Ściągi (Cheatsheets)

Olbrzymi zbiór ściąg odnoszących się do wszelkich programów oraz pakietów można znaleźć tutaj.

Platforma Anaconda

Platforma Anaconda powstała z myślą o obróbce danych. Składa się na nią wiele programów i bibliotek. Platforma jest stale rozwijana. Umożliwia pracę z językami programowania Python i R.

Instalacja

W przypadku, gdy ma się ograniczone zasoby pamięci można zainstalować okrojoną wersję platformy zwaną Miniconda Wtedy interesujące nas pakiety dołącza się za pomocą pakietu Conda służącego do zarządzania środowiskami, bibliotekami oraz zależnościami między pakietami. W miejsce Condy możemy też posługiwać się programem graficznym Anaconda Navigator (AN). Instaluje się on automatycznie w przypadku, gdy zdecydujemy się na pełną wesję Anacondy. Możemy też go doinstalować za pomocą Condy.

Ściągi Anaconda (Cheatsheets)

Użyteczne ściągi dotyczące Anacondy oraz Condy można znaleźć tutaj ściąga1 i tutaj ściąga2.

Uruchamianie (Running)

Będziemy posługiwali się głównie notatnikiem Jupyter Lab. Za jego pośrednictwem będziemy pisali i uruchamiali programy; wykonywali opisy i analizy.

Można też posługiwać się starszą wersją notatnika Jupyter Notebook a jeśli ktoś pisze dłuższy program, celowym jest użycie jakiegoś edytora; np. Atom, Notepad++, PyCharm lub wbudowany w dystrybucję Anaconda Spyder.

Jupyter wykorzystuje interaktywną powłokę IPython. Dzięki niej możemy na przemian kod pisać i natychmiast wykonywać. Pozwala to na zbudowanie nawet dużego programu poprzez niezależne testowanie małych fragmentów i składanie ich w całość. Jupyter umożliwia więcej: stworzenie całego interaktywnego dokumentu, gotowego do publikacji w sieci, czy odczytania za pomocą przeglądarki, w którym może się znaleźć tak tekst jak i wykresy, tabele, zdjęcia a nawet filmy.

Jest kilka sposobów uruchomienia Jupyter Lab (Notebook):

Ćwiczenie. Z notatnikami Jupyter można także pracować w ogóle nie instalując platformy Anaconda. Proszę się z tą możliwością zapoznać samodzielnie.

Literatura

  1. Dokumentacja pakietów (packages documentation)
  2. Zanurkuj w Pythonie
  3. Non-Programmer's Tutorial for Python3
  4. Zed A. Shaw, Python 3. Proste wprowadzenie do fascynującego świata programowania, Helion 2018
  5. Zed. A. Shaw, Learn Python 3 the Hard Way, Pearson Education 2017
  6. Wes McKinney, Python w analizie danych, Helion, O'Reilly 2018
  7. Wes McKinney, Python for Data Analysis
  8. Allen Downey, Jeffrey Elkner, Chris Meyers How to think like a computer scientist

Materiały pomocnicze

  1. Witryna geeks for geeks poświęcona jest wszelkim aspektom analityki danych. Zawiera bogaty zasób treści dotyczących czystego Pythona, jego bibliotek oraz ich zastosowań. Jest napisana w języku angielskim, ale "googlowe" tłumaczenie na język polski jest całkiem przyzwoite.

  2. Warto też zajrzeć na bloga Małgorzaty Łyczywek.

Python

Obok Pythona znajdującego się w dystrybucji Anaconda bądź Miniconda, dobrze jest zainstalować najnowszą wersję Pythona ze strony programu. Program instalacyjny nie wymaga większej uwagi, jednak w trakcie instalacji można zaznaczyć okienko Add Python 3.9 to PATH. Dzięki temu będziemy mogli uruchamiać Pythona z wiersza poleceń lub terminala PowerShell. Tak zaleca w swojej książce Z. A. Shaw, jednak z pewnością nie jest to konieczne. Każdemu natomiast zaleca się przejrzenie znajdującego się w dokumentacji przewodnika po Pythonie - Python tutorial. W przewodniku omówione są zagadnienia niezbędne do posługiwania się Pythonem w analizie danych. Należy jeszcze zaznaczyć, że Pythona 3.9 nie da się zainstalować pod windows 7 lub jeszcze starszą wersją "okien". Wtedy trzeba zainstalować starszą wersję Pythona; np. 3.7.

Jupyter

Projekt Jupyter jest przedsięwzięciem, którego celem jest zbudowanie otwartego oprogramowania, otwartych standardów i usług służących interaktywnym obliczeniom z użyciem wielu języków programowania. Nazwa Jupyter jest skrótowcem utworzonym z trzech języków: Julia, Python, R (Ju-Pyt-eR).

Jupyter Lab ma trzy rodzaje okien, zwanych też komórkami: markdown, code, raw. W oknach markdown sporządzamy opisy, redagujemy treść. Okna code służą do pisania programów, zaś raw, do pisania tekstu nieobrobionego. Tekstem nieobrobionym możemy np. zapisać jakiś algorytm. Ten akapit zapisany jest w oknie markdown. Następny jest programem. Jeśli program chcemy wykonać, albo wyjść z trybu edycji do trybu podglądu, to klikamy myszą na okno i wciskamy kombinację klawiszy Shift+Enter.

Następne okno zapisane jest w formacie raw.

for i in range(1,7): print(i**3)

Zauważmy, że okna markdown i raw są nienumerowane, zaś code i owszem. Dlaczego?

Wstęp

Python jako kalkulator.

Liczby

$(\frac{3-7}{4+2}-(\frac{3+1}{16+7}+\frac {\frac{\frac 3 7} {19}}{20} +1)) \cdot 34$

$m\% k$ oznacza więc resztę z dzielenia $m$ przez $k$, zaś $m//k$ oznacza wynik z dzielenia z resztą $m$ przez $k$ z pominięciem reszty.

Zmienne, a raczej etykiety

Liczby zespolone

Liczby zespolone zapisujemy w Pythonie tak: $a+bj$.

Możemy też zapisywać je w formie: $\tt complex(a,b)$

Łańcuchy (Strings)

Dowolne ciągi znaków Unicode wydzielone za pomocą cudzysłowów ' ' bądź " ".

Dodawanie, mnożenie przez liczby całkowite
Plasterkowanie
Porównywanie
Korzystanie z pomocy. Metody łańcuchów.

Listy

Listy to podstawowy sposób organizacji danych (struktura danych) w Pythonie.

Jak widać, lista może zawierać liczby, łańcuchy a także inne listy (może być zagnieżdżona).

Dodawanie list (konkatenacja) i mnożenie przez liczby całkowite
Wywoływanie elementu listy. Plasterkowanie

Proste programy

Ćwiczenie. Sporządź listę kwadratów pierwszych stu liczb naturalnych (zaczynamy od 0!).

Rozwiązanie. Instrukcja wygląda podobnie jak w przypadku zbiorów: $K=\{x^2\colon x\in\{0,\ldots, 99\}\}$. Jednak zamiast $\{0,\ldots, 99\}$ w Pythonie piszemy: $\texttt{range(100)}$; zamiast $x^2\colon x\in$, w Pythonie piszemy: $\texttt{x**2 for x in}$. Otrzymamy

Gdybyśmy mieli życzenie sporządzić listę trzydziestu kolejnych kwadratów począwszy od kwadratu liczby 7, to musielibyśmy zmienić iterator na $\texttt{range(7, 37)}$:

Ćwiczenie. Sporządź listę $L$ kwadratów liczb nieparzystych nieprzekraczających 100.

Rozwiązanie. Zbiór takich liczb moglibyśmy określilić tak: $L=\{x^2\colon x\in \{0,\ldots, 100\}, \text{o ile $x$ jest nieparzysta}\}$. W Pythonie zrobimy to bardzo podobnie:

Opisaną procedurę nazywamy filtrowaniem: dopisaliśmy warunek, który $x$ musi spełniać (ma być nieparzysty) by element, w tym wypadku $x^2$, był zaliczony do $L$.

Instrukcje warunkowe

Instrukcja to polecenie przekształcenia jakichś danych, często przechowywanych w postaci listy, łańcucha itp. Jeśli sposób wykonania przekształcenia zależy od dodatkowych warunków, to mówimy o instrukcji warunkowej. W Pythonie zarezerwowano odpowiednie słowa służące do tworzenia takich instrukcji, np.: $\texttt{if, elif, else}$.

Przykład ankiety stworzonej za pomocą instrukcji warunkowej.
Jeszcze jeden przykład.
Instrukcja $\texttt{for}$

Instrukcji tej użyliśmy kilkukrotnie. Za każdym razem odwoływaliśmy się do iteratorów $\texttt{range}$. Można także wykonywać tę instrukcję na każdym ciągu jak łańcuch, czy lista.

Przykład użycia $\texttt{for}$ na łańcuchu.

Przykład użycia instrukcji $\texttt{for}$ na liście.

Iterator $\texttt{range}$ może być także użyty z określonym skokiem: $\texttt{range(m,n, s)}$. Liczba startowa $m$ kolejne $m+s$, $m+2s$, itd. Ostatnia liczba w ciągu jest mniejsza niż $n$ i zarazem największą postaci $m+ks$.

Instrukcja $\texttt{while}$.
Zastosowanie $\texttt{while}$ - ciąg Fibonacciego.

Ćwiczenie Dwa pierwsze wyrazy ciągu F.: 1, 1. Kolejne są sumami dwu poprzedzających. Wyznacz pierwsze trzydzieści wyrazów tego ciągu.

Rozwiązanie.

Dodatkowe uwagi na temat list

Listy, podobnie jak łańcuchy i inne klasy mają swoje swoje metody. Można je wywołać:

Można też zajrzeć do podrozdziału 5.1 Poradnika (Tutorial).

Listy są obiektami mutowalnymi, tzn. możemy zmieniać zawartość listy tak jak zmieniamy wartość zmiennej, pozostawiając jej nazwę

Lista jako stos (kolejka): dokładanie do listy i odbieranie z listy ostatniego elementu

Ćwiczenie. Dane:

Jaki będzie rezultat wykonania następujących instrukcji? W szczególności, czy listy Cytata i A będą różne, czy takie same?

I odrobinę więcej komplikacji. Jak będzie wyglądała lista P powstała w wyniku zastosowania kolejnych operacji?

Wniosek $P$ jest listą tożsamych list. Zmiana jednej, wywołuje identyczną zmianę pozostałych. $P[3]$ jest inną etykietą (aliasem) listy $x$.

Jeśli chcemy, by listy były identyczne lecz nietożsame, musimy sporządzić ich (płytkie) kopie:

Inne instrukcje: $\texttt{break, continue, try, pass}$

(proszę przeszukać dokumentację lub dostępne podręczniki w celu uzyskania dodatkowych informacji)

Ćwiczenie. Sprawdzić, czy na liście znajduje się pozycja 'czerwony' i wydrukować komunikat.

Ćwiczenie. Wykonać poniższą instrukcję. Następnie wyłączyć linię continue i wykonać:

I jeszcze podobne:

Ćwiczenie. Wykonać poniższą instrukcję zmieniając dowolnie wartość zmiennej $x$.

Funkcje

Jeśli jakiś fragment programu powtarza się, a zmieniają się jedynie dane, warto stworzyć funkcję, która będzie obsługiwała wszystkie takie przypadki. Tym samym będziemy mogli wielokrotnie wykorzystać ten sam fragment kodu.

Przykład. Chcemy wyznaczyć wszystkie ciągi 0-1 długości 7. Wtedy lepiej napisać funkcję pozwalającą na wyznaczenie wszystkich ciągów długości $n\ge 1$.

$\texttt{return(x)}$ oznacza, że wywołanie funkcji $\texttt{zerojeden(n)}$ tworzy listę $x$ złożoną ze wszystkich ciągów 0-1 długości $n$. Oczywiście $n$ musi mieć konkretną wartość. Lista ta jest drukowana automatycznie:

Jeśli chcemy drukowania uniknąć, musimy nadać liście etykietę:

Ćwiczenie. Ciąg Fibonacciego może startować z jakiejkolwiek pary wartości $a$, $b$. Określ funkcję wyznaczającą pierwszych $n$ wyrazów ciągu Fibonacciego o wyrazach początkowych $a$, $b$.

Jeśli jakieś wartości startowe będą używane najczęściej, możemy argumenty startowe zdeklarować z domyślnymi wartościami. Wtedy będziemy mogli je pominąć przy wywoływaniu funkcji.

Proszę zwrócić uwagę na zmianę kolejności argumentów. Argumenty o wartościach domyślnych deklarujemy zawsze na końcu.

Za argumentami funkcji mogą się kryć dowolne dane, także listy, łańcuchy bądź krotki.

Słowo o krotkach.

Krotki są podobne to list, jednak są niemutowalne. To znaczy, nie możemy ich traktować jak zmiennej przechowującej ciąg danych, które możemy niezależnie aktualizować, tak jak czynimy to w przypadku listy.

Więcej na temat krotek w dokumentacji. Metody możemy poznać za pomocą $\texttt{help(tuple)}$.

Ćwiczenie. Zbudować funkcję, która przeplata wyrazy dwu list. Listy powinny być równej długości, a jeśli nie są, to powinniśmy otrzymać stosowny komunikat.

Komentarz. Jak widać, jeśli typy danych nie są w definicji funkcji zadeklarowane, to można użyć innych typów niż te, dla których funkcję domyślnie tworzyliśmy. W wielu językach np. Pascal, C, niepodobna określić funkcji bez wyraźnego określenia typu zmiennych.