E aí, Lara! Tudo bem?
Parabéns! Mantenha o ritmo nos exercícios e continue compartilhando na nossa comunidade.
Percebi que você praticou o uso do NumPy para manipulação de arrays, aplicou muito bem o np.loadtxt para importar dados de um CSV e ainda entendeu a relevância de explorar o ndim, size e shape para compreender a estrutura dos dados.
Uma sugestão para evoluir ainda mais é usar np.genfromtxt com o objetivo de lidar com dados faltantes ou tipos mistos. Veja só:
import numpy as np
url = 'https://raw.githubusercontent.com/allanspadini/numpy/dados/citrus.csv'
dados = np.genfromtxt(url, delimiter=',', skip_header=1, usecols=np.arange(1,6), filling_values=np.nan)
print(dados[:5])
Resultado: Mostra os primeiros 5 registros do array, preenchendo valores ausentes com NaN.
Essa abordagem ajuda a tornar o código mais robusto ao lidar com arquivos CSV que podem ter dados incompletos.
Para saber mais:
Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:
Alguns materiais estão em inglês, mas é possível compreendê-los usando o recurso de tradução de páginas do próprio navegador.
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