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Tutorial de Python

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Processamento de arquivo

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Python NumPy

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• Início do NumPy
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• Reestruturação do Array do NumPy
• Iteração do Array do NumPy
• Conexão do Array do NumPy
• Divisão do Array do NumPy
• Pesquisa do Array do NumPy
• Classificação do Array do NumPy
• Filtragem do Array do NumPy
• Aleatório do NumPy
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Aprendizado de máquina

• Introdução
• Padrão médio e mediana
• Desvio padrão
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• Distribuição de Dados
• Distribuição normal de dados
• 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
• Selecionar MySQL
• Onde MySQL
• Classificar MySQL
• Excluir MySQL
• Excluir tabela MySQL
• Atualizar MySQL
• Limitar MySQL
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Python MongoDB

• Introdução ao MongoDB
• Criar banco de dados MongoDB
• Criar coleção MongoDB
• Inserir MongoDB
• Encontrar MongoDB
• Consulta MongoDB
• Classificar MongoDB
• Excluir MongoDB
• Excluir coleção MongoDB
• Atualizar MongoDB
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Manual de Referência Python

• Visão geral de referência do Python
• Funções integradas do Python
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• Métodos de lista do Python
• Métodos de dicionário do Python
• Métodos de tupla do Python
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• Métodos de arquivo do Python
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Manual de referência do módulo

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Python How To

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Exemplo Python

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Curso optativo

Recomendação de curso:

• Caixa de Ferramentas CodeW3C.com

Distribuição de dados normal (Normal Data Distribution)

No capítulo anterior, aprendemos como criar um array completamente aleatório entre dois valores dados e de um tamanho específico.

Neste capítulo, vamos aprender como criar um array que concentre valores ao redor de um valor dado.

Em probabilidade, após a matemático Carl Friedrich Gauss propor a fórmula dessa distribuição de dados, essa distribuição de dados é chamada de distribuição de dados normal ou distribuição de dados Gaussiana.

Exemplo

Distribuição de dados normal típica:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.random.normal(5.0, 1.0, 100000)
plt.hist(x, 100)
plt.show()

Resultados:

Executar Instância

Notas:Devido ao gráfico de distribuição normal ter uma forma característica em forma de sino, também é chamado de curva em forma de sino.

Explicação do Histograma

Usamos numpy.random.normal() O array criado pelo método (com 100000 valores) é plotado em um histograma com 100 colunas.

Nós especificamos a média de 5,0 e a desvio padrão de 1,0.

Isso significa que esses valores devem estar concentrados em torno de 5,0 e raramente desviarem-se da média em 1,0.

Do gráfico de histograma, pode-se ver que a maioria dos valores está entre 4,0 e 6,0, e o valor máximo é aproximadamente 5,0.

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