From 0eaa36f0faae13ae9ec4e8b81982ba67db9a3214 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Fernanda Kawasaki <50497814+fernandakawasaki@users.noreply.github.com> Date: Sat, 16 Oct 2021 22:51:25 -0300 Subject: [PATCH] Fix typos --- .../translations/README.pt-br.md | 18 +++++++++--------- 1 file changed, 9 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/translations/README.pt-br.md b/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/translations/README.pt-br.md index d4e0c8f..6886cef 100644 --- a/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/translations/README.pt-br.md +++ b/3-Data-Visualization/10-visualization-distributions/translations/README.pt-br.md @@ -9,9 +9,9 @@ Na aula anterior, você aprendeu fatos interessantes sobre um dataset de aves de ## [Quiz pré-aula](https://red-water-0103e7a0f.azurestaticapps.net/quiz/18) ## Explorando o dataset de aves -Outra forma de explorar os dados é olhar para sua distribuição, ou como os dados estão organizados ao longo do eixo. Por exemplo, talvez você gostaria de aprender sobre a distribuição geral, nesse dataset, do máximo de envergadura (wingspan) ou máximo de massa corporal (body mass) das aves de Minnesota. +Outra forma de explorar os dados é olhar para sua distribuição, ou como os dados estão organizados ao longo do eixo. Por exemplo, talvez você gostaria de aprender sobre a distribuição geral, neste dataset, do máximo de envergadura (wingspan) ou máximo de massa corporal (body mass) das aves de Minnesota. -Vamos descobrir alguns fatos sobre as distribuições de dados neste dataset. No arquivo _notebook.ipynb_, na raiz do diretório dessa aula, importe Pandas, Matplotlib, e os dados: +Vamos descobrir alguns fatos sobre as distribuições de dados neste dataset. No arquivo _notebook.ipynb_, na raiz do diretório desta aula, importe Pandas, Matplotlib, e os dados: ```python import pandas as pd @@ -32,7 +32,7 @@ plt.xlabel('Max Length') plt.show() ``` -Isso nos dá uma visão geral da distribuição de comprimento do corpo por Ordem da ave, mas não é a melhor forma de mostrar a distribuição real. Essa tarefa geralmente é realizada usando um histograma. +Isso nos dá uma visão geral da distribuição de comprimento do corpo por Ordem da ave, mas não é a melhor forma de mostrar a distribuição real. Esta tarefa geralmente é realizada usando um histograma. ## Trabalhando com histogramas @@ -79,7 +79,7 @@ fig, ax = plt.subplots(tight_layout=True) hist = ax.hist2d(x, y) ``` -Aparentemente, existe uma suposta correlação entre esses dois elementos ao longo de um eixo esperado, com um forte ponto de convergência: +Aparentemente, existe uma suposta correlação entre estes dois elementos ao longo de um eixo esperado, com um forte ponto de convergência: ![Histograma 2D](../images/2D.png) @@ -87,9 +87,9 @@ Por definição, os histogramas funcionam para dados numéricos. Mas, e se você ## Explore o dataset e busque por distribuições usando dados textuais -Este dataset também inclui informações relevantes sobre a categoria de ave e seu gênero, espécie e família, assim como seu status de conservação. Vamos explorar mais a fundo essa informação sobre conservação. Qual é a distribuição das aves de acordo com seu status de conservação? +Este dataset também inclui informações relevantes sobre a categoria de ave e seu gênero, espécie e família, assim como seu status de conservação. Vamos explorar mais a fundo esta informação sobre conservação. Qual é a distribuição das aves de acordo com seu status de conservação? -> ✅ No dataset, são utilizados vários acrônimos para descrever o status de conservação. Esses acrônimos vêm da [IUCN Red List Categories](https://www.iucnredlist.org/), uma organização que cataloga os status das espécies. +> ✅ No dataset, são utilizados vários acrônimos para descrever o status de conservação. Estes acrônimos vêm da [IUCN Red List Categories](https://www.iucnredlist.org/), uma organização que cataloga os status das espécies. > > - CR: Critically Endangered (Criticamente em perigo) > - EN: Endangered (Em perigo) @@ -123,7 +123,7 @@ plt.legend(); ![Compilação envergadura e conservação](../images/histogram-conservation.png) -Aparentemente não existe uma correlação forte entre a envergadura mínima e o status de conservação. Teste outros elementos do dataset usando esse método. Você também pode tentar outros filtros. Você encontrou alguma correlação? +Aparentemente não existe uma correlação forte entre a envergadura mínima e o status de conservação. Teste outros elementos do dataset usando este método. Você também pode tentar outros filtros. Você encontrou alguma correlação? ## Gráfico de densidade (Estimativa de densidade kernel) @@ -159,9 +159,9 @@ plt.show() ``` ![Linha menos suave massa corporal](../images/density3.png) -✅ Leia sobre os parâmetros disponíveis para esse tipo de gráfico e experimente! +✅ Leia sobre os parâmetros disponíveis para este tipo de gráfico e experimente! -Esse tipo de gráfico oferece visualizações bonitas e esclarecedoras. Com algumas linhas de código, por exemplo, você pode mostrar a densidade de massa corporal máxima por ave por Ordem: +Este tipo de gráfico oferece visualizações bonitas e esclarecedoras. Com algumas linhas de código, por exemplo, você pode mostrar a densidade de massa corporal máxima por ave por Ordem: ```python sns.kdeplot(