Esse é o repositório do minicurso de Python que será ministrado nos dias 16 e 17 de setembro. Ele contém um guia de instalação e os exercícios e exemplos que serão usados na aula.

Recomendo que aos que participarão da aula levem o seu notebook se possível, se não for possíve, ainda assim dá pra usar os PCs do laboratório.

----- Instalação ---- De preferência instalar python 64-bits. Linux: sudo apt-get install python3 (ou 3.7) Windows: Baixar o executavel https://www.python.org/downloads/release/python-374/ lembrar de adicionar o python no PATH durante a instalação Baixar o arquivo https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py python get-pip.py pip install numpy pandas matplolib scipy scikit-learn scikit-image jupyter import_ipynb

Essa ultima linha instala as bibliotecas que usaremos no curso.

------- Parte 1 ---------- Nessa parte do curso, abordaremos o uso de condições e loops, estruturas de dados, manipulação de texto, como python lida com os tipos de variaves e como converte-las em tipos diferentes. Para isso, revisaremos também entrada e saida de dados e formatação do texto.

------- Parte 2 ----------- Agora que revisamos o basico sobre python, iniciaremos uma revisão em assuntos mais específicos que serão importantes no entendimento e uso das bibliotecas que serão utilizadas na próxima parte. Os tópicos a serem abordados serão: -Classes, métodos e orientação a objetos -Objetos mutáveis e imutáveis -Importação de modulos, classes e funções -Manipulação de arquivos -Debugging

------- Parte 3 ----------- Ao começar a lidar com as bibliotecas científicas de python, será necessário em varias ocasiões visualizar tabelas e gráficos. Nessa parte inicializaremos a utilização do jupyter que é uma IDE que facilita a escrita e visualização do código e com isso iniciaremos o uso das bibliotecas pandas e matplotlib para entender como se dá a importação de tabelas de dados e como plotar os gráficos.

--------------Material de estudo ---------------------------------- Tutorial basico de python: https://www.w3schools.com/python/ Curso python for engineers: https://www.pythonforengineers.com/python-for-scientists-and-engineers/ Guia de estilo(leitura recomendada para quem quer seguir programando em python): https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ Tópicos avançados sobre python: https://wiki.python.org.br/CookBook Tutorial NumPy: https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html Tutorial Matplotlib: https://matplotlib.org/tutorials/index.html Tutorial Pandas: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ Documentação do scikit-learn: https://scikit-learn.org/stable/