Довідник

Останнє оновлення 2026-07-02 | Редагувати цю сторінку

Довідник

Запуск та завершення роботи

Файли Python мають розширення .py.
Можуть бути створені у текстовому редакторі або у Jupyter Notebook.
- Блокноти Jupyter мають розширення .ipynb
- Блокноти Jupyter можуть бути відкриті в Anaconda або з командного рядка за допомогою команди jupyter notebook
  - В комірках markdown для документування коду можна використовувати як Markdown так і HTML.

Змінні та присвоєння

Значення змінних зберігаються за допомогою =.
- Рядки символів визначаються в лапках '...'.
- Цілі числа та числа з плаваючою комою визначаються без лапок.
Імена змінних можуть складатися з літер, цифр та символів підкреслення “_“.
- Імена змінних не можуть починатися з цифри.
- Слід уникати імен змінних, які починаються з підкреслення.
Використовуйте print(...) для виведення значень у вигляді тексту.
До рядків символів можна застосовувати індексацію.
- Індексація починається з 0.
- Позиція вказується у квадратних дужках [position] після імені змінної.
- Робіть зріз за допомогою [start:stop]. Це створює копію частини оригінального рядка символів.
  - start є індексом першого елемента.
  - stop є індексом елемента після останнього потрібного елемента.
Використовуйте len(...) для визначення довжини змінної або рядка.

Типи даних та їх перетворення

Кожне значення має тип. Він визначає, що можна робити з цим значенням.
- int представляє ціле число.
- float представляє число з плаваючою комою.
- str представляє рядок символів.
Щоб визначити тип змінної, скористайтеся вбудованою функцією type(...), вказавши назву змінної в дужках.
Модифікація рядків символів:
- Використовуйте + для об’єднання (конкатенації) рядків.
- Використовуйте *, щоб повторити рядок задану кількість разів.
- Числа та рядки не можна додавати один до іншого.
  - Перетворити рядок на ціле число: int(...).
  - Перетворити ціле число на рядок : str(...).

Вбудовані функції та Довідка

Щоб додати коментар, поставте # перед тим, що ви не хочете виконувати.
Вбудовані функції, які часто використовуються:
- min() визначає найменше значення.
- max() визначає найбільше значення.
- round() округлює число з плаваючою комою.
- help() відображає документацію для функції в дужках.
  - Серед інших способів отримання допомоги — одночасне натискання shift і tab у блокнотах Jupyter.

Бібліотеки

Імпорт бібліотеки:
- Використовуйте import ... для завантаження бібліотеки.
- Звертайтеся до цієї бібліотеки у форматі module_name.thing_name.
  - Крапка . вказує на ‘частину’.
Щоб імпортувати певний елемент із бібліотеки, використовуйте команду from ... import ...
Щоб імпортувати бібліотеку та створити її псевдонім, використовуйте команду import ... as ...
Імпорт математичної бібліотеки: import math
- Приклад звернення до елемента за допомогою імені модуля: math.cos(math.pi).
Імпорт графічної бібліотеки та позначення її за допомогою псевдоніма: import matplotlib as mpl

Імпорт табличних даних у датафрейми

Використовуйте бібліотеку pandas для статистичного аналізу табличних даних. Завантажуйте її за допомогою import pandas as pd.
- Щоб прочитати дані у файлі csv, використовуйте команду: pd.read_csv(), вказавши шлях до файлу в дужках.
  - Щоб використовувати значення стовпця як заголовки рядків: використовуйте pd.read_csv('path', index_col='column name'), де path та column name слід замінити відповідними значеннями.
Щоб дізнатися більше про датафрейм, використовуйте DataFrame.info, замінивши DataFrame назвою відповідної змінної.
Використовуйте команду DataFrame.columns для перегляду назв стовпців.
Використовуйте DataFrame.T для транспонування датафрейму (тобто, щоб поміняти рядки та стовпці місцями).
Використовуйте DataFrame.describe, щоб отримати підсумкову статистику для ваших даних.

Датафрейми Pandas

Вибирайте дані за допомогою [i,j]
- Вибір за індексом: DataFrame.iloc[..., ...]
  - Це включає весь діапазон, крім останнього індексу.
- Для вибору за міткою елемента використовуйте: DataFrame.loc[..., ...]
  - Можна вибрати кілька рядків або стовпців, вказавши їх діапазон.
  - Включає і початкове, і кінцеве значення.
- Використовуйте :, щоб обрати всі рядки або стовпці.
Також можна вибирати дані на основі булевих значень True та False. Це булева маска.
- Наприклад, mask = subset > 10000
- Ми можемо потім використовувати вище визначену маску для вибору значень.
Формат операції select-apply-combine (вибрати-застосувати-комбінувати) є таким: data.apply(lambda x: x > x.mean()), де mean() може бути будь-якою операцією, яку користувач хоче застосувати до x.

Побудова графіків

Найбільш широко використовуваною бібліотекою побудови графіків є matplotlib.
- Зазвичай імпортується за допомогою import matplotlib.pyplot as plt.
- Для побудови графіків використовується команда plt.plot(time, position).
- Для створення легенди використовується команда plt.legend(['label1', 'label2'], loc='upper left')
  - Можна також визначати мітки безпосередньо в операторах plot за допомогою команди plt.plot(time, position, label='label'). Щоб зобразити легенду, використовуйте plt.legend()
- Для позначення осей x і y використовуються команди plt.xlabel('label') та plt.ylabel('label').
Графіки можна будувати безпосередньо з датафреймів Pandas, застосовуючи команду DataFrame.plot(). Будь-які операції, які можна використовувати для датафреймів, можна застосовувати під час побудови графіків.
- Для побудови стовпчастої діаграми застосовуйте команду data.plot(kind='bar')

PYTHON

import matplotlib.puplot as plot
plt.plot(time, position, label='label')
plt.xlabel('x axis label')
plt.ylabel('y axis label')
plt.legend()

Списки

Визначаються у [...], де елементи розділені комами ,.
- Порожній список можна створити за допомогою [].
Для визначення кількості елементів у списку, можна використовувати len(...).
Значення у списку можна індексувати так само, як це виконувалось в попередніх уроках.
- Індексація дозволяє змінювати значення списку: list_name[0] = newvalue.
Щоб додати елемент до списку, використовуйте list_name.append(), вказавши елемент у дужках.
Щоб об’єднати два списки, використовуйте list_name_1.extend(list_name_2).
Щоб видалити елемент зі списку, використовуйте del list_name[index].

Цикли for

Почніть цикл for з for number in [1,2,3]: з відступом у наступних рядках.
- [1, 2, 3] розглядається як колекція.
- number є змінною циклу.
- Дії у рядках, які пишуться із відступом, є тілом циклу.
Для перебору послідовності цілих чисел використовуйте range(start, end)

PYTHON

for number in range(0,5):
    print(number)

Умовні оператори

Визначаються подібно до циклу з використанням формату if variable conditional value:.
- Наприклад, if variable > 5:.
Використовуйте elif: для додаткових перевірок.
Використовуйте else:, якщо твердження if є хибним.
Можна об’єднати більше ніж одну умову за допомогою and або or.
Часто використовується в поєднанні з циклами for.
Умови, які можна використовувати:
- == дорівнює.
- >= більше або дорівнює.
- <= менше або дорівнює.
- > більше за.
- < менше за.

PYTHON

for m in [3, 6, 7, 2, 8]:
    if m > 5:
        print(m, 'is large')
    elif m == 5:
        print(m, 'is 5')
    else:
        print(m, 'is small')

Перегляд наборів даних в циклі

Використовуйте цикл for для перебору файлів: for filename in [file1, file2]:
Щоб знайти набір файлів за шаблоном, використовуйте glob.glob
- Спочатку потрібно імпортувати відповідний модуль за допомогою import glob.
- * вказує, що “нуль або більше символів збігаються”
- ? вказує, що “тільки один символ збігається”
  - Наприклад: glob.glob(*.txt) знайде всі файли з розширенням .txt у поточному каталозі.
Поєднайте це, написавши цикл: for filename in glob.glob(*.txt):

PYTHON

for filename in glob.glob(*.txt):
  data = pd.read_csv(filename)

Написання функцій

Визначайте функцію за допомогою def function_name(parameters):. Змініть parameters на змінні, що використовуються при виконанні функції.
Викликайте функцію за допомогою function_name(parameters).
Щоб повернути результат до місця виклику, використовуйте return ... в тілі функції.

PYTHON

def add_numbers(a, b):
    result = a + b
    return result

add_numbers(1, 4)

Область видимості змінної

Локальна змінна визначається у функції та може використовуватися лише всередині цієї функції.
Глобальна змінна визначається поза функцією, і її можна побачити або використати будь-де після її визначення.

Стиль програмування

Документуйте свій код.
Використовуйте чіткі та зрозумілі назви змінних.
Притримуйтесь рекомендацій PEP8 під час створення коду.
Використовуйте твердження для перевірки внутрішніх помилок.
Використовуйте рядки документації (docstrings) для створення довідки.

Словник

Аргументи

SH

Значення, що передаються функціям.

Масив

SH

Контейнер, що містить елементи одного типу.

Булевий

Об’єкт, що складається зі значень True та False.

Датафрейм

SH

Засіб подання таблиць у Pandas; складається із серій.

Елемент

SH

Окреме значення у списку або масиві. Для рядка символів це кожен окремий символ.

Функція

SH

Блок коду, який можна викликати та повторно використовувати в інших місцях.

Глобальна змінна

SH

Змінна, визначена поза функцією. Таку змінну можна використовувати будь-де.

Індекс

SH

Позиція певного елемента.

Jupyter Notebook

SH

(Блокнот Jupyter) Інтерактивне середовище кодування, що дозволяє поєднувати код і текст у форматі Markdown.

Бібліотека

SH

Колекція файлів, що містять функції, які використовуються іншими програмами.

Локальна змінна

SH

Змінна, визначена всередині функції. Її можна використовувати лише всередині цієї функції.

Маска

SH

Булевий об’єкт, який використовується для вибору даних з іншого об’єкта.

Метод

SH

Дія, прив'язана до певного об'єкта. Викликається за допомогою `object.method`.

Модулі

SH

Файли в бібліотеці, що містять функції, які використовуються іншими програмами.

Параметри

SH

Змінні, що використовуються під час виклику функції.

Серія

SH

Структура даних Pandas, що представляє стовпець.

Підрядок

SH

Частина рядка символів.

Змінні

SH

Назви, що присвоюються значенням.