<jupyter_start><jupyter_text>Nested IF Pengecekan bertingkat atau dapat memiliki pengecekan lebih dari 1 kondisi, sebagai contoh:if ( i<7 && i <3)<jupyter_code>i=2
if (i<7):
  print("nilai i kurang dari 7")
  if (i<3):
	  print("nilai i kurang dari 7 dan kurang dari 3")
  else:
	  print("nilai i kurang dari 7 tapi lebih dari 3")<jupyter_output>nilai i kurang dari 7
nilai i kurang dari 7 dan kurang dari 3<jupyter_text>Praktik Operasi Matematika<jupyter_code>a=10
b=5
selisih = a-b
jumlah = a+b
kali = a*b
bagi = a/b
print("Hasil penjumlahan a dan b adalah", jumlah)
print("Selisih a dan b adalah :",selisih)
print("Hasil perkalian a dan b adalah :",kali)
print("Hasil pembagian a dan b adalah:",bagi)<jupyter_output>Hasil penjumlahan a dan b adalah 15
Selisih a dan b adalah : 5
Hasil perkalian a dan b adalah : 50
Hasil pembagian a dan b adalah: 2.0<jupyter_text>Operasi modulus Modulus merupakan fungsi yang akan menghitung sisa dari hasil pembagian.<jupyter_code>c=10
d=3

modulus=c%d
print("Hasil modulus",modulus)<jupyter_output>Hasil modulus 1<jupyter_text>Tugas Mid Praktek<jupyter_code>angka=5

if(angka%2==0):
    print("angka termasuk bilangan genap")
else:
    print("angka termasuk bilangan ganjil")<jupyter_output>angka termasuk bilangan ganjil<jupyter_text>While<jupyter_code>j = 0 #nilai awal j =0

while j<6: #ketika j kurang dari 6 lakukan perulangan, jika tidak stop perulangan
    print("Ini adalah perulangan ke -",j) #lakukan perintah ini ketika perulangan
    j=j+1 #setiap kali diakhir perulangan update nilai dengan ditambah 1.<jupyter_output>Ini adalah perulangan ke - 0
Ini adalah perulangan ke - 1
Ini adalah perulangan ke - 2
Ini adalah perulangan ke - 3
Ini adalah perulangan ke - 4
Ini adalah perulangan ke - 5<jupyter_text>For (1)<jupyter_code>for i in range (1,6): #perulangan for sebagai inisialisasi dari angka 1 hingga angka yang lebih kecil daripada 6.

    print("Ini adalah perulangan ke -", i) #perintah jika looping akan tetap berjalan<jupyter_output>Ini adalah perulangan ke - 1
Ini adalah perulangan ke - 2
Ini adalah perulangan ke - 3
Ini adalah perulangan ke - 4
Ini adalah perulangan ke - 5<jupyter_text>For (2) with access elementMengakses elemen yang terdapat pada sebuah list.<jupyter_code>for i in range (1,11):
    if(i%2==0):
        print("Angka genap",i)
    else:
         print("Angka ganjil",i)<jupyter_output>Angka ganjil 1
Angka genap 2
Angka ganjil 3
Angka genap 4
Angka ganjil 5
Angka genap 6
Angka ganjil 7
Angka genap 8
Angka ganjil 9
Angka genap 10<jupyter_text>Membuat fungsi sendiriFungsi pada Python, dibuat dengan kata kunci def  kemudian diikuti dengan nama fungsinya.def nama_fungsi():    print ("Hello ini Fungsi")    Memberikan indentasi (tab atau spasi 2x) untuk menuliskan isi fungsi.<jupyter_code># Membuat Fungsi
def salam():
    print("Hello, <NAME>")



## Pemanggilan Fungsi
salam()<jupyter_output>Hello, <NAME><jupyter_text>Parameter pada fungsiParameter adalah variabel yang menampung nilai untuk diproses kedalam suatu fungsi.<jupyter_code>def luas_segitiga(alas, tinggi): #alas dan tinggi merupakan parameter yang masuk
    luas = (alas * tinggi) / 2
    print("Luas segitiga: %f" % luas);



# Pemanggilan fungsi
##4 dan 6 merupakan parameter yang diinputkan kedalam fungsi luas segitiga
luas_segitiga(4, 6)<jupyter_output>Luas segitiga: 12.000000<jupyter_text>Fungsi dengan Return ValueCara mengembalikan nilai adalah menggunakan kata kunci return lalu diikuti dengan nilai atau variabel yang akan dikembalikan.<jupyter_code>def luas_segitiga(alas, tinggi): #alas dan tinggi merupakan parameter yang masuk
    luas = (alas * tinggi) / 2
    return luas


# Pemanggilan fungsi
##4 dan 6 merupakan parameter yang diinputkan kedalam fungsi luas segitiga 
print("Luas segitiga: %d" % luas_segitiga(4, 6))<jupyter_output>Luas segitiga: 12<jupyter_text>Modul dan PackageModul dikembangkan untuk tujuan umum yang luas penerapannya seperti:untuk pengolah data numerik seperti array 1D, 2D, 3D atau hingga nD dengan contohnya adalah numpyuntuk komputasi saintifik yang berbasis metode numerik dan statistik dengan contohnya adalah scipy dan statsmodeluntuk pengolah dan analisis data seperti Microsoft Excel atau Google Spreadsheets dengan contohnya adalah pandas, pypolar, dan modinuntuk visualisasi data dengan contohnya yaitu matplotlib, seaborn, plotnine, altair, mayavi, bokeh, plotly, dll.  untuk pembelajaran mesin dengan contohnya yaitu scikit-learn, xgboost, lightgbm, catboost, pycaret, dlluntuk deep learning dengan contohnya adalah keras, tensorflow, pytorch, cafe, dll  Import Package dan Menggunakan modulMenggunakan modul math yang merupakan module standar untuk berbagai fungsi matematika.<jupyter_code>import math
print("Nilai pi adalah:", math.pi)  # math.pi merupakan sintak untuk memanggil fungsi pi<jupyter_output>Nilai pi adalah: 3.141592653589793<jupyter_text>Import dengan Module Rename atau Alias<jupyter_code>import math as m                #menggunakan m sebagai module rename atau alias
print("Nilai pi adalah:", m.pi) #m.pi merupakan sintak untuk memanggil fungsi<jupyter_output>Nilai pi adalah: 3.141592653589793<jupyter_text>Import Sebagian FungsiUntuk meminimalisir ketidakefisienan suatu program dalam me-load suatu module seperti yang telah dilakukan dalam format import module_name.Mengimport beberapa modul yang dibutuhkan saja menggunakan format from module_name import function_name<jupyter_code>from math import pi

print("Nilai pi adalah", pi)<jupyter_output>Nilai pi adalah 3.141592653589793<jupyter_text>Import Semua isi ModulsJika dibutuhkan banyak lebih dari 10 atau bahkan ratusan fungsi, bisa dilakukan import semuanya dengan menggunakan format from module_name import *. Tanda * disini menunjukan semua fungsi diimport ke dalam code.<jupyter_code>from math import *

print("Nilai e adalah:", e)<jupyter_output>Nilai e adalah: 2.718281828459045<jupyter_text>Membaca Teks File (CSV)<jupyter_code># import requests
from contextlib import closing
import csv

# tentukan lokasi file, nama file, dan inisialisasi csv
url = 'https://storage.googleapis.com/dqlab-dataset/penduduk_gender_head.csv'

# baca file csv secara streaming 
with closing(requests.get(url, stream=True)) as r:
    f = (line.decode('utf-8') for line in r.iter_lines())

    reader = csv.reader(f, delimiter=',')

    # membaca baris per baris
    for row in reader:
        print(row)<jupyter_output>['TAHUN', 'NAMA PROVINSI', 'NAMA KABUPATEN/KOTA', 'NAMA KECAMATAN', 'NAMA KELURAHAN', 'LAKI-LAKI WNI', 'PEREMPUAN WNI', 'LAKI-LAKI WNA', 'PEREMPUAN WNA', '', '', '', '', '', '', '', '', '']
['2013', 'PROVINSI DKI JAKARTA', 'JAKARTA PUSAT', 'GAMBIR', 'GAMBIR', '1790', '1690', '1', '2', '', '', '', '', '', '', '', '', '']
['2013', 'PROVINSI DKI JAKARTA', 'JAKARTA PUSAT', 'GAMBIR', 'CIDENG', '9159', '9206', '5', '6', '', '', '', '', '', '', '', '', '']
['2013', 'PROVINSI DKI JAKARTA', 'JAKARTA PUSAT', 'GAMBIR', 'PETOJO UTARA', '10811', '10436', '10', '8', '', '', '', '', '', '', '', '', '']
['2013', 'PROVINSI DKI JAKARTA', 'JAKARTA PUSAT', 'GAMBIR', 'PETOJO SELATAN', '8455', '8023', '5', '7', '', '', '', '', '', '', '', '', '']
['2013', 'PROVINSI DKI JAKARTA', 'JAKARTA PUSAT', 'GAMBIR', 'KEBON KELAPA', '6300', '6078', '6', '10', '', '', '', '', '', '', '', '', '']
['2013', 'PROVINSI DKI JAKARTA', 'JAKARTA PUSAT', 'GAMBIR', 'DURI PULO', '13056', '12588', '2', '6', '', '', '', '', '', '', '[...]<jupyter_text>Membaca file CSV dengan menggunakan PANDASPANDAS merupakan salah satu library yang sangat sering digunakan untuk aplikasi dan implementasi data science baik untuk data manipulation, data pre-processing, atau data wrangling.<jupyter_code>import pandas as pd
pd.set_option("display.max_columns",50)

table = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/dqlab-dataset/penduduk_gender_head.csv")
table.head()
print(table)<jupyter_output>TAHUN         NAMA PROVINSI NAMA KABUPATEN/KOTA NAMA KECAMATAN  \
0    2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT         GAMBIR   
1    2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT         GAMBIR   
2    2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT         GAMBIR   
3    2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT         GAMBIR   
4    2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT         GAMBIR   
5    2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT         GAMBIR   
6    2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT    SAWAH BESAR   
7    2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT    SAWAH BESAR   
8    2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT    SAWAH BESAR   
9    2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT    SAWAH BESAR   
10   2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT    SAWAH BESAR   
11   2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT      KEMAYORAN   
12   2013  PROVINSI DKI JAKARTA       JAKARTA PUSAT      KEMAYORAN   
13   2013  PROVINSI [...]<jupyter_text>Bar Chart<jupyter_code># import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


table = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/dqlab-dataset/penduduk_gender_head.csv")
table.head()
x_label = table['NAMA KELURAHAN']
plt.bar(x=np.arange(len(x_label)),height=table['LAKI-LAKI WNI'])
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Parameter dalam Grafik (Memberikan Nilai Axis dari data CSV)<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

table = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/dqlab-dataset/penduduk_gender_head.csv")
table.head()

x_label = table['NAMA KELURAHAN']
plt.bar(x=np.arange(len(x_label)),height=table['LAKI-LAKI WNI'])
plt.xticks(np.arange(len(x_label)), table['NAMA KELURAHAN'], rotation=30)
plt.show()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Menambah Title dan Label pada Grafik<jupyter_code>import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


table = pd.read_csv("https://storage.googleapis.com/dqlab-dataset/penduduk_gender_head.csv")
table.head()

x_label = table['NAMA KELURAHAN']
plt.bar(x=np.arange(len(x_label)),height=table['LAKI-LAKI WNI'])
plt.xticks(np.arange(len(x_label)), table['NAMA KELURAHAN'], rotation=90)
plt.xlabel('Kelurahan di Jakarta Pusat')
plt.ylabel('Jumlah Penduduk Laki - Laki')
plt.title('Persebaran Jumlah Penduduk Laki- Laki di Jakarta Pusat')

plt.show()<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.10576455720812676, 'fraction_numerical': 0.032176533488869445, 'mean_word_length': 4.922855497985032, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 68, '<?xml version=': 0, '>': 63, 'https://': 5, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 13, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '19', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '254428', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 4477, 'n_tokens_neox': 4092, 'n_words': 1086, 'path': 'Python/Learn/Kelas Persiapan/1. Python Fundamental for Data Science.ipynb', 'repo_name': 'Miadwicynthia/DQLab', 'size': '10299'}