In [ ]:
from datascience import *
import numpy as np

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plots
plots.style.use('fivethirtyeight')
In [ ]:
cones = Table.read_table('cones.csv')

Review

In [ ]:
cones
In [ ]:
x = cones.select('Flavor', 'Color')
x
In [ ]:
y = x.drop('Color')
y
In [ ]:
x = cones.select('Color', 'Price')
x
In [ ]:
y

Numbers

In [ ]:
10 * 3
In [ ]:
10      # int 
In [ ]:
1.7 + 4  # float
In [ ]:
2 + 3 # int
In [ ]:
2. + 3 # float
In [ ]:
10 / 3            # float
In [ ]:
10 / 2  # still a float
In [ ]:
123 ** 4
In [ ]:
1234567 ** 890 # limited size, but limit is large
In [ ]:
.12345678901234567890123456789 # limited precision
In [ ]:
30 / 400
In [ ]:
30 / 4000000000 # output in scientific notation 
In [ ]:
9 ** 0.5
In [ ]:
13 ** 0.5
In [ ]:
(13 ** 0.5) ** 2 # After arithmetic, the final few decimal places can be wrong
In [ ]:
float(3)
In [ ]:
int(6.75)

Strings

In [ ]:
'Flavor'
In [ ]:
'any snippet of text'
In [ ]:
'2' + 'x'    # concatenation
In [ ]:
'straw' + 'berry'
In [ ]:
'two ' + 'words' # notice the space after the 'two '
In [ ]:
'ha' * 5
In [ ]:
str(2)
In [ ]:
int('2')
In [ ]:
int('2.3')
In [ ]:
float('2.3')
In [ ]:
int(float('2.3'))
In [ ]:
str('3', '2') # To concatenate strings, use +
In [ ]:
'3'+'2'
In [ ]:
2 + 'x'
In [ ]:
"I'm a data scientist!"
In [ ]:
'I'm a data scientist!'
In [ ]:
 

Types

In [ ]:
type(2.3)
In [ ]:
type(100)
In [ ]:
type('abcd')
In [ ]:
a = 5.7
type(a)
In [ ]:
type(cones)

Arrays

In [ ]:
make_array(1, 2, 3, 4)
In [ ]:
my_array = make_array(5, 6, 7, 8)
In [ ]:
my_array
In [ ]:
len(my_array)
In [ ]:
sum(my_array)
In [ ]:
sum(my_array) / len(my_array)
In [ ]:
my_array
In [ ]:
my_array * 2
In [ ]:
another_one = make_array(20, 30, 40, 50)
In [ ]:
my_array + another_one
In [ ]:
yet_another = make_array(1, 2, 3, 4, 5, 6)
my_array + yet_another
In [ ]:
my_array
In [ ]:
my_array.item(0)
In [ ]:
 

Ranges

In [ ]:
np.arange(4)
In [ ]:
np.arange(5, 25)
In [ ]:
np.arange(5, 25, 10)
In [ ]:
np.arange(5, 26, 10)
In [ ]:
 

Columns of Tables are Arrays

In [ ]:
cones.select('Price')  # still a table
In [ ]:
type(cones.select('Price'))
In [ ]:
cones.column('Price') # an array
In [ ]:
type(cones.column('Price'))
In [ ]: