Do curso: Python para Ciência de Dados: Formação Básica
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Arrays e Numpy - Tutorial de Python
Do curso: Python para Ciência de Dados: Formação Básica
Arrays e Numpy
Você já tentou usar um aplicativo de planilhas para fazer cálculos em uma planilha com mais de 300.000 linhas? O que aconteceu? Se o aplicativo não travou, ele demorou bastante para terminar todos os cálculos. Pensando nesse tipo de problema que o "Numpy" foi construído. Ele facilita a execução de cálculos com os dados que estão armazenados em "arrays" e matrizes, mesmo que você tem uma quantidade gigante de dados. Você já ouviu bastante sobre "arrays" nesse curso, mas apenas para te dar uma definição formal, um "arrays" é um objeto unidimensional que contém um conjunto de elementos do mesmo tipo. Aqui está uma lista de operadores matemáticos em "python". Nós usamos os mesmos símbolos que você encontra em qualquer calculadora. Mantenha isso em mente, pois na demonstração de código a seguir eu vou te mostrar como usar esses símbolos para fazer operações aritméticas com arrays. Agora vamos ver como criar arrays usando o NumPy, e usar os nossos…
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Conteúdos
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Arrays e Numpy4 m27 s
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Matrizes e Numpy5 m10 s
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Estatística Descritiva1 m26 s
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Investigando valores numéricos2 m42 s
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Investigando a dispersão de uma variável2 m57 s
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Variáveis categóricas1 m4 s
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Dados categóricos e o Pandas4 m22 s
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Identificando correlações: Método paramétrico2 m6 s
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Calculando o Coeficiente de Pearson5 m43 s
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Identificando correlações: Método não-paramétrico2 m25 s
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Usando Spearman e Qui-Quadrado6 m27 s
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Transformando distribuições de dados2 m
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Pre-processamento com Sckit-Learn6 m13 s
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