{"id":161,"date":"2023-05-22T10:57:00","date_gmt":"2023-05-22T13:57:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/?p=161"},"modified":"2023-05-24T20:16:46","modified_gmt":"2023-05-24T23:16:46","slug":"dados-numpy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/dados-numpy\/","title":{"rendered":"Tipos de dados na biblioteca Numpy"},"content":{"rendered":"\n<p>Assim como em outras linguagens de programa\u00e7\u00e3o, a biblioteca Numpy tem seus tipos de dados bem definido que auxilia no desenvolvimento de matrizes num\u00e9ricas.<\/p>\n\n\n\n<p>Pois estas matrizes num\u00e9ricas por seguinte facilitam, l\u00f3gica de programa\u00e7\u00e3o em Machine Learning por exemplo.<\/p>\n\n\n\n<p>Contudo por falar em Machine Learning, caso voc\u00ea leitor entusiasta da \u00e1rea de programa\u00e7\u00e3o, Machine Learning e afins segue uma dica bem interessante de um curso que se chama introdu\u00e7\u00e3o a ci\u00eancia de dados.<\/p>\n\n\n\n<p> O autor \u00e9 o Professor Mestre pela Unicamp Eder Carlos Fernandes, este curso aborda conceitos de Numpy aplicado a ci\u00eancia de dados entre outras bibliotecas para come\u00e7ar seus primeiros projetos de ci\u00eancia de dados.<\/p>\n\n\n\n<p>Caso seja iniciante em Python n\u00e3o se preocupe este curso foi feito para leigos assunto, e quem \u00e9 avan\u00e7ado no assunto pode tamb\u00e9m desfrutar deste conhecimento, para saber mais <a href=\"https:\/\/www.udemy.com\/course\/introducao-a-ciencia-de-dados-com-python\/?referralCode=B703A7F55DAE2BBFEABF\">clique aqui.<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>De volta ao assunto dos tipos de dados &nbsp;Numpy ser\u00e1 falado neste post sobre tipos de dados primeiro da linguagem Python, tipos de dados na linguagem Numpy e veremos alguns exemplos que podem ser feito no Jupter notebook ou Colab.<\/p>\n\n\n\n<p>Para utilizarmos esta bibliteca Python em nossos c\u00f3digos, deve se instalar primeiro, se caso n\u00e3o sabe como clique no link a abaixo<\/p>\n\n\n\n<p><strong><a href=\"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/?p=125\">Numpy biblioteca Python, o que \u00e9? Como funciona?<\/a><\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tipos de dados em Python<\/h2>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\"><a href=\"https:\/\/www.udemy.com\/course\/introducao-a-ciencia-de-dados-com-python\/?referralCode=B703A7F55DAE2BBFEABF\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/mobile-phone-1513945__340.jpg\" alt=\"C\u00f3digo basico em Python\" class=\"wp-image-162\" width=\"841\" height=\"628\" srcset=\"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/mobile-phone-1513945__340.jpg 455w, https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/wp-content\/uploads\/2023\/02\/mobile-phone-1513945__340-300x224.jpg 300w\" sizes=\"(max-width: 841px) 100vw, 841px\" \/><\/a><\/figure>\n\n\n\n<p>Por padr\u00e3o o Python assim como outras linguagens de programa\u00e7\u00e3o como C#, C\/C++, java, PHP entre outras.<\/p>\n\n\n\n<p> Obtem alguns tipos de dados, para serem gravadas em suas variaveis nas quais elas s\u00e3o:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>strings- As strings s\u00e3o usadas para representar dados de texto, o texto \u00e9 fornecido entre aspas,&nbsp;por exemplo, &#8220;ABCD&#8221;;<\/li>\n\n\n\n<li>Inteiros &#8211; As variaveis do tipo inteira s\u00e3o usadas para representar n\u00fameros inteiros em programa\u00e7\u00e3o,&nbsp;por exemplo -1, -2, -3;<\/li>\n\n\n\n<li>Float- As variaveis do tipo float s\u00e3o usadas para representar n\u00fameros reais em um codigo de programa\u00e7\u00e3o,&nbsp;por exemplo, 1,2, 42,42<\/li>\n\n\n\n<li>Booleana- As variaveis do tipo Booleana s\u00e3o usados para representar Verdadeiro ou Falso, em um c\u00f3digo de programa\u00e7\u00e3o, so que na programa\u00e7\u00e3o como \u00e9 em Ingl\u00eas as pronuncias s\u00e3o True ou False; .<\/li>\n\n\n\n<li>Complex- As variaveis do tipo complex s\u00e3o usadas para representar n\u00fameros complexos, na qual temos seu numero real e seu numero imaginario,&nbsp;por exemplo, 1,0 + 2,0j, 1,5 + 2,5j.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tipos de dados no Numpy<\/h2>\n\n\n\n<p>O NumPy tem alguns tipos de dados extras e se refere a tipos de dados como um caractere.<\/p>\n\n\n\n<p> Por exemplo como&nbsp;o caractere i quer dizer referencoa ao uma variavel do tipo inteiros,&nbsp;o caractere u quer dizer uma variavel do tipo unsigned integers, etc.<\/p>\n\n\n\n<p>Abaixo vemos uma lista de todos os tipos de dados no NumPy e os caracteres usados \u200b\u200bpara represent\u00e1-los:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>i- inteiro;<\/li>\n\n\n\n<li>b- boleano;<\/li>\n\n\n\n<li>u- unsigned integer;<\/li>\n\n\n\n<li>f- float;<\/li>\n\n\n\n<li>c- numeros complexos;<\/li>\n\n\n\n<li>m- timedelta;<\/li>\n\n\n\n<li>M- data hora;<\/li>\n\n\n\n<li>O- objeto;<\/li>\n\n\n\n<li>S- String;<\/li>\n\n\n\n<li>U-String Unicod;<\/li>\n\n\n\n<li><code>V<\/code>&#8211; peda\u00e7o fixo de mem\u00f3ria para outro tipo (void).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Verificando o tipo de dados de uma matriz<\/h2>\n\n\n\n<p>O objeto array NumPy tem uma propriedade chamada&nbsp;<code>dtype<\/code>&nbsp;que retorna o tipo de dado do array.<\/p>\n\n\n\n<p>Veja o codigo abaixo, neste c\u00f3digo percebemos que \u00e9 do tipo de dados e int32, ou seja, valores de n\u00fameros inteiro de 32 bits e 4 bytes.<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>import numpy as np\nvetor = np.array(&#91;1, 2, 3, 4])\nprint(vetor.dtype)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>No c\u00f3digo abaixo vemos uma variavel  do tipo de dados e U, ou seja, tipo string Unicode.<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>import numpy as np\nvetor = np.array(&#91;'maca', 'banana', 'morango'])\nprint(vetor.dtype)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Criando Arrays com Tipo de dados Definido<\/h2>\n\n\n\n<p>Usamos a&nbsp;fun\u00e7\u00e3o array( ) para criar arrays, esta fun\u00e7\u00e3o pode receber um argumento opcional&nbsp;<code>dtype<\/code>.<\/p>\n\n\n\n<p>&nbsp;Isto nos permite definir o tipo de dado esperado dos elementos do array, veja abaixo um c\u00f3digo que ira gerar uma Matriz de string<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>import numpy as np\nvetor = np.array(&#91;1, 2, 3, 4], dtype='S')\nprint(vetor)\nprint(vetor.dtype)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Para&nbsp;<code>i<\/code>,&nbsp;<code>u<\/code>,&nbsp;<code>f<\/code> e <code>S <\/code>tamb\u00e9m&nbsp;<code>U<\/code> podemos definir o tamanho de espa\u00e7o que esta variavel ira ocupar na mem\u00f3ria.<\/p>\n\n\n\n<p>Abaixo uma matriz do tipo inteiro de dados(4 bytes\/32 bits) contudo, a variavel \u00e9 int32.<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>import numpy as np\nvetor = np.array(&#91;1, 2, 3, 4], dtype='i4')\nprint(vetor)\nprint(vetor.dtype)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Convertendo tipo de dados em Matrizes existentes<\/h2>\n\n\n\n<p>Contudo melhor maneira de alterar o tipo de dados de uma matriz existente \u00e9 fazer uma c\u00f3pia da matriz com o m\u00e9todo&nbsp;<code>astype()<\/code>.<\/p>\n\n\n\n<p>Por causa que a fun\u00e7\u00e3o&nbsp;<code>astype()<\/code> cria uma c\u00f3pia da matriz e permite especificar o tipo de dados como um par\u00e2metro.<\/p>\n\n\n\n<p>O tipo de dados pode ser especificado usando uma string, como&nbsp;<code>'f'<\/code>para float,&nbsp;<code>'i'<\/code>for integer etc.<\/p>\n\n\n\n<p> Portanto voc\u00ea pode usar o tipo de dados diretamente como&nbsp;<code>float<\/code> para float e&nbsp;<code>int<\/code> para inteiro.<\/p>\n\n\n\n<p>Contudo logo abaixo, alterar os dados de float para inteiro usando int como paramentro.<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>import numpy as np\nvetor = np.array(&#91;1.1, 2.1, 3.1])\nnovo_vetor = vetor.astype(int)\nprint(novo_vetor)\nprint(novo_vetor.dtype)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>Outra forma de fazer a mesma coisa.<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"wp-block-code\"><code>import numpy as np\nvetor = np.array(&#91;1.1, 2.1, 3.1])\nnovo_vetor = vetor.astype('i')\nprint(novo_vetor)\nprint(novo_vetor.dtype)<\/code><\/pre>\n\n\n\n<p>contudo neste pequeno post aprendemos tipos de dados Numpy, neste posto vimos como \u00e9 facil entender os tipos de dados da biblioteca.<\/p>\n\n\n\n<p>Veja abaixo o link do nosso grupo do telegram.<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/t.me\/+YugooQ0MjjcxZGFh\">Telegram<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Contudo se quiser ver videos gatuitos que podem ajudar na sua carreira na tecnologia, se inscreva em nosso canal do youtube.<\/p>\n\n\n\n<p>Veja o link abaixo<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/@infoprojetekeducation9589?sub_confirmation=1\">Youtube<\/a><\/p>\n\n\n\n<p>Espero que tenham gostado <\/p>\n\n\n\n<p>Um forte abra\u00e7o a todos<\/p>\n\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/www.infoprojetek.com.br\/wp_artigos\/acessando-partes-de-uma-matriz-com-a-bibiloteca-numpy-em-python\/\">T\u00f3pico anterior Numpy &#8211; Acessando partes de uma matriz com a bibiloteca Numpy em Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Assim como em outras linguagens de programa\u00e7\u00e3o, a biblioteca Numpy tem seus tipos de dados bem definido que auxilia no desenvolvimento de matrizes num\u00e9ricas. 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