista, os arrays NumPy são armazenados em uma posição contínua na memória, permitindo que os processos acessem e manipulem eles de forma muito eficiente.

Este comportamento é chamado de localidade de referência em ciência da computação.

Essa é a principal razão pela qual o NumPy é mais rápido do que a lista. Ele também foi otimizado para usar com as últimas arquiteturas de CPU.

Em que linguagem o NumPy é escrito?

O NumPy é uma biblioteca Python, escrita em parte em Python, mas a maioria das partes que exigem cálculos rápidos são escritas em C ou C++.

Onde está o repositório do NumPy?

O código-fonte do NumPy está localizado neste repositório github:https://github.com/numpy/numpy

github: permite que muitas pessoas trabalhem no mesmo repositório de código.

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