Tópico 10 – Iteração

Vamos aprender sobre laços em Python e um pouco sobre como gerar dados.

Resultados Esperados

Entender laços (for)
Entender a geração de números aleatórios (np.random)

Material Adaptado do DSC10 (UCSD)

Eu não tive tempo de mudar esses exemplos, então eles refletem a realidade da UCSD. Não da UFMG.

#In: 
import babypandas as bpd
import numpy as np

Agenda

Booleanos.
Declarações condicionais (ou seja, declarações if).
Iteração (ou seja, loops for).

Observação:

Concluímos a introdução de novas técnicas de manipulação de DataFrame.
Hoje abordaremos algumas ferramentas básicas de programação, que serão muito relevantes à medida que começarmos a abordar mais ideias em estatística (na próxima semana).

Booleanos

Recapitulação: Booleanos

bool é um tipo de dados em Python, assim como int, float e str.
Significa “Boolean”, em homenagem a George Boole, um dos primeiros matemáticos.
Existem apenas dois valores booleanos possíveis: True ou False.
Sim ou não.
Ligado ou desligado.
1 ou 0.
As comparações resultam em valores booleanos.

#In: 
capstone = 'finished'
units = 123

#In: 
units >= 180

False

#In: 
type(units >= 180)

bool

Operadores booleanos; `not`

Existem três operadores que nos permitem realizar aritmética com booleanos – not, and e or.

not vira True ↔️ False.

#In: 
capstone

'finished'

#In: 
capstone == 'finished'

True

#In: 
not capstone == 'finished'

False

O operador `e`

O operador and é colocado entre dois bools. É True se ambos forem True; caso contrário, é Falso.

#In: 
capstone

'finished'

#In: 
units

#In: 
capstone == 'finished' and units >= 180

False

#In: 
capstone == 'finished' and units >= 120

True

O operador `ou`

O operador or é colocado entre dois bools. É True se pelo menos um for True; caso contrário, é Falso.

#In: 
capstone

'finished'

#In: 
units

#In: 
capstone == 'finished' or units >= 180

True

#In: 
# Both are True!
capstone == 'finished' or units >= 0

True

#In: 
# Both are False!
capstone == 'not started' or units >= 180

False

Ordem de operações

Por padrão, a ordem das operações é not, and, or. Veja a precedência de todos os operadores em Python here.
Como de costume, use (parênteses) para tornar as expressões mais claras.

#In: 
capstone

'finished'

#In: 
units

#In: 
capstone == 'finished' or (capstone == 'in progress' and units >= 180)

True

#In: 
# Different meaning!
(capstone == 'finished' or capstone == 'in progress') and units >= 180

False

#In: 
# "and" has precedence.
capstone == 'finished' or capstone == 'in progress' and units >= 180

True

Booleanos podem ser complicados!

Por exemplo, não (a e b) é diferente de não a e não b! Se você estiver curioso, leia mais sobre De Morgan’s Laws.

#In: 
capstone

'finished'

#In: 
units

#In: 
not (capstone == 'finished' and units >= 180)

True

#In: 
(not capstone == 'finished') and (not units >= 180)

False

Nota: `&` e `|` vs. `e` e `ou`

Use os operadores & e | entre duas Séries. A aritmética será feita elemento a elemento (separadamente para cada linha).
Isto é relevante ao escrever consultas DataFrame, por ex. df[(df.get('capstone') == 'concluído') & (df.get('units') >= 180)].
Use os operadores and e or entre dois booleanos individuais.
por exemplo. capstone == 'acabado' e unidades >= 180.

Verificação de conceito ✅ – Resposta em cc.dsc10.com

Suponha que definimos a = True e b = True. Qual é o valor da expressão a seguir?

not (((not a) and b) or ((not b) or a))

A. Verdade

Por exemplo, Falso

C. Poderia ser qualquer um

Além: o operador `in`

Às vezes, queremos verificar se um elemento específico está em uma lista/matriz ou se uma substring específica está em uma string. O operador in pode fazer isso por nós:

#In: 
3 in [1, 2, 3]

True

#In: 
'hey' in 'hey my name is'

True

#In: 
'dog' in 'hey my name is'

False

Condicionais

instruções `if`

Freqüentemente, desejaremos executar um bloco de código somente se uma expressão condicional específica for True.
A sintaxe para isso é a seguinte (não esqueça dos dois pontos!):

if <condition>:
    <body>

O recuo é importante!

#In: 
capstone = 'finished'
capstone

'finished'

#In: 
if capstone == 'finished':
    print('Looks like you are ready to graduate!')

Looks like you are ready to graduate!

`else`

else: Faça outra coisa se a condição especificada for False.

#In: 
capstone = 'finished'
capstone

'finished'

#In: 
if capstone == 'finished':
    print('Looks like you are ready to graduate!')
else:
    print('Before you graduate, you need to finish your capstone project.')

Looks like you are ready to graduate!

`elif`

E se quisermos verificar mais de uma condição? Use elif.
elif: se a condição especificada for False, verifique a próxima condição.
Se essa condição for False, verifique a próxima condição e assim por diante, até vermos uma condição True.
Depois de ver uma condição True, ele avalia o código recuado e para.
Se nenhuma das condições for True, o corpo else é executado.

#In: 
capstone = 'in progress'
units = 123

#In: 
if capstone == 'finished' and units >= 180:
    print('Looks like you are ready to graduate!')
elif capstone != 'finished' and units < 180:
    print('Before you graduate, you need to finish your capstone project and take', 180 - units, 'more units.')
elif units >= 180:
    print('Before you graduate, you need to finish your capstone project.')
else:
    print('Before you graduate, you need to take', 180 - units, 'more units.')

Before you graduate, you need to finish your capstone project and take 57 more units.

E se usarmos if em vez de elif?

#In: 
if capstone == 'finished' and units >= 180:
    print('Looks like you are ready to graduate!')
if capstone != 'finished' and units < 180:
    print('Before you graduate, you need to finish your capstone project and take', 180 - units, 'more units.')
if units >= 180:
    print('Before you graduate, you need to finish your capstone project.')
else:
    print('Before you graduate, you need to take', 180 - units, 'more units.')

Before you graduate, you need to finish your capstone project and take 57 more units.
Before you graduate, you need to take 57 more units.

Exemplo: Porcentagem para nota em letras

Abaixo, complete a implementação da função grade_converter, que recebe uma nota percentual (grade) e retorna a letra da nota correspondente, conforme tabela:

Carta	Alcance
Um	[90, 100]
B	[80, 90)
C	[70, 80)
D	[60, 70)
F	[0, 60)

Sua função deve funcionar nestes exemplos:

>>> grade_converter(84)
'B'

>>> grade_converter(60)
'D'

#In: 
def grade_converter(grade):
    ...

#In: 
grade_converter(84)

#In: 
grade_converter(60)

Atividade

def mystery(a, b):
    if (a + b > 4) and (b > 0):
        return 'bear'
    elif (a * b >= 4) or (b < 0):
        return 'triton'
    else:
        return 'bruin'

Sem executar código:

O que mystery(2, 2) retorna?
Encontre entradas para que chamar mystery produza 'bruin'.

#In: 
def mystery(a, b):
    if (a + b > 4) and (b > 0):
        return 'bear'
    elif (a * b >= 4) or (b < 0):
        return 'triton'
    else:
        return 'bruin'

Iteração

loops `for`

#In: 
import time

print('Launching in...')

for x in [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]:
    print('t-minus', x)
    time.sleep(0.5) # Pauses for half a second
    
print('Blast off! 🚀')

Launching in...
t-minus 10
t-minus 9
t-minus 8
t-minus 7
t-minus 6
t-minus 5
t-minus 4
t-minus 3
t-minus 2
t-minus 1
Blast off! 🚀

`for`-loops

Loops nos permitem repetir a execução do código. Existem dois tipos de loops em Python; o loop for é um deles.

A sintaxe de um loop for é a seguinte:

for <element> in <sequence>:
  <for body>

Leia isto como: “para cada elemento desta sequência, repita este código”.
Nota: listas, arrays e strings são exemplos de sequências.
Assim como nas instruções if, o recuo é importante!

Exemplo: Quadrados

#In: 
num = 4
print(num, 'squared is', num ** 2)

num = 2
print(num, 'squared is', num ** 2)

num = 1
print(num, 'squared is', num ** 2)

num = 3
print(num, 'squared is', num ** 2)

squared is 16
squared is 4
squared is 1
squared is 9

#In: 
# The loop variable can be anything!

list_of_numbers = [4, 2, 1, 3]

for num in list_of_numbers:
    print(num, 'squared is', num ** 2)

squared is 16
squared is 4
squared is 1
squared is 9

A linha print(num, 'squared is', num ** 2) é executada quatro vezes:

Na primeira iteração, num é 4.
Na segunda iteração, num é 2.
Na terceira iteração, num é 1.
Na quarta iteração, num é 3.

Isso acontece mesmo que não haja num = em lugar nenhum.

Atividade

Usando o array colleges, escreva um loop for que imprima:

Revelle College
John Muir College
Thurgood Marshall College
Earl Warren College
Eleanor Roosevelt College
Sixth College
Seventh College

Clique aqui para ver a solução depois de tentar você mesmo.

para faculdade em faculdades: print(faculdade + 'Faculdade')

#In: 
colleges = np.array(['Revelle', 'John Muir', 'Thurgood Marshall', 
            'Earl Warren', 'Eleanor Roosevelt', 'Sixth', 'Seventh'])

#In: 
...

Ellipsis

Gamas

Lembre-se, cada elemento de uma lista/array possui uma posição numérica.
A posição do primeiro elemento é 0, a posição do segundo elemento é 1, etc.
Podemos escrever um loop for que acessa cada elemento em um array usando sua posição.
np.arange será útil.

#In: 
actions = np.array(['ate', 'slept', 'exercised'])
feelings = np.array(['content 🙂', 'energized 😃', 'exhausted 😩'])

#In: 
len(actions)

#In: 
for i in np.arange(len(actions)):
    print(i)

0
1
2

#In: 
for i in np.arange(len(actions)):
    print('I', actions[i], 'and I felt', feelings[i])

I ate and I felt content 🙂
I slept and I felt energized 😃
I exercised and I felt exhausted 😩

Exemplo: Cachinhos Dourados e os Três Ursos

Não precisamos usar a variável de loop!

#In: 
for i in np.arange(3):
    print('🐻')
print('👧🏼')

🐻
🐻
🐻
👧🏼

Randomização e iteração

Nas próximas aulas, aprenderemos como simular eventos aleatórios, como jogar uma moeda.
Freqüentemente, iremos:
1. Execute um experimento, por ex. “jogue 10 moedas.”
2. Acompanhe algum resultado, por ex. “número de cabeças.”
3. Repita as etapas 1 e 2 muitas e muitas vezes usando um loop for.

Armazenando os resultados

Para armazenar nossos resultados, normalmente usaremos um int ou um array.
Se estiver usando um int, definimos uma variável int (geralmente para 0) antes do loop, então usamos + para adicioná-la dentro do loop.
Se estiver usando um array, criamos um array (geralmente vazio) antes do loop, então usamos np.append para adicioná-lo dentro do loop.

`np.append`

Esta função recebe duas entradas:
uma matriz
um elemento para adicionar ao final do array
Retorna um novo array. Não modifica a matriz de entrada.
Normalmente usamos assim para estender um array em um elemento: nome_do_array = np.append(nome_do_array, element_to_add)
⚠️ Lembre-se de armazenar o resultado!

#In: 
some_array = np.array([])

#In: 
np.append(some_array, 'hello')

array(['hello'], dtype='<U32')

#In: 
some_array

array([], dtype=float64)

#In: 
# Need to save the new array!
some_array = np.append(some_array, 'hello')
some_array

array(['hello'], dtype='<U32')

#In: 
some_array = np.append(some_array, 'there')
some_array

array(['hello', 'there'], dtype='<U32')

Exemplo: lançamento de moeda

A função flip(n) lança n moedas justas e retorna o número de caras que viu. (Não se preocupe em como isso funciona por enquanto.)

#In: 
def flip(n):
    '''Returns the number of heads in n simulated coin flips, using randomness.'''
    return np.random.multinomial(n, [0.5, 0.5])[0]

#In: 
# Run this cell a few times – you'll see different results!
flip(10)

Vamos repetir o ato de lançar 10 moedas, 10.000 vezes.

Cada vez, usaremos a função flip para lançar 10 moedas e calcular o número de caras que vimos.
Armazenaremos esses números em um array, heads_array.
Cada vez que usarmos nossa função flip para lançar 10 moedas, adicionaremos um elemento ao final de heads_array.

#In: 
# heads_array starts empty – before the simulation, we haven't flipped any coins!
heads_array = np.array([])

for i in np.arange(10000):
    
    # Flip 10 coins and count the number of heads.
    num_heads = flip(10)
    
    # Add the number of heads seen to heads_array.
    heads_array = np.append(heads_array, num_heads)

Agora, heads_array contém 10.000 números, cada um correspondendo ao número de caras em 10 lançamentos de moeda simulados.

#In: 
heads_array

array([5., 4., 5., ..., 7., 5., 4.])

#In: 
len(heads_array)

#In: 
(bpd.DataFrame().assign(num_heads=heads_array)
 .plot(kind='hist', density=True, bins=np.arange(0, 12), ec='w', legend=False, 
       title = 'Distribution of the number of heads in 10 coin flips')
);

png

O padrão acumulador

loops `for` no DSC 10

Quase todos os loops for no DSC 10 usarão o padrão acumulador.
Isso significa que inicializamos uma variável e a adicionamos repetidamente dentro de um loop.
Não use loops for para realizar operações matemáticas em cada elemento de um array ou série.
Em vez disso, use manipulações de DataFrame e métodos de matriz ou série integrados.
Vídeo útil 🎥: For Loops (and when not to use them) em DSC 10.

Trabalhando com strings

String são sequências, então podemos iterá-las também!

#In: 
for letter in 'uc san diego':
    print(letter.upper())

U
C
 
S
A
N
 
D
I
E
G
O

#In: 
'california'.count('a')

Exemplo: contagem de vogais

Abaixo, complete a implementação da função vowel_count, que retorna o número de vogais na string de entrada s (incluindo repetições). Um exemplo de comportamento é mostrado abaixo.

>>> vowel_count('king triton')
3

>>> vowel_count('i go to uc san diego')
8

#In: 
def vowel_count(s):
    
    # We need to keep track of the number of vowels seen so far. Before we start, we've seen zero vowels.
    number = 0
    
    # For each of the 5 vowels:
       
        # Count the number of occurrences of this vowel in s.
        
        # Add this count to the variable number.
    
    # Once we've gotten through all 5 vowels, return the answer.

#In: 
vowel_count('king triton')

#In: 
vowel_count('i go to uc san diego')

Resumo, da próxima vez

Resumo

As instruções if nos permitem executar pedaços de código dependendo se certas condições são True.
for-loops são usados para repetir a execução do código para cada elemento de uma sequência.
Listas, arrays e strings são exemplos de sequências.

Tópico 10 – Iteração

Agenda

Booleanos

Recapitulação: Booleanos

Operadores booleanos; not

O operador e

O operador ou

Ordem de operações

Booleanos podem ser complicados!

Nota: & e | vs. e e ou

Verificação de conceito ✅ – Resposta em cc.dsc10.com

Além: o operador in

Condicionais

instruções if

else

elif

Exemplo: Porcentagem para nota em letras

Atividade

Iteração

loops for

for-loops

Exemplo: Quadrados

Atividade

Gamas

Exemplo: Cachinhos Dourados e os Três Ursos

Randomização e iteração

Armazenando os resultados

np.append

Exemplo: lançamento de moeda

O padrão acumulador

loops for no DSC 10

Trabalhando com strings

Exemplo: contagem de vogais

Resumo, da próxima vez

Resumo

Operadores booleanos; `not`

O operador `e`

O operador `ou`

Nota: `&` e `|` vs. `e` e `ou`

Além: o operador `in`

instruções `if`

`else`

`elif`

loops `for`

`for`-loops

`np.append`

loops `for` no DSC 10