Skip to content

Latest commit

 

History

History
250 lines (208 loc) · 16.6 KB

reference.md

File metadata and controls

250 lines (208 loc) · 16.6 KB
Raw
layout permalink root
reference
/reference/
..

Довідник

[Запуск та завершення роботи]({{ page.root }}/01-run-quit/)

  • Python файли мають розширення .py.
  • Можуть бути створені у текстовому редакторі або у [Jupyter Notebook][jupyter].
    • Файли, створені в середовищі Jupyter notebook, мають розширення .ipynb
    • Файли, створені в середовищі Jupyter notebook, можуть бути відкриті в Anaconda or through the command line by entering $ jupyter notebook
      • В комірках markdown для документування коду можна використовувати як Markdown так і HTML.

[Змінні та присвоєння]({{ page.root }}/02-variables/)

  • Значення змінних зберігаються за допомогою =.
    • Рядки визначаються в лапках '...'.
    • Цілі числа та числа з плаваючою комою визначаються без лапок.
  • Змінні можуть містити літери, цифри та символ підкреслення "_".
    • Не можуть починатися з цифри.
    • Слід уникати змінних, які починаються з підкреслення.
  • Використовуйте print(...), щоб відобразити значення як текст.
  • Можна використовувати індексацію рядків.
    • Індексація починається з 0.
    • Позиція вказується в квадратних дужках [position] після імені змінної.
    • Зріз створюється за допомогою [start:stop]. Це робить копію частини вихідного рядка)
      • start є індексом першого елемента.
      • stop є індексом елемента після останнього потрібного елемента.
  • Використовуйте len(...) для визначення довжини змінної або рядка.

[Типи даних та їх перетворення]({{ page.root }}/03-types-conversion/)

  • Кожна величина має тип. Це контролює дії, які можна з нею робити.
    • int є цілим числом
    • float представляє число з плаваючою комою.
    • str є рядком. Щоб визначити тип змінної, скористайтеся вбудованою функцією type(...), вказавши назву змінної в дужках.
  • Модифікація рядків:
    • Використовуйте + для об'єднання (конкатенації) рядків.
    • Використовуйте *, щоб повторити рядок.
    • Числа та рядки не можна додавати один до іншого.
      • Перетворити рядок на ціле: int(...).
      • Перетворити ціле на рядок : str(...).

[Вбудовані функції та довідка]({{ page.root }}/04-built-in/)

  • Щоб додати коментар, поставте # перед тим, що ви не хочете виконувати.
  • Вбудовані функції, які часто використовуються:
    • min() визначає найменшу величину.
    • max() визначає найбільшу величину.
    • round() округлює число з плаваючою комою.
    • help() відображає документацію для функції в дужках.
      • Інші способи отримати допомогу включають одночасне натискання shift і tab у Jupyter Notebooks.

[Бібліотеки]({{ page.root }}/06-libraries/)

  • Імпорт бібліотеки:
    • Використовуйте import ... для підключення бібліотеки.
    • Звертайтеся до цієї бібліотеки у форматі module_name.thing_name.
      • . вказує на 'частину'.
  • Щоб імпортувати певний елемент із бібліотеки, використовуйте команду from ... import ...
  • Щоб імпортувати бібліотеку та створити її псевдонім, використовуйте команду import ... as ...
  • Імпорт математичної бібліотеки: import math
    • Приклад посилання на елемент із назвою модуля: math.cos(math.pi).
  • Імпорт графічної бібліотеки та позначення її за допомогою псевдоніма: import matplotlib as mpl

[Читання табличних даних у фреймах даних]({{ page.root }}/07-reading-tabular/)

  • Використовуйте бібліотеку pandas для статистичної обробки табличних даних. Завантажуйте її за допомогою import pandas as pd.
    • Щоб прочитати дані у файлі csv, використовуйте команду: pd.read_csv(), включаючи шлях до файлу в дужках.
      • Щоб указати значення стовпця, слід використовувати наступний формат заголовків рядків: pd.read_csv('path',index_col='column name'), де path і column name замінюються відповідними значеннями.
  • Щоб отримати більше інформації про фрейм даних, використовуйте DataFrame.info, замінивши DataFrame назвою вашого файлу даних.
  • Використовуйте команду DataFrame.columns щоб переглянути назви стовпців.
  • Використовуйте DataFrame.T щоб транспонувати фрейм даних.
  • Використовуйте DataFrame.describe, щоб отримати підсумкову статистику ваших даних.

[Pandas DataFrames]({{ page.root }}/08-data-frames/)

  • Вибір даних за допомогою [i,j]
    • Вибір за місцезнаходженням: DataFrame.iloc[..., ...]
      • Це включає весь діапазон, крім останнього індексу.
    • Для вибору за міткою запису використовуйте: DataFrame.loc[..., ...]
      • Можна вибрати кілька рядків або стовпців визначенням діапазону міток.
      • Кінцеві індекси включно з обох боків.
    • Використовуйте :, щоб обрати всі рядки або стовпці.
  • Також можна вибирати дані на основі значень за допомогою true і false. Це Булева маска.
    • Наприклад, mask = subset > 10000
    • Ми можемо потім використовувати вище визначену маску для вибору значень.
  • Формат комбінованої операції select-apply є таким: data.apply(lambda x: x>x.mean()), де mean() може бути будь-якою операцією, яку користувач хоче застосувати до набору даних x.

[Пoбудова графіків]({{ page.root }}/09-plotting/)

  • matplotlib є найбільш широко використовуваною бібліотекою побудови графіків.
    • Зазвичай імпортується за допомогою import matplotlib.pyplot as plt.
    • Для побудови графіків використовується команда plt.plot(time, position).
    • Для створення легенди використовується команда plt.legend(['label1','label2', loc='upper left'])
      • Можна також визначати мітки в операторах plot за допомогою команди plt.plot(time, position, label='label'). Щоб відобразити легенду, використовуйте plt.legend()
    • Для позначення осей x і y використовуються команди plt.xlabel('label') і plt.ylabel('label').
  • Pandas DataFrames можна використовувати для побудови графіків, застосовуючи команду DataFrame.plot(). Будь-які операції, які можна використовувати на DataFrame, можна застосовувати для побудови графіків.
    • Для побудови гістограми застосовуйте команду data.plot(kind='bar')
import matplotlib.puplot as plot
plt.plot(time,position,label='label')
plt.xlabel('x axis label')
plt.ylabel('y axis label')
plt.legend()

{: .language-python}

[Списки]({{ page.root }}/11-lists/)

  • Містяться у [...] і розділяються за допомогою ,.
    • Порожній список можна створити за допомогою [].
  • Можна використовувати len(...), щоб визначити кількість значень у списку.
  • Можна індексувати так само, як це виконувалось в попередніх уроках.
    • Індексацію можна використовувати для перепризначення значень: назва_списку[0] = нове значення
  • Щоб додати елемент до списку, використовуйте list_name.append(), указавши у дужках елемент, який потрібно додати.
  • Щоб об’єднати два списки, використовуйте list_name_1.extend(list_name_2).
  • Щоб видалити елемент зі списку, використовуйте del list_name[index].

[Цикли for]({{ page.root }}/12-for-loops/)

  • Почніть цикл for з for number in [1,2,3]: з відступом у наступних рядках.
    • [1, 2, 3] розглядається як колекція.
    • number є змінною цикла.
    • Дія, наступна за колекцією, є тілом циклу.
  • Для повторення послідовності дій зі змінною циклу використовуйте range(start, end)
for number in range(0,5):
  print(number)

{: .language-python}

[Умовні оператори]({{ page.root }}/13-conditionals/)

  • Визначаються подібно до циклу з використанням формату if variable умовне значення:
    • Наприклад, if variable > 5:.
  • Використовуйте elif: для додаткових тестів.
  • Використовуйте else:, якщо твердження if є невірним.
  • Можна об’єднати більше ніж одну умову за допомогою and або or.
  • Часто використовується в поєднанні з циклами for.
  • Умови, які можна використовувати:
    • == дорівнює.
    • >= більше або дорівнює.
    • <= менше або дорівнює.
    • > більше за.
    • < менше за.
for m in [3, 6, 7, 2, 8]:
  if m > 5:
    print(m, 'is large')
  elif m == 5:
    print(m, 'is 5')
  else:
    print(m, 'is small')

{: .language-python}

[Перегляд наборів даних в циклі]({{ page.root }}/14-looping-data-sets/)

  • Використовуйте цикл for: for filename in [file1, file2]:
  • Щоб знайти набір файлів за шаблоном, використовуйте glob.glob
    • Спочатку потрібно імпортувати відповідну бібліотеку за допомогою import glob.
    • * вказує, що "нуль або більше символів збігаються"
    • ? вказує, що "тільки один символ збігається"
      • Наприклад: glob.glob(*.txt) знайде всі файли з розширенням .txt у поточному каталозі.
  • Поєднайте це, написавши цикл за допомогою: for filename in glob.glob(*.txt):
for filename in glob.glob(*.txt):
  data = pd.read_csv(filename)

{: .language-python}

[Написання функцій]({{ page.root }}/16-writing-functions/)

  • Визначайте функцію за допомогою def function_name(parameters):. Змініть parameters на змінні, які використовуватимуться під час виконання функції.
  • Запустіть функцію за допомогою function_name(parameters).
  • Щоб повернути результат у місце виклику, використовуйте return ... в тілі функції.
def add_numbers(a, b):
  result = a + b
  return result

add_numbers(1, 4)

{: .language-python}

[Область видимості змінної]({{ page.root }}/17-scope/)

  • Локальна змінна визначена у функції, і її можна побачити та використовувати лише в цій функції.
  • Глобальна змінна визначається поза функцією, і її можна побачити або використати будь-де після її визначення.

[Стиль програмування]({{ page.root }}/18-style/)

  • Документуйте свій код.
  • Використовуйте чіткі та зрозумілі назви змінних.
  • Притримуйтесь the PEP8 style guide під час налаштування коду.
  • Використовуйте твердження для перевірки внутрішніх помилок.
  • Використовуйте docstrings для створення довідки.

Словник

{:auto_ids} Аргументи : Значення, що передаються функціям.

Масив : контейнер, що містить елементи одного типу

Булевий : об’єкт, що складається з true і false

Фрейм даних : Засіб подання таблиці у Pandas; колекція серій.

Element : Окреме значення у списку або масиві. Для рядка це окремі символи.

Функція : блок коду, який можна викликати та повторно використовувати деінде.

Глобальна змінна : Змінна, визначена поза функцією, яку можна використовувати будь-де.

Індекс : Позиція даного елемента.

Jupyter Notebook : Інтерактивне середовище кодування, що дозволяє поєднувати код і розмітку.

Бібліотека : Колекція файлів, що містять функції, які використовуються іншими програмами.

Локальна змінна : Змінна, визначена всередині функції, яку можна використовувати лише всередині цієї функції.

Маска : Булевий об’єкт, який використовується для вибору даних з іншого об’єкта.

Метод : Дія, пов'язана з певним об'єктом. Викликається за допомогою object.method.

Модулі : файли в бібліотеці, що містять функції, які використовуються іншими програмами.

Параметри : Змінні, що використовуються під час виконання функції.

Серія : Структура даних Pandas для подання стовпця.

Підрядок : Частина рядка.

Змінні : Назви значень.