Plotting and Programming in Python: Reference

Ключові моменти

Довідник

Запуск та завершення роботи

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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

• 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()

Списки

• 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

• 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)

Умовні оператори

• 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')

Перегляд наборів даних в циклі

• 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)

Написання функцій

• 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)

Область видимості змінної

• 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

• 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

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.