import numpy as np
url = 'https://raw.githubusercontent.com/allanspadini/numpy/dados/citrus.csv'
dado = np.loadtxt(url, delimiter=',',usecols=np.arange(1,6,1),skiprows=1)
dado.ndim
dado.size
dado.shape
dado.T
import numpy as np
url = 'https://raw.githubusercontent.com/allanspadini/numpy/dados/citrus.csv'
dado = np.loadtxt(url, delimiter=',',usecols=np.arange(1,6,1),skiprows=1)
dado.ndim
dado.size
dado.shape
dado.T
E aí, Mateus! Tudo bem?
Parabéns! Mantenha o ritmo nos exercícios e continue compartilhando na nossa comunidade.
Percebi que você praticou o uso da função np.loadtxt para importar dados de forma eficiente, aplicou muito bem o atributo shape para entender a estrutura do array e ainda entendeu a relevância da transposição com dado.T para reorganizar seus eixos quando necessário.
Uma sugestão para evoluir ainda mais é usar métodos estatísticos como np.mean ou np.std, com o objetivo de obter rapidamente análises descritivas do seu dataset. Veja só:
media_colunas = np.mean(dado, axis=0)
desvio_colunas = np.std(dado, axis=0)
print(media_colunas, desvio_colunas)
Essa abordagem ajuda a resumir tendências centrais e variações de cada coluna em apenas algumas linhas de código.
Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.
Abraço e bons estudos!
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!