Python 2: condições e repetindo ações

Parte do curso Matemática Especial I da UERJ.

Ministrado por Leonardo Uieda.

Objetivos

• Aprender como repetir ações usando o comando for
• Aprender como executar ações diferentes dependendo de condições estabelecidas

Leitura recomendada

Vamos seguir de perto o material Programming with Python e Plotting and programming in Python do Software Carpentry. Farei algumas modificações para ser mais voltado para o tipo de dados que costumamos encontrar nas geociências.

Uma ótima referência para aprender a usar o numpy e matplotlib é o Scipy Lectures.

Tarefa

Utilize o link enviado para a lista de emails para criar um repositório para seu grupo ou se juntar a um grupo já criado. Anote o link para o repositório criado para seu grupo. Vocês precisarão desse link.

Clone o repositório do seu grupo para seu computador. Não se esqueça de configurar o git para um dos membros do grupo (git config --global user.name "Fulado de Tal" e git config --global user.email fulado@gmail.com).

Vamos continuar com os dados de temperatura média que utilizamos na aula anterior mas dessa vez teremos vários arquivos, um para cada cidade. Os dados estão na pasta dados desse repositório e foram baixados do site Berkeley Earth: por exemplo, http://berkeleyearth.lbl.gov/locations/23.31S-42.82W

IMPORTANTE: tenha em mente o checklist de correção quando fizer a tarefa. Não perca pontos de bobeira. O site pep8.org é uma boa referência para como escrever código Python bem formatado.

Siga as instruções abaixo. Não se esqueça de fazer os commits. De preferência, alterne a pessoa que está fazendo os commits.

1. Adicione no repositório um arquivo alunos.txt com os nomes completos de cada membro do grupo e seus nomes de usuário no github.com
2. Crie um Jupyter notebook chamado python2.ipynb. Todos os passos abaixo devem ser feitos nesse notebook. Use as células de texto do notebook para descrever o que você quis fazer com cada bloco de código.
3. Faça gráficos da anomalia de temperatura anual para cada arquivo da pasta dados referente a uma cidade (não o do Brasil todo). Você deve usar obrigatoriamente o comando for. Os gráficos devem ser salvos com o mesmo nome do arquivo mas com .png no lugar do .txt: ex. 0.80S-49.02W-TAVG-Trend.png.

BÔNUS: Adicione no em cada gráfico a anomalia de 10 anos e o intervalo de +- duas incertezas (95% uncertainty range) como nas figuras do site.

Entrega das soluções

A solução de cada prática será um repositório no Github com o código feito pelos alunos.

A entrega das soluções será feita criando uma Issue no repositório da disciplina mat-esp/about. Utilize o link abaixo para ir direto para as Issues:

https://github.com/mat-esp/about/issues

Cada grupo deve criar uma Issue para entregar cada prática. A issue deverá seguir o padrão abaixo:

• Título: Deve conter o nome da prática seguido dos nomes dos integrantes do grupo e a qual turma pertencem (caso haja mais de uma). Ex: "Prática Integração: Bilbo, John, Arthur - Turma 1"
• Corpo: Deve conter o link para o repositório do grupo (ex: https://github.com/mat-esp-2016/integracao-sociedade-42) e qualquer comentário que achar necessário (ex: problemas com os commits, erros que foram arrumados depois, dificuldades, etc).

License

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