{
 "cells": [
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Introduction to Python\n",
    "\n",
    "ภาษาไพธอน (Python) เป็นภาษาระดับสูงที่สามารถใช้ในการคำนวณทางคณิตศาสตร์ สถิติ รวมถึงการใช้สร้างโมเดลปัญญาประดิษฐ์ และใช้สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อีกด้วย\n",
    "\n",
    "ดังนั้นการเรียนรู้ไวยากรณ์ (syntax) ของการเขียนภาษาไพธอนจึงเป็นพื้นฐานสำคัญในการต่อยอดการสร้างโมเดลทางประสาทวิทยาที่อาจใช้ทักษะในสาขาต่างๆนั่นเอง\n",
    "\n",
    "เราจะใช้ Jupyter notebook ในการเขียนโค้ดเป็นหลัก โดย Jupyter notebook จะเป็นหน้าเว็บไซต์ที่ทำให้ เราสามารถเขียนโค้ดใน cell (กล่อง) ด้วยโปรแกรมภาษาไพธอนได้ โดยการรันโค้ดในแต่ละ cell จะสามารถกด shift + enter เพื่อรันแต่ละ cell ได้\n",
    "\n",
    "Jupyter notebook มีข้อดีคือเราสามารถรันใน local computer หรือว่ารันบนเว็บไซต์ผ่าน Google Colaboratory (Google Colab), Kaggle, หรือ Amazon Sagemaker Studio ก็ได้"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Integer และ Float\n",
    "\n",
    "เราสามารถสร้างตัวแปร (variable) ที่เป็นชนิด\n",
    "- integer หรือตัวแปรที่เป็นจำนวนเต็มที่อาจจะมีค่าเป็นบวก ลบ หรือศูนย์ก็ได้\n",
    "- หรือ float ที่เป็นตัวแปรที่เป็นเลขทศนิยมได้\n",
    "\n",
    "และใช้การคำนวณง่ายๆกับตัวแปรของเราได้ เช่น บวก (+), ลบ (-), คูณ (*), ยกกำลัง (**)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "x = 5.\n",
    "print(type(x))  # float\n",
    "\n",
    "x = 10\n",
    "print(type(x))  # int\n",
    "\n",
    "print(x + 1) # 11\n",
    "print(x - 3) # 7\n",
    "print(x * 2) # 20\n",
    "print(x ** 2) # 100\n",
    "print(x / 2) # 5.0"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "สำหรับตัวแปรชนิด boolean มีค่าเป็น จริง (`True`) หรือ ไม่จริง (`False`)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "is_available = True  # boolean\n",
    "\n",
    "print(type(is_available))\n",
    "print(not is_available)\n",
    "\n",
    "print(5 != 3)\n",
    "print(5 == 5)\n",
    "print(5 == 10)"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "ตัวแปรชนิด string ใช้ในการเก็บตัวอักษรหรือลำดับของตัวอักษร และต่อ string กันได้ด้วยการใช้ \"+\" เช่น"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "s = \"Hello world!\"\n",
    "print(s)\n",
    "print(s[0: 2]) # print จาก index 0 ถึง 1\n",
    "print(s[1:5]) # print จาก index 0 ถึง 4\n",
    "\n",
    "name = \"John\"\n",
    "message = \"Hello! \" + \"My name is \" + name\n",
    "print(message)\n",
    "\n",
    "school = \"Suankularb Wittayalai\"\n",
    "text = \"I went to {} school\".format(school)\n",
    "print(text)"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "นอกเหนือจากนั้นยังมีชนิดของ Containers  ที่สามารถใส่ข้อมูลต่างๆของ Python ได้เช่น Lists, Dictionaries, Sets และ Tuples ใน cell ถัดๆไปเราจะมาลองสร้างข้อมูลประเภทเหล่านี้กัน\n",
    "\n",
    "## Lists\n",
    "\n",
    "ลิสต์ (Lists) เป็นการเก็บค่าต่างๆเข้ามาด้วยกัน โดยจะเป็นชนิดอะไรก็ได้ เช่น string, integer, float หรือแม้แต่ dictionary (section ถัดไป)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "numbers = [1, 2, 3, 4, 5]\n",
    "first_number = numbers[0]\n",
    "last_number = numbers[-1]\n",
    "print(first_number)\n",
    "print(last_number)\n",
    "\n",
    "numbers.append(6) # เพิ่มลิสต์ด้วยเลข 6\n",
    "print(numbers)\n",
    "\n",
    "numbers.extend([7, 8, 9])  # เพิ่มลิสต์ด้วย ลิสต์ [7, 8, 9] \n",
    "print(numbers)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "numbers = list(range(5)) # สร้างลิสต์ของตัวเลขที่มีค่า 0 to 4\n",
    "print(numbers)\n",
    "\n",
    "print(numbers[2:]) # เลือกตำแหน่ง 2 เป็นต้นไป\n",
    "print(numbers[:2]) # เลือกตำแหน่ง 0 ถึง 1\n",
    "print(numbers[:-1]) # เลือกตำแหน่ง 0 ถึงก่อนตัวสุดท้าย (-1)"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "ในตัวอย่างถัดไป เราจะสร้างลิสต์ (list) ของผลไม้และพิมพ์ลิสต์ของผลไม้ออกมา และทำการใช้ for loop ร่วมกับการแจกแจง (enumerate) ในการพิมพ์ของจากลิสต์ออกมาพร้อมกับเลขกำกับ "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# create a list of strings\n",
    "fruits = [\"apple\", \"banana\", \"orange\", \"mango\"]\n",
    "\n",
    "print(\"Regular for loop\\n\")\n",
    "for fruit in fruits:\n",
    "    print(fruit)\n",
    "print(\"----\")\n",
    "\n",
    "# iterate over the list using a for loop and enumerate\n",
    "print(\"For loop with enumerate\\n\")\n",
    "for i, fruit in enumerate(fruits):\n",
    "    print(i, fruit)\n",
    "print(\"----\")"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "บางครั้งเราสามารถใช้ in-line for loop เพื่อเขียน for loop ใน 1 บรรทัดได้ เช่น การนำ build-in function `sum` มาใช้ร่วมกับ `range(10)` เพื่อหาค่าผลบวกจาก 0 ถึง 9"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "s_r = sum([i for i in range(10)])"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Dictionaries\n",
    "\n",
    "นอกจากนั้น Python ยังสามารถเก็บข้อมูลในรูปแบบของ dictionary ซึ่งเป็นการเก็บข้อมูลแบบที่มีคู่ของ key และ value อยู่ด้วยกัน dictionary เหมาะกับการเก็บข้อมูลและดึงข้อมูลออกมาจาก key บางอย่างที่เราสนใจ โดยถัดไปเราจะลองสร้าง dictionary ที่มี key เป็น id และ value เป็นประเภทของสิ่งของ\n",
    "\n",
    "โดยหลังจากที่เราสร้าง dictionary ก็จะอัพเดทด้วย key, value ใหม่โดยการใช้ `id2label[key] = value` เช่น `id2label[4] = \"mango\"` และทำการสลับ key และ value โดยการใช้ for loop ร่วมกับ `.items()`"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "person = {\n",
    "    \"name\": \"John Wick\",\n",
    "    \"age\": 60,\n",
    "    \"city\": \"New York\",\n",
    "    \"status\": \"excommunicado\",\n",
    "}\n",
    "person[\"occupation\"] = \"Hitman\"\n",
    "for key, value in person.items():\n",
    "    print(\"{}: {}\".format(key, value))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "id2label = {0: \"background\", 1: \"apple\", 2: \"orange\", 3: \"banana\"}\n",
    "print(\"Keys: \", id2label.keys())\n",
    "print(\"Values: \", id2label.values())\n",
    "\n",
    "# อัพเดท dictionary ที่มี key เท่ากับ 4 และ value เท่ากับ \"mango\"\n",
    "id2label[4] = \"mango\"\n",
    "print(\"Updated keys: \", id2label.keys())\n",
    "print(\"Updated values: \", id2label.values())"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "label2id = {v: k for k, v in id2label.items()}"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## If-else statements\n",
    "\n",
    "ถัดมา `if`, `else`, `elif` ใช้ในการเขียนเงื่อนไข (conditions) ที่ใช้ในการแบ่งประเภท เช่น การตัดเกรด (A >= 80, B < 80 หรือ >= 70, ...) หรือการคัดเลือกที่มีเงื่อนไขที่สร้างไว้แล้ว"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "b = 2\n",
    "if b > 5:\n",
    "    print(\"b is greater than 5\")\n",
    "else:\n",
    "    print(\"b is less than or equal to 5\") "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "score = 55 # ลองเปล่ี่ยนบรรทัดนี้ และรันเพื่อทดลองใช้เงื่อนไข (condition) if, elif, else \n",
    "if score >= 80:\n",
    "    print(\"Grade A\")\n",
    "elif score < 80 and score >= 70:\n",
    "    print(\"Grade B\")\n",
    "elif score < 70 and score >= 60:\n",
    "    print(\"Grade C\")\n",
    "elif score < 60 and score >= 50:\n",
    "    print(\"Grade C\")\n",
    "else:\n",
    "    print(\"Grade D\")"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Functions\n",
    "\n",
    "Python มี built-in functions ต่างๆมากมาย เช่น `sum`, `pow`, `max`, `abs`\n",
    "นอกจากนั้นเราสามารถเขียน function ใน Python ขึ้นมาเองได้อีกด้วย ฟังก์ชั่นเปรียบเสทอนการสร้างชุดโค้ด (blocks of code) ที่สามารถนำมาใช้งานใหม่ได้ โดยการเขียนฟังก์ชันใน Python จะรับ input parameters และให้ output โดยการเขียน return\n",
    "\n",
    "เราสามารถเขียนฟังก์ชั่นได้ดังนี้:\n",
    "\n",
    "```py\n",
    "def do_something(input1, input2, ...):\n",
    "    # เขียน ฟังก์ชั่นในนี้\n",
    "    ...\n",
    "    return output1, output2\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# เขียนฟังก์ชันชื่อ exponential ที่รับ x และ y จากนั้นคำนวณค่า x ** y\n",
    "def exponential(x, y):\n",
    "    \"\"\"Calculate x ** y\"\"\"\n",
    "    return x ** y\n",
    "\n",
    "result = exponential(3, 4) # 81\n",
    "print(result)\n",
    "\n",
    "# เขียนฟังก์ชันที่ใช้ในการต้อนรับ โดยให้ input เป็น name (default เป็น Alice)\n",
    "def greet(name=\"Alice\"):\n",
    "    print(\"Greeting {}!\".format(name))\n",
    "    \n",
    "greet()\n",
    "greet(\"John Wick\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "# (optional) บางครั้งเราอาจจะพบการเขียนแบบใช้ keyword arguments\n",
    "# คือรับ input ที่เป็น key, value เข้ามา\n",
    "# กรณีนี้เราจะบังคับใส่ name (string), age (integer), และ keyword arguments\n",
    "def describe_person(name: str, age: int, **kwargs):\n",
    "    print(\"Name: \" + name)\n",
    "    print(\"Age: \" + str(age))\n",
    "    for key, value in kwargs.items():\n",
    "        print(key.capitalize() + \": \" + value)\n",
    "\n",
    "describe_person(\"John Wick\", 60, occupation=\"Hitman\", city=\"New York\")"
   ]
  },
  {
   "attachments": {},
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## More to come\n",
    "\n",
    "นอกเหนือจากฟังก์ชั่นหลักของ Python แล้ว Python ยังสามารถนำไปใช้ในงานประเภทต่างๆได้อีกมากมาย หนึ่งในนั้นคือการนำมาช่วยในการสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์และการคำนวณทางสถิติที่เราจะได้เรียนกันนั่นเอง Python มีไลบรารี่ต่างๆที่ทำให้การคำนวณทำได้ง่าย และสามารถนำมาแก้ปัญหาทางการวิจัยได้ในอนาคต"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**ผู้จัดเตรียม code ใน tutorial**: ดร. ฐิติพัทธ อัชชะกุลวิสุทธิ์"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.13"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}