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authorBoris Verkhovskiy <boris.verk@gmail.com>2024-06-03 13:31:20 -0600
committerBoris Verkhovskiy <boris.verk@gmail.com>2024-06-03 13:31:20 -0600
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--- a/pt-br/pythonstatcomp-pt.html.markdown
+++ b/pt-br/pythonstatcomp-pt.html.markdown
@@ -16,10 +16,10 @@ Stata, SAS, SPSS ou MATLAB.
```python
# 0. Preparando-se ====
-""" Para começar, instale o seguinte : jupyther, numpy, scipy, pandas,
+""" Para começar, instale o seguinte : jupyther, numpy, scipy, pandas,
matplotlib, seaborn, requests.
Certifique-se de executar este tutorial utilizando o Jupyther notebook para
- que você utilize os gráficos embarcados e ter uma fácil consulta à
+ que você utilize os gráficos embarcados e ter uma fácil consulta à
documentação.
O comando para abrir é simplesmente '`jupyter notebook`, quando abrir então
clique em 'New -> Python'.
@@ -29,7 +29,7 @@ Stata, SAS, SPSS ou MATLAB.
""" A única razão das pessoas optarem por Python no lugar de R é que pretendem
interagir com o ambiente web, copiando páginas diretamente ou solicitando
- dados utilizando uma API. Você pode fazer estas coisas em R, mas no
+ dados utilizando uma API. Você pode fazer estas coisas em R, mas no
contexto de um projeto já usando Python, há uma vantagem em se ater uma
linguágem única.
"""
@@ -75,7 +75,7 @@ pets
# 1 vesuvius 6 23 fish
# 2 rex 5 34 dog
-""" Usuários R: observe que o Python, como a maioria das linguagens de programação
+""" Usuários R: observe que o Python, como a maioria das linguagens de programação
influenciada pelo C, a indexação começa de 0. Em R, começa a indexar em 1
devido à influência do Fortran.
"""
@@ -99,7 +99,7 @@ pets.age[0:2]
sum(pets.age) * 2 # 28
max(pets.weight) - min(pets.weight) # 20
-""" Se você está fazendo alguma álgebra linear séria e processamento de
+""" Se você está fazendo alguma álgebra linear séria e processamento de
números você pode desejar apenas arrays, não DataFrames. DataFrames são
ideais para combinar colunas de diferentes tipos de dados.
"""
@@ -238,8 +238,9 @@ sns.lmplot("BirthY", "EstAge", data=hre)
Se você quiser saber mais, obtenha o Python para análise de dados de Wes McKinney. É um excelente recurso e usei-o como referência ao escrever este tutorial.
-Você também pode encontrar muitos tutoriais interativos de IPython sobre assuntos específicos de seus interesses, como Cam Davidson-Pilon's <a href="http://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/" Title="Programação Probabilística e Métodos Bayesianos para Hackers">Programação Probabilística e Métodos Bayesianos para Hackers</a>.
+Você também pode encontrar muitos tutoriais interativos de IPython sobre assuntos específicos de seus interesses, como Cam Davidson-Pilon's [Programação Probabilística e Métodos Bayesianos para Hackers](http://camdavidsonpilon.github.io/Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers/).
Mais alguns módulos para pesquisar:
- - análise de texto e processamento de linguagem natural: nltk, http://www.nltk.org
- - análise de rede social: igraph, http://igraph.org/python/
+
+ - análise de texto e processamento de linguagem natural: [nltk](http://www.nltk.org)
+ - análise de rede social: [igraph](http://igraph.org/python/)