Study day #64 ! Ora bem, hoje depois de mais umas poucas horas de SQL, adiantei junto com os meus colegas o nosso projecto de um site de Cursos online ! Para tal iremos criar a base de dados do projecto pretendido em UML, e depois fazer umas queries em SQL. Como para esse projecto vamos precisar de dados simulados, dediquei-me no Excel a usar o maravilhoso comando "ALEATORIO", o "INDICE" e o CONCAT para ter uma ´serie de utilizadores simulados. Para meter a coisa mais séria em vez de simularmos os códigos postais, decidimos utilizar os verdadeiros de Portugal. Encontrei uma listagem em .CSV online mas tinha muitos campos nulos e portanto peguei no Python e dediquei-me a partir o ficheiro só em 4 colunas: Nome_Localidade, num_cod_postal, ext_cod_postal e desig_postal. Depois exportei para Excel e ficou uma lista muito bonita de 324 507 códigos postais portugueses ! Podem aceder-lhe aqui: https://1drv.ms/x/s!AiCD6y1hHWWk8HlUyce3LsSh8Kr4?e=P3jLDB Se por acaso o link n...
Study Day #54 Mais um dia de estudos de estatística ! Hoje foi quase todo dedicado a perceber o teste paramétrico ANOVA, quais as condicionantes que tem, a que variáveis se aplicar e quais as opções que temos. Muitas horas passadas só para chegar às conclusões desta foto ! Mas foram horas produtivas e agora já sei quando aplicar e porque aplicá-lo ! Julguei que ia ter tempo para mais mas... nem por isso ! Pressupostos: 1 Variável quantitativa (dependente) 1 variável qualitativa com 3 ou mais grupos (independente) Distribuição normal Variâncias normais Se amostra > 50 usar o Kolmogorov e se < 50 usar o Shapiro. Na verificação de aproximadamente normal, amostra > 30 ------------------------------------------------------- 1) Formular Hipóteses: H0 e Ha: Exemplo: H0 – o tempo de leitura médio do semanário é idêntico para os 3 modos de leitura do semanário preferido Ha – existe pelo menos um par de modos de leitura com médias de tempo de leitura diferentes 2) Verificar ...
Vamos continuar com as funções do NUMPY: LEN ---------------------------------------------------------------------------------------------------- Imaginemos que temos o seguinte array: import numpy as np -- importamos o Numpy lista = [1,2,3,4] -- criamos uma lista y = np.array(lista) -- transformamos a lista num array Agora queremos saber quantos elementos tem esse array: len(y) Podemos verificar que o array y tem 4 elementos: 1,2,3 e 4 SHAPE ------------------------------------------------------------------------------------------------ Imaginemos agora que queremos saber a forma do mesmo array. Neste caso, para o nosso array y, apenas teremos uma pois é unidimensional: np.shape(y) Podemos ver que tem apenas uma dimensão. Mas e se tivermos um array com 2 dimensões ? z = np.array([[1,2],[3,4]]) -- aqui definimos um array com 2 dimensões Como podemos ver, agora o output de np.shape(z) é 2,2 . 2 elementos horizontais por 2 verticais. RESHAPE -----------------------------------...
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