Plotting and Programming in Python: Diseño de la lección

Se busca ayuda

Estamos completando los ejercicios a continuación para hacer que el plan de la lección sea más concreto. Las contribuciones (tanto en forma de pull request con ejercicios completados, y comentarios sobre ejercicios específicos, orden y horarios) son muy apreciadas.

Proceso utilizado

El consejo de Michael Pollan si él enseñara programación en R o Python:

1. Escribir código.
2. No demasiado.
3. Principalmente gráficos.

• Michael Koontz

Esta lección fue desarrollada usando una variante reducida del proceso “Comprensión por diseño”. Las secciones principales son:

1. Suposiciones sobre la audiencia, tiempo, etc. (El borrador actual también incluye algunas conclusiones y decisiones en esta sección, que deben ser consideradas).

2. Resultados deseados: objetivos generales, evaluaciones sumativas al medio día, lo que las estudiantes podrán hacer, lo que las estudiantes aprenderán.

3. Plan de aprendizaje: cada episodio tiene un encabezado que resume lo que se cubrirá, luego el tiempo estimado que se dedicará a la enseñanza y a los ejercicios, mientras que los ejercicios se muestran en puntos.

Etapa 1: Suposiciones

• Audiencia
  • Estudiantes de postgrado de varias disciplinas desde astronomía hasta zoología.
  • Personas que hayan manejado datos en planillas de cálculo y herramientas interactivas como SAS
  • Personas que no han programado más allá de CPD (copiar-pegar-desesperarse)
• Restricciones
  • Un día completo de 09:00-16:30
    • 06:15 horas de clase
    • 0:45 almuerzo
    • 0:30 tiempo total para dos pausas
  • Las estudiantes usan herramientas intaladas en sus propias máquinas
    • Pueden usar VMs o recursos en la nube si la instructora lo decide
    • Deben tener una instalación local como opción
  • No depende de otros módulos de las Carpentries
    • Particularmente, no requiere conocimiento de la línea de comandos o sistemas de control de versiones
  • Usa Jupyter Notebooks
    • La herramienta es usada por muchos instructores
    • No hay alguna alternativa
    • Y significa que incluso las personas que hayan visto algo de Python con anterioridad probablemente aprenderán algo
• Ejemplo motivador
  • Creación de gráficos en 2D adecuados para su inclusión en publicaciones
  • Motiva a casi todos
  • Hace que la lección sea utilizable por ambas Carpentries
    • Y significa que incluso las personas que han visto un poco de Python antes probablemente aprenderá algo
• Datos
  • Utiliza los datos de gapminder en la lección
  • Dividido en múltiples archivos por continente
  • Hacer que la salida de los ejemplos sea más ordenada (por ejemplo, usar Australia/New Zealand, que son sólo dos líneas)
  • Y permite ejemplos que muestran el uso de múltiples conjuntos de datos
• Céntrarse en Pandas en lugar de NumPy
  • Hace que la lección sea utilizable tanto por Software Carpentry y Data Carpentry
  • Es probable que los principiantes deseen una demostración de análisis de datos
  • Y personas con alguna experiencia previa:
    • aceptarán el análisis de datos como una tarea auténtica,
    • y es poco probable que hayan utilizado Pandas, entonces ellos también tendrán algo útil de la lección
• Los desafíos en su mayoría no serán “escribir este código desde cero”
  • Se desea que haya muchos ejercicios cortos que se pueden terminar en el tiempo asignado
  • Utiliza MCQ (preguntas de selección múltiple), rellenar los espacios en blanco, problemas de Parsons, “modifique este código”, etc.

Etapa 2: Resultados deseados

Preguntas

¿Cómo puedo…

• …leer datos tabulares?
• …graficar un vector de valores?
• …crear una gráfica de series de tiempo?
• …crear una gráfica para cada conjunto de datos?
• …extraer datos de un conjunto de datos para graficar?
• …escribir programas que pueda leer y reutilizar en el futuro?

Habilidades

Yo puedo…

• …escribir scripts cortos usando bucles y condicionales.
• …escribir funciones con un número fijo de parámetros que retornan un resultado.
• …importar bibliotecas usando aliases y refererenciar al contenido de la biblioteca.
• …hacer extracciones de datos simples y formatear datos usando Pandas.

Conceptos

Yo sé…

• …que un programa es una herramienta para el análisis de datos
  • Necesita ser validado/calibrado antes/durante el uso
  • Hace los análisis reproducibles, revisables, compartibles
• …que los programas son escritos para personas no para computadoras
  • Usar nombres de variable significativos
  • Usar modularidad para legibilidad y reutilización
  • Evitar duplicación
  • Documentar el propósito y el uso
• …que no hay resultados mágicos y que los programas que usan no son diferentes de los que ellas hacen
• … cómo asignar valores a las variables
• … que son números enteros, flotantes, cadenas, arreglos en NumPy y dataframes de Pandas
• … cómo rastrear la ejecución de un bucle for
• … cómo rastrear la ejecución de sentencias if / else
• … cómo crear e indexar listas
• … cómo crear e indexar arreglos de NumPy
• … cómo crear e indexar dataframes en Pandas
• … cómo crear gráficas de series de tiempo
• … la diferencia entre definir y llamar a una función
• … dónde encontrar documentación sobre bibliotecas estándar
• … cómo averiguar qué más ofrece Python científico

Etapa 3: Plan de aprendizaje

Evaluación sumativa

• A la mitad de la lección: crear una gráfica de series de tiempo por cada archivo de datos en una carpeta
• Final: extraer datos de un DataFrame de Pandas y crear gráficas de series de tiempo comparables de varias líneas

Correr y salir interactivamente (9:00)

• Enseñanza: 15 min (debido a problemas de configuración)
  • Iniciar Jupyter Notebooks, crear nuevos cuadernos y salir de Notebook.
  • Crear celdas de Markdown en un cuaderno.
  • Crear y correr celdas de Python en un cuaderno.
• Desafíos: 0 min (contando el tiempo de enseñanza - sin ejercicios separados)
  • Crear listas en Markdown
  • ¿Qué se muestra cuando varias expresiones se escriben en una celda?
  • Cambiar el tipo de una celda existente de código a Markdown
  • Formatear ecuaciones estilo LaTeX

Variables y Asignaciones (9:15)

• Enseñanza: 10 min
  • Escribir programas que asignan valores escalares a variables y hacen cálculos con esos valores.
  • Rastrear cambios en los programas que usan asignaciones de escalares.
• Desafíos: 10 min
  • Rastrear la ejecución de intercambio de código de dos valores usando variables intermedias.
  • Predecir el valor final de una variable después de varias asignaciones.
  • ¿Qué pasa si tratas de indexar un número?
  • ¿Qué nombre es mejor para una variable m, min, o minutos?
  • ¿Qué producen los siguentes cortes?

Tipos de Datos y Conversión de tipo de datos (09:35)

• Enseñanza: 10 min
  • Explicar la diferencia entre los enteros y los números de punto flotante.
  • Explicar la diferencia entre números y las cadenas de caracteres.
  • Usar funciones incorporadas para convertir enteros, números de punto flotante y secuencias de caracteres.
• Desafíos: 10 min
  • ¿Qué tipo de dato es 3.4?
  • ¿Qué tipo de dato es 3.25 + 4?
  • ¿Qué tipo de dato usarías para representar:
    • Número de días desde el inicio del año?
    • El tiempo que ha pasado desde el inicio del año?
    • Etc.
  • ¿Cómo puedes usar // (división de enteros) y % (módulo)?
  • ¿Qué hace int("3.4")?
  • Dados estos números de punto flotante, enteros, y secuencias de caracteres, ¿qué expresiones mostrarán un resultado en particular?
  • ¿Qué esperas que 1+2j + 3 produzca?

Funciones incorporadas y ayuda (09:55)

• Enseñanza: 15 min
  • Explicar el propósito de las funciones.
  • Llamar correctamente las funciones incorporadas de Python.
  • Anidar correctamente las llamadas a las funciones incorporadas.
  • Usar la ayuda para mostras documentación de las funciones incorporadas.
  • Describe correctamente situaciones en las que ocurren SyntaxError y NameError.
• Desafíos: 10 min
  • Explica el orden de las operaciones en la siguiente expresión compleja.
  • ¿Qué producirá cada combinación anidada de llamadas min y max?
  • ¿Por qué max y min no devuelven None cuando no se presentan argumentos?
  • Dado lo que hemos visto hasta ahora, ¿Qué expresión de índice obtendrá el último carácter en una secuencia de caracteres?

Café: 15 min (10:20)

Bibliotecas (10:35)

• Enseñanza: 10 min
  • Explica qué son las bibliotecas de software y por qué los programadores las crean y usan.
  • Escribe programas que importen y usen bibliotecas de la biblioteca estándar de Python.
  • Busca y lee la documentación para bibliotecas estándar de forma interactiva (en el intérprete) y en línea.
• Desafíos: 10 min
  • ¿Qué función de la biblioteca matemática estándar podrías usar para calcular una raíz cuadrada?
  • ¿Qué biblioteca usarías para seleccionar un valor aleatorio de los datos?
  • Si help(math) produce un error, ¿qué has olvidado hacer?
  • Completa los espacios en blanco en el código a continuación para que la importación y el programa se ejecuten.

Lectura de Datos Tabulados (10:55)

• Enseñanza: 10 min
  • Importar la biblioteca Pandas.
  • Usar Pandas para cargar un conjunto de datos CSV simple.
  • Obtener información básica sobre un DataFrame de Pandas.
• Desafíos: 10 min
  • Leer los datos de las Américas y mostrar sus estadísticas resumidas.
  • ¿Qué hacen .head y .tail?
  • ¿Qué secuencia de caracteres debes pasar a read_csv para leer archivos de otros directorios?
  • ¿Cómo puedes escribir datos CSV?

DataFrames (11:15)

• Enseñanza: 15 min
  • Seleccionar valores individuales de un dataframe de Pandas.
  • Seleccionar filas o columnas enteras de un dataframe.
  • Seleccionar un subconjunto de filas y columnas de un dataframe en una sola operación.
  • Seleccionar un subconjunto de un dataframe por un único criterio booleano.
• Desafíos: 15 min.
  • Escribir una expresión para encontrar el PIB per cápita de Serbia en 2007.
  • ¿Qué regla rige lo que se incluye (o no) en cortes numéricos y con nombre en Pandas?
  • ¿Qué hace cada línea en el siguiente programa corto?
  • ¿Qué hacen idxmin e idxmax?
  • Escriba expresiones para obtener el PIB per cápita para todos los países en 1982, para todos los países después de 1985, etc.
  • Dada la forma en que sus fronteras han cambiado desde 1900, ¿Qué harías si te pidieran crear una tabla de PIB per cápita para Polonia? para el siglo veinte?

Graficación (11:45)

• Enseñanza: 15 min
  • Cree un gráfico de series de tiempo que muestre un único conjunto de datos.
  • Cree un gráfico de dispersión que muestre la relación entre dos conjuntos de datos.
• Ejercicio: 15 min.
  • Complete los espacios en blanco para graficar el PIB mínimo per cápita a lo largo del tiempo para los países europeos.
  • Modifique el ejemplo para crear un gráfico de dispersión del PIB per cápita en los países asiáticos.
  • Explique qué hace cada argumento de plot en el siguiente ejemplo.

Almuerzo (12:15): 45 min

Listas (13:00)

• Enseñanza: 10 min
  • Explique por qué los programas necesitan colecciones de valores.
  • Escriba programas que creen listas planas, indexe, fraccione y modifique mediante asignaciones y llamadas a métodos.
• Desafíos: 10 min
  • Complete los espacios en blanco para que el programa produzca el resultado que se muestra.
  • ¿Cuán grandes son los siguientes cortes?
  • ¿Qué imprimen las expresiones de índice negativo?
  • ¿Qué hace stride en un corte?
  • ¿Cómo se manejan los límites de rango en los cortes?
  • ¿Cuál es la diferencia en ordenar usando estas dos maneras?
  • ¿Cuál es la diferencia entre nuevo = viejo y nuevo = viejo[:]?

Bucles (13:20)

• Enseñanza: 10 min
  • Explicar para que son usados los bucles.
  • Rastrear la ejecución de un bucle simple (no anidado) y correctamente indicar el estado de los valores de cada variable en cada interación.
  • Escribir bucles que usan un patrón acumulador para agregar valores.
• Desafíos: 15 min.
  • ¿Un error de indentación es un error de syntax o runtime?
  • Rastrear que líneas del programa son ejecutadas y en qué orden.
  • Llenar los espacios en blanco en este program para invertir la secuencia de caracteres.
  • Llenar los espacios en blanco en estos ejemplos para ganar práctica en valores acumulados.
  • Reordenar e indentar estas líneas para calcular la suma cumulativa de los valores de la lista.

Iterando Sobre Datos (13:45)

• Desafíos: 15 min.
  • Ser capaz de leer y escribir expresiones glob que encuentren un conjunto de archivos.
  • Usar glob para crear listas de archivos.
  • Escribir bucles para realizar operaciones en archivos, dada una lista con sus nombres.
• Desafíos: 10 min
  • ¿Qué archivos no se encuentran con una expresión glob?
  • Modificar este programa para mostrar el número de filas en el archivo más pequeño.
  • Escribir un programa que lea y visualice todos los datos regionales.

Escribiendo Funciones (14:00)

• Enseñanza: 10 min
  • Explicar e identificar la diferencia entre definir y llamar una función.
  • Escribir una función que recibe un número definido de argumentos y produce un resultado.
• Desafíos: 15 min.
  • Este código define y llama a una función - ¿Qué muestra cuando se ejecuta?
  • Explicar por que este programa muestra cosas en un orden particular.
  • Llenar los espacios en blanco para crear una función que encuentra el valor mínimo en un archivo de datos.
  • Llenar los espacios en blanco para crear una función que encuentre el primer valor negativo en una lista. ¿Qué hace la función si la lista está vacía?
  • ¿Porqué es importante pasar argumentos nombrando los parámetros correspondientes?
  • Llena los espacios en blanco y convierte este código en una función.

Alcance de una variable (14:25)

• Enseñanza: 10 min
  • Identificar variables locales y globales.
  • Identificar parámetros como variables locales.
  • Leer un rastreo y determinar el archivo, la función y el número de línea donde el error ha ocurrido.
• Desafíos: 10 min
  • Rastrear los cambios de valores en el programa, siendo cuidadosa en distinguir valores locales de globales.

Café (14:45): 15 min

Condicionales (15:00)

• Enseñanza: 10 min
  • Escribir correctamente programas que usan declaraciones if y else y expresiones booleanas (sin operadores lógicos).
  • Rastrear la ejecución de condicionales no anidados y condicionales dentro de bucles.
• Desafíos: 15 min.
  • Rastrear la ejecución de esta declaración condicional.
  • Llena los espacios en blanco para que esta función remplace los valores negativos por ceros.
  • Modifica este programa para que sólo procese archivos de menos de 50 registros.
  • Modifica este programa para que siempre encuentre el valor máximo y mínimo en una lista sin importar los valores en la lista.

Estilo de Programación (15:25)

• Enseñanza: 15 min
  • ¿Cómo puedo hacer mis programas más legibles?
  • ¿Cómo formatean su código la mayoría de los programadores?
  • ¿Cómo pueden los programas revisar sus operaciones?
• Desafíos: 15 min.
  • ¿Qué líneas en este código estarán disponibles como ayuda online?
  • Convertir los comentarios de un programa en docstrings.
  • Reescribir este pequeño programa para que sea más fácil de leer.

Cerrar (15:55)

• Enseñanza: 20 min
  • Nombrar y localizar sitios web de la comunidad científica de Python para software, talleres, y ayuda.
• Desafíos: 0 min
  • Ninguno.

Retroalimentación (16:15)

• Enseñanza: 0 min
• Desafíos: 15 min.
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Fin (16:30)