Referenz

Zuletzt aktualisiert am 2025-03-02 | Diese Seite bearbeiten

Referenz

Ausführen und Beenden

Python-Dateien haben die Erweiterung .py.
Kann in eine Textdatei oder ein Jupyter Notebook geschrieben werden.
- Jupyter-Notebooks haben die Erweiterung .ipynb
- Jupyter-Notizbücher können über Anaconda oder über die Kommandozeile durch Eingabe von $ jupyter notebook geöffnet werden
  - Markdown und HTML sind in Markdown-Zellen zur Dokumentation von Code erlaubt.

Variablen und Zuweisung

Variablen werden mit = gespeichert.
- Strings werden in Anführungszeichen '...' definiert.
- Ganzzahlen und Fließkommazahlen werden ohne Anführungszeichen definiert.
Variablen können Buchstaben, Ziffern und Unterstriche _ enthalten.
- Kann nicht mit einer Ziffer beginnen.
- Variablen, die mit Unterstrichen beginnen, sollten vermieden werden.
Verwenden Sie print(...), um Werte als Text anzuzeigen.
Kann Indizierung auf Strings verwenden.
- Die Indizierung beginnt bei 0.
- Die Position wird in eckigen Klammern [position] nach dem Variablennamen angegeben.
- Nimmt einen Ausschnitt mit [start:stop]. Dadurch wird eine Kopie eines Teils der ursprünglichen Zeichenkette erstellt.
  - start ist der Index des ersten Elements.
  - stop ist der Index des Elements nach dem letzten gewünschten Element.
Verwenden Sie len(...), um die Länge einer Variablen oder eines Strings zu ermitteln.

Datentypen und Typkonvertierung

Jeder Wert hat einen Typ. Dieser steuert, was mit ihm gemacht werden kann.
- int repräsentiert eine ganze Zahl
- float stellt eine Fließkommazahl dar.
- str stellt eine Zeichenkette dar.
Um einen Variablentyp zu bestimmen, verwenden Sie die eingebaute Funktion type(...), einschließlich des Variablennamens in der Klammer.
Ändern von Zeichenketten:
- Verwenden Sie + um Strings zu verketten.
- Verwenden Sie *, um eine Zeichenkette zu wiederholen.
- Zahlen und Strings können nicht zueinander addiert werden.
  - Konvertiert String in Integer: int(...).
  - Konvertiert Ganzzahl in String: str(...).

Built-in Funktionen und Hilfe

Um einen Kommentar hinzuzufügen, setzen Sie # vor die Sache, die nicht ausgeführt werden soll.
Häufig verwendete eingebaute Funktionen:
- min() findet den kleinsten Wert.
- max() findet den größten Wert.
- round() rundet eine Fließkommazahl ab.
- help() zeigt die Dokumentation für die Funktion in der Klammer an.
  - Andere Möglichkeiten, Hilfe zu erhalten, sind das Gedrückthalten von shift und das Drücken von tab in Jupyter Notebooks.

Bibliotheken

Importieren einer Bibliothek:
- Verwenden Sie import ..., um eine Bibliothek zu laden.
- Verweist auf diese Bibliothek durch Verwendung von module_name.thing_name.
  - . bedeutet ‘Teil von’.
Um ein bestimmtes Element aus einer Bibliothek zu importieren: from ... import ...
Um eine Bibliothek mit einem Alias zu importieren: import ... as ...
Importieren der mathematischen Bibliothek: import math
- Beispiel eines Verweises auf ein Element mit dem Namen des Moduls: math.cos(math.pi).
Importieren der Plotting-Bibliothek als Alias: import matplotlib as mpl

Lesen von Tabellendaten in DataFrames

Verwenden Sie die Pandas-Bibliothek, um Statistiken über tabellarische Daten zu erstellen. Laden mit import pandas as pd.
- Um eine csv-Datei einzulesen: pd.read_csv(), einschließlich des Pfadnamens in der Klammer.
  - Um anzugeben, dass die Werte einer Spalte als Zeilenüberschriften verwendet werden sollen:pd.read_csv('path', index_col='column name'), wobei Pfad und Spaltenname durch die entsprechenden Werte zu ersetzen sind.
Um mehr Informationen über einen DataFrame zu erhalten, verwenden Sie DataFrame.info, wobei Sie DataFrame durch den Variablennamen Ihres DataFrame ersetzen.
Verwenden Sie DataFrame.columns, um die Spaltennamen anzuzeigen.
Verwenden Sie DataFrame.T um einen DataFrame zu transponieren.
Verwenden Sie DataFrame.describe, um zusammenfassende Statistiken über Ihre Daten zu erhalten.

Pandas DataFrames

Selektieren von Daten mit [i,j]
- Zur Auswahl nach Eingabeposition: DataFrame.iloc[..., ...]
  - Dies beinhaltet alles außer dem Endindex.
- Zur Auswahl nach Eintragsbezeichnung: DataFrame.loc[..., ...]
  - Kann mehrere Zeilen oder Spalten durch Auflistung von Labels auswählen.
  - Dies gilt für beide Enden.
- Verwenden Sie :, um alle Zeilen oder Spalten auszuwählen.
Es können auch Daten auf der Grundlage von Werten mit True und False ausgewählt werden. Dies ist eine boolesche Maske.
- mask = subset > 10000
- Damit können wir dann Werte auswählen.
Um eine select-apply-combine-Operation zu verwenden, verwenden wir data.apply(lambda x: x > x.mean()), wobei mean() eine beliebige Operation sein kann, die der Benutzer auf x anwenden möchte.

Plotting

Die am weitesten verbreitete Bibliothek zum Plotten ist matplotlib.
- Normalerweise importiert mit import matplotlib.pyplot as plt.
- Zum Plotten verwenden wir den Befehl plt.plot(time, position).
- Um eine Legende zu erstellen, verwenden Sie plt.legend(['label1', 'label2'], loc='upper left')
  - Sie können auch Beschriftungen innerhalb der Plot-Anweisungen definieren, indem Sie plt.plot(time, position, label='label') verwenden. Um die Legende einzublenden, verwenden Sie plt.legend()
- Zur Bezeichnung der x- und y-Achse werden plt.xlabel('label') und plt.ylabel('label') verwendet.
Pandas DataFrames können zum Plotten verwendet werden, indem man DataFrame.plot() benutzt. Alle Operationen, die auf einen DataFrame angewendet werden können, können auch beim Plotten angewendet werden.
- Um ein Balkendiagramm zu erstellen data.plot(kind='bar')

PYTHON

import matplotlib.puplot as plot
plt.plot(time, position, label='label')
plt.xlabel('x axis label')
plt.ylabel('y axis label')
plt.legend()

Listen

Definiert innerhalb von [...] und getrennt durch ,.
- Eine leere Liste kann durch die Verwendung von [] erstellt werden.
Kann len(...) benutzen, um zu bestimmen, wie viele Werte in einer Liste sind.
Kann genau wie in den vorherigen Lektionen indexiert werden.
- Indizierung kann verwendet werden, um Werte list_name[0] = newvalue neu zuzuordnen.
Um ein Element zu einer Liste hinzuzufügen, verwenden Sie list_name.append(), mit dem anzuhängenden Element in der Klammer.
Um zwei Listen zu kombinieren, verwenden Sie list_name_1.extend(list_name_2).
Um ein Element aus einer Liste zu entfernen, verwenden Sie del list_name[index].

For-Schleifen

Beginnen Sie eine for-Schleife mit for number in [1, 2, 3]:, mit den folgenden Zeilen eingerückt.
- [1, 2, 3] wird als die Sammlung betrachtet.
- number ist die Schleifenvariable.
- Die auf die Sammlung folgende Aktion ist der Körper.
Um über eine Folge von Zahlen zu iterieren, verwenden Sie range(start, end)

PYTHON

for number in range(0,5):
    print(number)

Conditionals

Ähnlich definiert wie eine Schleife, unter Verwendung von if variable conditional value:.
- Zum Beispiel, if variable > 5:.
Verwenden Sie elif: für zusätzliche Tests.
Verwenden Sie else:, wenn die if-Anweisung nicht wahr ist.
Kann mehr als eine Bedingung durch Verwendung von and oder or kombinieren.
Wird oft in Kombination mit for-Schleifen verwendet.
Bedingungen, die verwendet werden können:
- == gleich.
- >= größer als oder gleich.
- <= kleiner als oder gleich.
- > größer als.
- < kleiner als.

PYTHON

for m in [3, 6, 7, 2, 8]:
    if m > 5:
        print(m, 'is large')
    elif m == 5:
        print(m, 'is 5')
    else:
        print(m, 'is small')

Schleifen über Datensätze

Verwenden Sie eine for-Schleife: for filename in [file1, file2]:
Um eine Menge von Dateien mit einem Muster zu finden, verwenden Sie glob.glob
- Muss zuerst mit import glob importiert werden.
- * bedeutet “entspricht null oder mehr Zeichen”
- ? bedeutet “genau ein Zeichen übereinstimmen”
  - Zum Beispiel: glob.glob(*.txt) findet alle Dateien, die mit .txt im aktuellen Verzeichnis enden.
Kombinieren Sie diese, indem Sie eine Schleife schreiben: for filename in glob.glob(*.txt):

PYTHON

for filename in glob.glob(*.txt):
  data = pd.read_csv(filename)

Schreibfunktionen

Definieren Sie eine Funktion mit def function_name(parameters):. Ersetzen Sie parameters durch die Variablen, die bei der Ausführung der Funktion verwendet werden sollen.
Ausgeführt mit function_name(parameters).
Um ein Ergebnis an den Aufrufer zurückzugeben, verwenden Sie return ... in der Funktion.

PYTHON

def add_numbers(a, b):
    result = a + b
    return result

add_numbers(1, 4)

Variablenumfang

Eine lokale Variable ist in einer Funktion definiert und kann nur innerhalb dieser Funktion gesehen und verwendet werden.
Eine globale Variable wird außerhalb einer Funktion definiert und kann nach der Definition überall gesehen oder verwendet werden.

Programmierstil

Dokumentieren Sie Ihren Code.
Verwenden Sie klare und aussagekräftige Variablennamen.
Folgen Sie dem PEP8 Style Guide, wenn Sie Ihren Code einrichten.
Verwenden Sie Assertions, um auf interne Fehler zu prüfen.
Verwenden Sie docstrings, um Hilfe zu geben.

Glossar

Argumente : Werte, die an Funktionen übergeben werden.

Array : Ein Container, der Elemente desselben Typs enthält.

Boolean : Ein Objekt, das aus True und False besteht.

DataFrame : Die Art, wie Pandas eine Tabelle darstellt; eine Sammlung von Reihen.

Element : Ein Element in einer Liste oder einem Array. Bei einer Zeichenkette sind dies die einzelnen Zeichen.

Funktion : Ein Code-Block, der aufgerufen und an anderer Stelle wiederverwendet werden kann.

Globale Variable : Eine außerhalb einer Funktion definierte Variable, die überall verwendet werden kann.

Index : Die Position eines bestimmten Elements.

Jupyter Notebook : Interaktive Codierungsumgebung, die eine Kombination aus Code und Markdown ermöglicht.

Bibliothek : Eine Sammlung von Dateien mit Funktionen, die von anderen Programmen verwendet werden.

Lokale Variable : Eine Variable, die innerhalb einer Funktion definiert ist und nur innerhalb dieser Funktion verwendet werden kann.

Maske : Ein boolesches Objekt, das zur Auswahl von Daten aus einem anderen Objekt verwendet wird.

Methode : Eine Aktion, die an ein bestimmtes Objekt gebunden ist. Aufgerufen durch die Verwendung von object.method.

Module : Die Dateien innerhalb einer Bibliothek, die Funktionen enthalten, die von anderen Programmen verwendet werden.

Parameter : Variablen, die beim Ausführen einer Funktion verwendet werden.

Reihe : Eine Pandas-Datenstruktur zur Darstellung einer Spalte.

Substring : Ein Teil eines Strings.

Variablen : Namen für Werte.