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        • Come risolvere gli esercizi
        • Estrarre righe e colonne
          • Come estrarre una riga
          • Estrai riga con for
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          • Esercizio - Estrai riga con slice
          • Esercizio - Estrai riga con list comprehension
          • Esercizio - Estrai colonna con for
          • Esercizio - Estrai colonna con list comprehension
        • Creare nuove matrici
          • Esercizio - matrice_vuota
          • matrice_vuota nel modo elegante
          • Esercizio - vuota_eleg
          • Copia in profondità
          • Esercizio - deep_clone
        • Modificare matrici
          • Esercizio - riempic
          • Esercizio - riempix
          • Esercizio - riempiz
          • Esercizio - attacca_sotto
          • Esercizio - attacca_sopra
          • Esercizio - attacca_dx
          • Esercizio - insercol
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        • Introduzione
          • Che fare
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          • Creare una matrice riempita di uno
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          • Dimensioni di una matrice
        • Lettura e scrittura
          • Riempire tutta la matrice
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          • Scrivere una costante in una slice
          • Scrivere una matrice in una slice
        • Assegnazione e copia
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          • Moltiplicazione per uno scalare
          • Somma di uno scalare
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          • Aggregazione su riga o colonna
        • Filtrare
          • Trovare indici con np.where
          • Scrivere in celle che soddisfano una condizione
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        • Esercizio - Punti di interesse universiadi
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        • JSONL
        • Prosegui
      • Challenge
        • Scarica zip esercizi
        • 1. Cure termali
        • Personaggi storici del Trentino
        • 1. Il primo parsing
        • 2. Scrittura output
        • 3. Il secolo
        • 4. Controlla
    • Visualizzazione
      • Introduzione
        • Scarica zip esercizi
        • Introduzione
          • Che fare
        • 1. Matplotlib e Numpy
          • Installazione
          • Primo esempio
          • Le etichette sugli assi
        • 2. Stile MATLAB vs. Object-Oriented
        • 3. Altri tipi di grafici
          • Grafici a barre
          • Distribuzioni
          • Istogrammi delle frequenze
          • Aggiungiamo la curva di fitting
          • Grafici a torta
        • Abbellire il grafico
          • Colore di sfondo
          • Testo
          • Immagini
          • Intensità del colore
          • Esercizio - Be fancy
        • Conclusione matplotlib
        • Grafici SVG
        • Importazione in Jupyter come cella HTML
          • Google Calendar
          • Video YouTube
          • Mappa Umap
        • Esportare fogli Jupyter
        • Prosegui
      • Challenge
        • 1. Il protosincrotrone
        • 2. Il Trader
        • 3. IgNobel
    • Pandas
      • Intro
        • Scarica zip esercizi
        • 1. Che fare
          • Controlla l’installazione
          • Quale pandas usare?
        • 2. Analisi dei dati di Astro Pi
          • 2.1 Importiamo il file
          • 2.2 Memoria
          • 2.3 Dimensioni
          • 2.4 Esploriamo
          • 2.5 Qualche statistica
          • 2.6 Guardiamo le colonne
          • 2.7 Cos’è una colonna?
          • 2.8 Esercizio - info meteo
        • 3. Rivediamo MatPlotLib
          • 3.1 Un esempio
          • 3.2 Grafici matplotlib da strutture pandas
        • 4. Operazioni su righe
          • 4.1 Indicizzare con interi
          • 4.2 Filtrare
          • 4.3 Ordinare
          • 4.4 Esercizio - statistiche meteo
          • 4.5 Esercizio - plot meteo
          • 4.6 Esercizio - Pressione meteo e pioggia
        • 5. Valori object e stringhe
          • 5.1 Filtrare per valori testuali
          • 5.2 Estrarre stringhe
        • 6. Operazioni su colonne
          • 6.1 - Selezionare colonne
          • 6.2 - Aggiungere colonne
          • 6.2.1 Esercizio - temperatura meteo in Fahrenheit
          • 6.2.2 Esercizio - Pressione vs Temperatura
          • 6.3 Scrivere colonne filtrate con loc
          • 6.4 Scrivere colonne filtrate con np.where
          • 6.5 Trasformare colonne
        • 7. Altri esercizi
          • 7.1 Esercizio - Inquinanti aria
          • 7.2 Esercizio - Game of Thrones
          • 7.3 Esercizio - Strutture sanitarie
        • Prosegui
      • Operazioni avanzate
        • Scarica zip esercizi
        • 1. Raggruppare
          • 1.1 Individuiamo un gruppo
          • 1.2 groupby
          • 1.3 Modificare un dataframe con il risultato di un raggruppamento
          • 1.4 Esercizio - Fasce pressione meteo
          • 1.5 Esercizio - Temperatura media del meteo
        • 2. Congiungere tabelle
          • 2.1 Esercizio - migliorare merge
        • 3. GeoPandas
          • 3.1 Un esempio semplice con GeoPandas
          • 3.2 Leggere shapefiles in GeoPandas
          • 3.3 Prendiamo statistiche da visualizzare
          • 3.4 Esempio di integrazione
        • Prosegui
      • Challenge
        • Scarica zip esercizi
        • Sfida - Euregio
          • Categoria b1
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          • Due strade stesso percorso
    • Ricerca - espressioni regolari
      • Scarica zip esercizi
      • Introduzione
        • Che fare
      • 1 Prendiamoci i dati
      • 2. Verifichiamo che i dati siano corretti
      • 3. Introduzione alle regex
        • Stringhe e sequenze di escape
        • La nostra prima regex
        • Maiuscole e minuscole
        • Trovare tutti i match
        • Il metacarattere punto
        • Scriviamoci una funzione di test
        • Filtriamo bene gli sp
      • 4. Sintassi delle Python RegEx
        • Metacaratteri
        • Ripetizioni
        • Funzione pass_n_fail
      • 5. Sequenze
      • 6. Le funzioni della libreria re
      • 7. Sostituzioni con re.sub
      • 8. Dividere le stringhe
      • 9. Cercare pattern nel testo
    • Integrazione dati
      • Scarica zip esercizi
      • Introduzione
        • Che fare
      • 0 Presentazione OpenStreetMap e UMap
        • 0.1 OpenStreetMap
        • 0.1 UMap
      • 1 Prendiamoci i dati
      • 2. Leggiamo il CSV
      • 3. Geocoding con webapi
        • 3.1 MapQuest / OpenStreetMap Nominatim
        • 3.2 Webapi JSON
        • 3.3. Requests in Python
        • 3.4 Funzioni geocode per requests
      • 4. Scriviamo un nuovo CSV con i campi lat e long
      • 5. Importiamo in UMap
    • Estrazione dati
      • Scarica zip esercizi
      • Introduzione
        • Che fare
      • 1. Guardiamo l’html
      • 2. Estrazione con BeautifulSoup
        • 2.1 Estraiamo i nomi
          • La lista nomi
          • Una struttura dati per il CSV
          • Popoliamo i dizionari con i nomi
          • La funzione aggiungi_campo
        • 2.2 Estraiamo le date
          • Filtri più selettivi
        • 2.3 Estraiamo i luoghi
        • 2.3 Sistemiamo i luoghi
        • 2.4 Tipo dell’evento
        • 2.5 descrizione
          • Trovare la descrizione in Python
        • 2.6 Riempiamo la variabile righe
      • 3. Scriviamo il CSV
    • Information retrieval
      • Scarica zip esercizi
        • Che fare
      • Costruiamo il nostro motore di ricerca
        • Una prima soluzione
          • Rappresentare una pagina
          • Un database per le pagine
          • Implementiamo la funzione di ricerca
        • Una ricerca più efficace
        • Performance
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        • Che fare
      • 1. Anonimizzazione facce
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      • 20 agosto 2018 - archiviati i vecchi seminari AA 2017/18
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