程式設計與資料科學導論

week 5

謝舒凱

本週學習內容

• Python 基礎
  • conditions and branching
  • more on data types
  • File and OS operations
• Data Science Process
  • Data in Data Science
  • Simple deployment of a DS web app

再次強調

AI pair-programming is not close, it's here

source

快速複習

• 上次談了程式環境、變數、運算式、基本資料型別、運算式 (expression) 和陳述式 (statement)。

Quiz

今天續談幾個重要的陳述式 Statement

先從語言學的角度聊聊

A statement is an illocutionary act that has the assertive illocutionary point of saying that some state of affairs is true. A statement is a sentence having a form that is typically used to express such illocutionary acts (such as an English declarative sentence which has a subject followed by a verb).

語言學對於句式的一種分類

• Statement 陳述句
• Question 問句
• Commands (Imperatives) 命令句
• Exclamations: 感嘆句

自然語言與程式語言的神奇接合

• 用自然語言來 "寫程式" 的 LLM 時代，自然語言的各種句式，都可以用來寫程式，產生不同的效應。

• 舉例：

Assignment Statements

這是當你想給某個變數賦值時使用的陳述。

a = "shukai"

Conditional Statements

允許我們根據某些條件執行特定代碼與任務。例如，if, elif, 和 else:

x = 15
if x > 10:
    print("x is greater than 10")
elif x == 10:
    print("x is 10")
else:
    print("x is less than 10")

剛好來複習一下，前面六行的程式碼，哪些是 expression (傳回了什麼)，哪些是 statement (做了什麼)?

Loop Statements

當重複執行某段代碼時，你會使用迴圈。例如，for 和 while:

# 使用for迴圈列印數字0到4
for i in range(5):
    print(i)

# 使用while迴圈列印數字0到4
j = 0
while j < 5:
    print(j)
    j += 1

Function Statements

既然先碰到了 range()，順便簡介一下函數的概念。

• 當你想要封裝某些功能或代碼片段時，你可以使用函數陳述式。
• 可以想像函數是一個小型的、獨立的程式片段：你給它設好一些輸入（參數 parameter），呼叫它時，它能處理呼喚者的輸入（引數 argument），然後輸出（或稱返回值）。

def greet(name): # name是參數
    print("妳好, " + name + "!")

greet("Shukai") #Shukai是引數

range()

• Python 內建的函數，常用於創建數字序列，非常適合用在 for 迴圈陳述式中。

• 使用一個參數 range(stop)，會產生一個從 0 到 stop-1 的整數序列。

• 使用兩個參數 range(start, stop)，會產生一個從 start 到 stop-1 的整數序列。

• 使用三個參數 range(start, stop, step)，會產生一個從 start 到 stop-1 的整數序列，每個數字之間的間隔為 step。

也學習一種炫技法 list comprehension

一種簡潔快速生成列表的方法。它用一行表達式就能生成一個新的列表，通常這個表達式會包含一個迴圈和一個條件語句。

# 使用一個參數
example_1 = [i for i in range(5)]

# 使用兩個參數
example_2 = [i for i in range(2, 5)]

# 使用三個參數
example_3 = [i for i in range(2, 10, 2)]

example_1, example_2, example_3

課堂練習

假設我們有一群學生的體重數據，我們想要：

• 計算平均體重
• 找出所有體重小於60的學生
• 找出所有體重大於等於90的學生

提示

• 使用 for 迴圈來遍歷每個學生的體重
• 使用 if 條件判斷來檢查每個學生的體重是否達到我們的標準

貼在這個協作環境 replit

scores = {
    'Alice': 95,
    'Bob': 78,
    'Charlie': 82,
    'David': 60,
    'Eva': 55,
    'Frank': 92,
    'Grace': 45,
    'Henry': 97
}

課堂練習（稍微進階）

假設我們有一個購物清單和一個預算。我們想要：

• 確保我們購買的每一項物品都在我們的預算範圍內
• 計算我們購買的所有物品的總價格
• 確定我們是否超出預算，如果超出，我們需要找出最昂貴和最便宜的物品

• 一樣貼在 replit

shopping_list = {
    'Apple': 0.5,
    'Banana': 0.2,
    'Cherry': 0.7,
    'Date': 1.5,
    'Fig': 2.0
}
budget = 5.0

File and OS operations

• File I/O（Input/Output）涉及到讀取（Input）和寫入（Output）文件。

• OS operations 涉及到操作作業系統中的文件和目錄，例如創建、刪除、重命名等。

• 今天先學習 File I/O，OS operations 留到以後再說。

開啟、讀取、寫入、關閉

• 使用 open() 函數來開啟文件，這個函數需要兩個參數：文件名稱路徑和模式（讀取 'r'、寫入'w'、附加'a'等）。

file = open("example.txt", "r")

• 讀取文件

file.read()：# 讀取整個文件
file.readline()：# 讀取文件的一行
file.readlines()：# 讀取文件的所有行

問題

open() 函數的讀取模式（read mode）和 file.read() 方法之間的區別?

file = open('example.txt', 'r')
content = file.read()

• 寫入文件 file.write()

file.write(string)：# 寫入一個字符串

• 關閉文件 file.close()
  當你完成文件操作後，使用 file.close() 關閉文件是一個好習慣，以確保所有的變化都被儲存。

推薦使用 with 陳述式

• 使用 with 可以確保文件在使用後會被正確關閉。

with open("example.txt", "r") as file:
    content = file.read()

• 在這個例子中，file 會在 with 代碼塊結束時自動關閉

常用的 csv 檔案操作

讀取 CSV（Comma Separated Values）文件是一個常見的任務，有兩種常用方式。

• csv library

import csv
# 開啟文件
with open('weight.csv', mode='r') as file:
    # 創建 CSV 讀取器對象
    reader = csv.reader(file)
    # 迭代每一行
    for row in reader:
        print(row)

• pandas library

import pandas as pd

# 讀取 CSV 文件
data = pd.read_csv('weight.csv')

# 顯示前幾行數據
print(data.head())

課堂練習（綜合挑戰）

• 到現在，我們其實可以順道學習透過 streamlit 無痛的建立小專案
• 簡單的網路應用長什麼樣子？

> pip install streamlit
> streamlit hello

有興趣網站應用開發者，可參考之前課程

Data in Data Science

Strucutred and unstructured data

• 我們上面的課堂練習，對於結構性資料處理，已經稍微有一點小雛形了。
  • 所謂有結構的資料，可以用結構化的方式來儲存，例如表格、關聯式資料庫等。
• 非結構性的資料，如文本，就涉及另一個大坑。Text analytics/Mining/NLP。

學習與輔助資源

• 請善用限時教育版的 datacamp， 你一定會升級！

• 其他免費的高品質學習資源還有：freecodecamp 及 Coursera

• 透過 chatGPT與 Github copilot X 來學習程式語言的語法，並且練習自己先寫程式。（也可讓 AI 家教幫你出題再練習）。