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diff --git a/pt-br/pythonstatcomp-pt.html.markdown b/pt-br/pythonstatcomp-pt.html.markdown index 7b1a3bf4..08c73da3 100644 --- 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/) |