Python-para-Financas-Numpy-Pandas-e-Bibliotecas-Essenciais

PyhtonJupyter Pacotes de Finanças Arrays Bibliotecas de Finanças Neste tópico serão apresentados alguns pacotes biblioteca do Python O 1º deles será o Numpy Pacote criados por programadores que permite você a operar com Matrizes ou Arrays multidimensionais Arrays são organizam e processam volumosa quantidade de dados Pandas é um pacote que aprimora o Numpy e tem como vantagens 1 Organiza dados em tabela e anexar rótulos em linhas e colunas algo que não ocorre no Numpy puramente 2 Possui ferramentas com diversos formatos de dados e dados faltantes 3 Trabalha naturalmente com séries temporais e bancos de dados Bibliotecas de Finanças Matplotlib biblioteca de gráficos 2D projetada para visualização de cálculos NumPy NumPy Pandas e Matplotlib são partes de um grupo maior de bibliotecas o SciPy que chamamos de Ecossistema do Pyhton com diversas ferramentas de IA Machine Learning etc Bibliotecas de Finanças Random Permite trabalhar com geradores de números aleatórios Statsmodels Contém lista de funções de estatística descritiva gráficos regressões etc Bibliotecas de Finanças Devemos notar que nem todos os módulos e pacotes do Pyhton são importados diretamente Quando instalamos o Anaconda os import feitos já estão incluídos no pacote Por isso que você não precisa instalálos separadamente Mas se não estiverem Como instalar um pacote se você não o tem no seu computador Bibliotecas de Finanças Pandas permite acessar além de funções pré existentes extensões Por exemplo o pandasdatareader Como Instalálo Bibliotecas de Finanças 1 Menu Iniciar e prompt do Anaconda 2 Digitar pip install pandasdata reader e dê Enter Arrays Arrays Conjunto de estrutura de dados Semelhantes as listas pois representam objetos Elementos do Array são os objetos do Array Diferenças Array x Listas Array Só pode conter dados do mesmo tipo exemplo todos os dados devem ser int Listas podem ter diferentes tipos Arrays Criando um Array 1 Importe o Numpy em nomenclatura convencional np 2 Atribuise um Array Numpy para uma variável a 3 Entre parênteses escrevemos uma lista de listas 4 A primeira será composta de valores de 0 a 3 e a outra de 4 a 7 a é um Array em que as duas listas são mostradas uma acima da outra Arrays Atenção O Array NumPy ndimensional é referido como um array nd Sempre homogêneo isto é todos os blocos devem ser do mesmo tipo de dados Indicação de erro com tipo de dado Indicação de erro se eu acrescentar um dado Portanto devemos 1 Organizar Arrays com o mesmo número de elementos e 2 Esses elementos sejam do mesmo tipo de dados Arrays Sintaxe do Array Considere que Array é uma função A estrutura é idêntica à de métodos de uma determinada classe Porém NumPy não é apenas uma classe é um pacote vários módulos e cada um contendo suas próprias classes Portanto nparray modo de usar uma função de Array array retorna a uma estrutura de dados na forma Array NumPy Arrays Para verificar a forma do Array no exemplo original basta digitar Linhas Colunas Arrays Acessando valores num Array devemos digitar L0 C0 C1 C2 C3 L1 Arrays Alterando valor um Array basta digitar o exposto na sequência para substituir o elemento desejado L1 C3 Arrays Extraindo linhas no Array In 20 a0 Out20 array0 1 2 3 In 24 a1 Out24 array 4 5 6 10 Arrays Importância do uso do Array Estrutura de dados que organiza valores em vetores e matrizes multidimensionais Exemplo Espaço vetorial Vetor X tem magnitude e direção 6 12 O Python descreve o vetor como um array NumPy de uma única lista com elementos Usando da analogia de álgebra linear descrevemos 1D ARRAY VETOR 2D ARRAY MATRIX SLIDE COM IMAGEM GRANDE Lorem ipsum dolor sit amet consectetuer adipiscing elit 17