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  3. Python intermediário
  • 1

    Matplotlib

    Free

    A visualização de dados é uma habilidade fundamental para aspirantes a cientistas de dados. A Matplotlib facilita a criação de gráficos proveitosos e perspicazes. Neste capítulo, você aprenderá a criar vários tipos de gráficos e a personalizá-los para que sejam visualmente mais atraentes e interpretáveis.

  • 2

    Dicionários e pandas

    Conheça o dicionário, uma alternativa à lista do Python, e o DataFrame do pandas, o padrão reconhecido para trabalhar com dados tabulares no Python. Você vai praticar a criação e a manipulação de conjuntos de dados e aprender a acessar as informações necessárias a partir dessas estruturas de dados.

  • 3

    Lógica, fluxo de controle e filtragem

    A lógica booleana é a base da tomada de decisões nos programas em Python. Aprenda sobre diferentes operadores de comparação, como combiná-los com operadores booleanos e como usar os resultados booleanos em estruturas de controle. Você também vai aprender a filtrar dados nos DataFrames do pandas usando lógica.

  • 4

    Loops

    Há diversas técnicas que podem ser usadas para repetir a execução de um código Python várias vezes. Os loops while são como instruções if repetidas. Os loops for iteram por todos os tipos de estrutura de dados. Saiba tudo sobre eles neste capítulo.

  • 5

    Estudo de caso: truques de estatística

    Este capítulo permitirá que você aplique todos os conceitos que aprendeu no curso. Você usará truques de estatística para calcular a chance de ganhar uma aposta. Use geradores de números aleatórios, loops e a Matplotlib para sair na frente!

Initializing

Exercise

Gráfico de linhas (1)

Com a Matplotlib, você pode criar vários gráficos diferentes em Python. O gráfico mais básico é o gráfico de linhas. Aqui é apresentado um modelo geral.

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(x,y)
plt.show()

No vídeo, você já viu o quanto a população mundial aumentou nos últimos anos. Ela continuará crescendo? O Banco Mundial tem estimativas da população mundial entre os anos de 1950 e 2100. Os anos são carregados em seu espaço de trabalho como uma lista chamada year, e as populações correspondentes como uma lista chamada pop.

Este curso aborda muitos conceitos que você pode ter esquecido. Portanto, se precisar de uma revisão rápida, baixe a Folha de dicas de Python e mantenha-a sempre à mão!

Instructions

100 XP
  • print() o último item da lista year e pop para ver qual é a população prevista para o ano 2100. Use duas funções print().
  • Antes de começar, você deve importar matplotlib.pyplot como plt. pyplot é um subpacote de matplotlib, por isso o ponto.
  • Use plt.plot() para criar um gráfico de linhas. year deve ser mapeado no eixo horizontal e pop no eixo vertical. Não se esqueça de finalizar com a função plt.show() para realmente exibir o gráfico.