zajecia1

README.md

@@ -0,0 +1,52 @@
+# Programowanie w pythonie
+
+Materiały do zajęć Programowanie w Pythonie prowadzone na Wydziale Matematyki i Informatyki UAM w ramach studiów podyplomowych Przetwarzanie danych - Big Data. Kurs 2023/2024
+
+
+## Informacja o przedmiocie
+
+Prowadzący: mgr inż. Jakub Pokrywka. Kontakt przez komunikator MS TEAMS lub mailowy (jakub.pokrywka@amu.edu.pl).
+
+
+## Materiały do przedmiotu i jak się uczyć
+
+Program jest wzorowany na https://github.com/tomekd/python . Spora cześć zadań się pokrywa, ale nie wszystkie.
+
+Do nauki można wykorzystać wiele tutoriali internetowych python (w wersji python3). Pomocne mogą byc w szczególności:
+* Learning Python, 5th Edition by Lutz, Mark
+* [datacamp.com](https://datacamp.com): Portal DataCamp zawiera wiele interaktywych kursów nt. poszczególnych elementów języka Python (również dla języka R.).
+* [Python3: From None to Machine Learning](https://python.astrotech.io/) 
+* [Real Python](https://realpython.com/)
+* [Dive in Python](https://diveintopython3.net/): Klasyczny kurs programowania w Pythonie.
+* [Filmy na Youtubie](https://www.youtube.com/playlist?list=PLlrxD0HtieHhS8VzuMCfQD4uJ9yne1mE6): seria filmów od Microsoftu nt. podstaw programowania w Pythonie.
+
+
+## Ogólny Plan zajęć
+
+- Zajęcia 1 - Wprowadzenie do python
+- Zajęcia 2 - Analiza danych
+
+- Zajęcia 3 - Analiza danych, instalacja środowiska, IDE 
+- Zajęcia 4 - Podstawy uczenia maszynowego w python
+
+- Zajęcia 5 - Podstawy uczenia maszynowego w python, obługa maszyny wirtualnej
+- Zajęcia 6 - Tworzenie REST API
+
+- Zajęcia 7 - Tworzenie REST API, testowanie aplikacji
+
+
+## Zaliczenie przedmiotu
+
+- Projekt wykonujemy w grupach (1-3) osoby
+- Kod źródłowy powinien być umieszczony na git wraz z plikiem `environment.yml` przeznaczonym do instalacji środowiska dla conda
+- Prezentacja całego projektu powinna trwać 5-15 minut
+
+Skala ocen
+- Należy wybrać zbiór danych (akceptacja grup oraz zbioru danych przez prowadzącego na pierwszych 17.11.21 lub drugich zajęciach 18.11.23), zaprezentować analizę tego zbioru danych (tabelki, wykresy, wnioski) w max 10 minut- zaliczenie na ocenę 3)
+- Należy wytrenować prosty model uczenia maszynowego (lub użyć gotowego modelu) i zaprezentować jego wyniki na zbiorze testowym. Jakość modelu nie będzie oceniana, ale powinien radzić sobie lepiej niż bardzo prosty model (klasa większościowa dla klasyfikacji lub średnia dla regresji)- zaliczenie na ocenę 4
+- Należy wystawić model z poprzedniego punktu w prostej aplikacji REST i zaprezentować jego działanie. Do aplikacji powininy być napisane 2-3 proste przypadki testowe- zaliczenie na llocenę 4.5
+- Należy udostępnić aplikację w sieci wydziałkowej 5
+
+
+W celu prezentacji projektu należy umowić sie z prowadzącym na prezentacje zdalną lub na wydziale (tylko w dni pracujące).
+Termin oddania zadań do koniec stycznia 2024. Dodatkowo można zgłosić prezentacje do końca 2023- wtedy prowadzący proponuje ocenę i zespół może albo ją przyjąć lub nie i spróbować jeszcze raz w styczniu. 

zajecia1/.ipynb_checkpoints/1_prezentacja-checkpoint.ipynb

@@ -0,0 +1,65 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Python- charakterystyka\n",
+    "\n",
+    "- język skryptowy ogólnego zastosowania\n",
+    "- wysokopoziomowy\n",
+    "- otwartoźródłowy\n",
+    "- działa na platformach Linux, MacOS, Windows\n",
+    "- obiektowy, ale wspiera też inne paradygmaty\n",
+    "- język nterpretowany (zatem nie wymaga kompilacji)\n",
+    "- Obecnie używa się python w wersji 3, która nie jest kompatybilna z wersją 2. Python 2 nie jest dalej rozwijany\n",
+    "- Główną zaletą pythona jest czytelność kodu, co wynika z założenia że kod się cześćiej czyta niż pisze. "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Zastosowania python\n",
+    "- najbardziej popularny język do analizy danych obok R\n",
+    "- najbardziej popularny język do uczenia maszynowego, w szczególności sieci neuronowych. Posiada biblioteki TensorFlow (wraz z wbudowanym Keras) oraz Pytorch\n",
+    "- inne zastosowania naukowe\n",
+    "- Tworzenie stron internetowych (Django) oraz mikroserwisów (Flask, FastApi, Bottle)\n",
+    "- skrypty, automayzacja, utrzymanie serwerów"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Uruchamianie python\n",
+    "\n",
+    "- uruchamianie skryptu *.py\n",
+    "- uruchamianie python w trybie interaktywnym przez interpreterze python lub ipython\n",
+    "- uruchamianie skryptu + tryb interaktywny\n",
+    "- jupyter notebook"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "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": "3.8.3"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}

zajecia1/1_prezentacja.ipynb

@@ -0,0 +1,65 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Python- charakterystyka\n",
+    "\n",
+    "- język skryptowy ogólnego zastosowania\n",
+    "- wysokopoziomowy\n",
+    "- otwartoźródłowy\n",
+    "- działa na platformach Linux, MacOS, Windows\n",
+    "- obiektowy, ale wspiera też inne paradygmaty\n",
+    "- język nterpretowany (zatem nie wymaga kompilacji)\n",
+    "- Obecnie używa się python w wersji 3, która nie jest kompatybilna z wersją 2. Python 2 nie jest dalej rozwijany\n",
+    "- Główną zaletą pythona jest czytelność kodu, co wynika z założenia że kod się cześćiej czyta niż pisze. "
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Zastosowania python\n",
+    "- najbardziej popularny język do analizy danych obok R\n",
+    "- najbardziej popularny język do uczenia maszynowego, w szczególności sieci neuronowych. Posiada biblioteki TensorFlow (wraz z wbudowanym Keras) oraz Pytorch\n",
+    "- inne zastosowania naukowe\n",
+    "- Tworzenie stron internetowych (Django) oraz mikroserwisów (Flask, FastApi, Bottle)\n",
+    "- skrypty, automayzacja, utrzymanie serwerów"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Uruchamianie python\n",
+    "\n",
+    "- uruchamianie skryptu *.py\n",
+    "- uruchamianie python w trybie interaktywnym przez interpreterze python lub ipython\n",
+    "- uruchamianie skryptu + tryb interaktywny\n",
+    "- jupyter notebook"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "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": "3.8.3"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}

zajecia1/zadania/zadanie_0.py

@@ -0,0 +1,8 @@
+"""
+Uruchom ten skrypt i sprawdź czy skrypt uruchomił się poprawnie.
+"""
+
+
+print("Ten napis powinien wyświetlić się w konsoli na dole.")
+
+

zajecia1/zadania/zadanie_1a.py

@@ -0,0 +1,7 @@
+
+"""
+ * stwórz zmienną o nazwie `pi` i o wartości 3.14.
+ * stwórz zmienną o nazwie `promien` i o wartości 12.
+ * oblicz pole koła i przypisz wynik do zmniennej `pole`. P = pi * r ** 2
+ * wyświetl wynik na ekran.
+""" 

zajecia1/zadania/zadanie_1b.py

@@ -0,0 +1,11 @@
+
+"""
+Zamień typ zmiennych `a`, `b` i `c` na typy liczbowe (int lub float) i oblicz ich sumę.
+Wynik zapisz do zmiennej `wynik` i wyświetl go na ekranie
+""" 
+
+# zmienne do zadania
+a = "12"
+b = "35.5"
+c = True
+

zajecia1/zadania/zadanie_1c.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+"""
+ * Stwórz 2 zmiennie: firstname i surname, które będą zawierać Twoje imię i nazwisko.
+ * Połącz te zmiennie w takim sposób, żeby było rozdzielone spacją i zapisz wynik do zmiennej fullname.
+ * Wykorzystaj f-string i wyświetl na ekran zawartość zmiennej fullname, w taki sposób, żeby zawartość zmiennej była poprzedzona słowami "Nazywam się ".
+ * Wyświetl sumaryczną długość zmiennych firstname i surname. 
+"""
+
+firstname = "Tomasz"
+surname = "Dwojak"
+
+print(f"Nazywam się {firstname} {surname}.")
+
+print(firstname.lower())
+
+print("Nazywam się %s %s" % (firstname, surname))
+
+

zajecia1/zadania/zadanie_2a.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+"""
+Poniżej znajduje się lista `websites`. 
+ * Pod jakim indeksem znajduje się wartość 'pinterest.com'?
+ * Zamień wartość piątego elementu na 'yahoo.com'.
+ * Dodaj na koniec listy nowy element: 'bing.com'
+ * Korzytając z indeksowania stwórz podlistę składającą się z elementów 'facebook.com', 'twitter.com'. Wynik przypisz do zmniennej `social_networks`.
+ * Rozszerz listę `websites` o elementy z listy `polish_websites`.
+ * Ile elementów liczy teraz lista `websites`?
+"""
+
+
+websites = ['google.com', 'facebook.com', 'twitter.com', 'pinterest.com', 'python.org']
+
+polish_websites = ['onet.pl', 'interia.pl', 'wp.pl']

zajecia1/zadania/zadanie_2b.py

@@ -0,0 +1,10 @@
+"""
+Korzystając z listy numbers:
+* wyświetl na ekranie drugi element.
+* zlicz ile elementów listy ma wartosc 7 (użyj metody `count`).
+* ile elementów zawiera lista?
+* jak sprawdzisz jaka jest największa wartosc zawarta w liscie?
+"""
+
+
+numbers = [1, 8, 6, 6, 6, 7, 2, 0, 3, 0, 2, 3, 7, 0, 7, 2, 0, 3, 9, 4]

zajecia1/zadania/zadanie_2c.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+"""
+Lista iris_setosa zawiera informacje o 4 egzemplarzach kosacieca szczecinkowego.
+Pierwszy indeks to długość kwiata.
+Drugi indeks to szerokość kwiata.
+Trzeci indeks to długość liścia.
+Czwarty indeks to szerokość liścia.
+
+* Oblicz średnią szerokość kwiata.
+* Dodaj do listy dane o nowym egzemplarzu: (5.4, 3.9, 1.7, 0.4)
+"""
+
+iris_setosa  = [
+    [5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
+    [4.9, 3, 1.4, 0.2],
+    [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
+]

zajecia1/zadania/zadanie_3.py

@@ -0,0 +1,25 @@
+"""
+Korzystając ze poniższego słownika, który zawiera informacje z WikiData nt. Adama Mickiewiecza wykonaj następujące zadania:
+* Wyświetl miejsce urodzenia (place of birth) A. Mickiewicza.
+* Oblicz ile lat żył A. Mickiewicz.
+* Dodaj nowy klucz `place of death` o wartości `Istanbul`.
+* Zamień wartość klucza `place of birth` na `Zaosie`.
+* Dodaj nowy klucz `spouse`, a którego wartością niech będzie słownik `cecylia_data`.
+* Wyświetl liczbę elementów listy, która znajduje się pod kluczem `occupation`.
+* Wyświetl nazwiko żony A. Mickiewicza.
+"""
+
+data = {
+    'name': 'Adam',
+    'surname': 'Mickiewicz',
+    'native language': 'polish',
+    'year of birth': 1798,
+    'place of birth': 'Zavosse',
+    'year of death': 1855,
+    'occupation': ['poet', 'professor', 'playwright']
+}
+
+cecylia_data = {
+    'name': 'Cecylia',
+    'surname': 'Szymanowska'.
+}

zajecia1/zadania/zadanie_4a.py

@@ -0,0 +1,6 @@
+"""
+Sprawdź czy tekst 'aAaAaA' znajduje się w tablicy passwords.
+W zależności czy znajduje się czy też nie, wyświetl na ekranie odpowiedni komunikat.
+"""
+
+passwords = ['aaAaa', 'aAAAaa', 'aaaaaaA', 'aaaAAAAA', 'aaAAAaa', 'aAaAaA', 'aAaAaAA']

zajecia1/zadania/zadanie_4b.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+"""
+Niech x oznacza liczbę uzyskanych punktów. Standardowa skala ocen jest następująca:
+* x >= 90 -- 5.0
+* 90 > x >= 80 -- 4.5
+* 80 > x >= 70 -- 4.0
+* 70 > x >= 60 -- 3.5
+* 60 > x >= 50 -- 3.0
+* x < 50 -- 2.0
+
+Zmienna `points` zawiera liczbę uzyskanych punktów przez studenta.
+Napisz instrukcję warunką, która wyświetli ocenę studenta w zależności od liczby punktów.
+"""
+
+points = 85

zajecia1/zadania/zadanie_5a.py

@@ -0,0 +1,4 @@
+"""
+Oblicz sumę  liczb od 1 do 678.
+"""
+

zajecia1/zadania/zadanie_5b.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+
+"""
+Słownik `oceny` zawiera oceny kilku osób. Kluczami są imiona dzieci, a wartosciami -- ich oceny.
+Uzupełnij słownik `rozklad`, którego kluczami są oceny, a wartosciami -- listy... 
+"""
+
+oceny = {
+    'Albert': 4.5,
+    'Beata': 5,
+    'Cecylia': 4,
+    'Dariusz': 4,
+    'Eliza': 3,
+    'Feliks': 5,
+    'Grzegorz': 4.5,
+    'Izabela': 4.5
+}
+
+rozklad = {
+    5: [],
+    4.5: [],
+    4: [],
+    3: []
+}

zajecia1/zadania/zadanie_5c.py

@@ -0,0 +1,33 @@
+
+"""
+Poniżej znajdują się 2 słowniki z danymi o liczbie przejazdów rowerami miejskimi w Montrealu w 2018 z podziałem na miesiące (od kwietnia do listopada).
+Pierwszy słownik zawiera informacje o przejazdach wykonanych przez posiadaczy abonamentu, a drugi przez ludzi, którzy
+nie mają wykupionego abonamentu. Dane pochodzą ze strony https://montreal.bixi.com/en/open-data. 
+
+a) Stwórz trzeci słownik `all_rides`, w którym zliczysz łączną liczbę przejazdów w każdym z podanych miesięcy.
+b) Oblicz sumę zarejestrowanych przejazdów od kwietnia do listopada.
+c) Wyswietl jaki procent wszystkich przejazdów odbyło się w sierpniu (August).
+
+"""
+
+members = {
+    'April': 211819,
+    'May': 682758,
+    'June': 737011,
+    'July': 779511,
+    'August': 673790,
+    'September': 673790,
+    'October': 444177,
+    'November': 136791,
+}
+
+occasionals = {
+    'April': 32058,
+    'May': 147898,
+    'June': 171494,
+    'July': 194316,
+    'August': 206809,
+    'September': 140492,
+    'October': 53596,
+    'November': 10516,
+}

zajecia1/zadania/zadanie_5d.py

@@ -0,0 +1,23 @@
+"""
+Poniższy słownik zawiera dane z kilku wybranych krajów nt. liczby drzew na kilometr kwadratowy.
+ a) Wypisz na ekran nazwy tych krajów, dla których współczynnik ten jest większy niż 20000.
+ b) Wypisz na ekran nazwy tych krajów, dla których współczynnik ten jest większy niż 10000, ale mniejszy niż 20000.
+"""
+
+tree_per_sqkm = {
+    "Brazil": 39542,
+    "Bulgaria": 24987,
+    "Canada": 36388,
+    "Denmark": 6129,
+    "Finland": 90652,
+    "France": 24436,
+    "Greece": 24323,
+    "India": 11109,
+    "Japan": 49894,
+    "Russia": 41396,
+    "Saudi Arabia": 1,
+    "Syria": 534,
+    "United States": 23513,
+    "Taiwan": 69593,
+    "Turkey": 11126,
+}

zajecia1/zadania/zadanie_6a.py

@@ -0,0 +1,11 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Napisz kod, który zwraci tzw. "Big 'NO!'" (zob. http://tvtropes.org/pmwiki/pmwiki.php/Main/BigNo)
+dla zadanej liczby tj. napis typu "NOOOOOOOOOOOOO!", gdzie liczba 'O' ma być
+równa wartości zmniennej `number_of_o`. Jeśli argument jest mniejszy niż 5, ma być zwracany napis "It's not a Big 'No!'".
+Wyświetl ten napis na ekran.
+"""
+
+number_of_o = 6

zajecia1/zadania/zadanie_6b.py

@@ -0,0 +1,15 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+
+"""
+ * Podziel zmienną `text` na słowa, korzystając z metody split.
+ * Dodaj do listy `oov`, wszystkie słowa (bez powtórzeń), które nie są zawarte w liście `vocab`.
+"""
+
+
+
+text = "this is a string , which i will use for string testing"
+vocab = [',', 'this', 'is', 'a', 'which', 'for', 'will', 'i']
+
+oov = []

zajecia1/zadania/zadanie_7a.py

@@ -0,0 +1,9 @@
+"""
+1. Napisz rekurencyjną funkcję, która zwróci n-ty wyraz ciągu Fibonacciego.
+2. Napisz funkcję, która obliczy n-ty wyroz ciągu Fibonacciego nie korzystając z rekurencji.
+Np. możesz wykorzystać listę do obliczania kolejnych wartości ciągu.
+
+Ciąg Fibonacciego:
+a[0] = 1, a[1] = 1, a[n] = a[n-1] + a[n-2] dla n>=2
+
+"""

zajecia1/zadania/zadanie_7b.py

@@ -0,0 +1,13 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+
+"""
+Napisz funkcję sum_div35(n), która zwraca sumę wszystkich liczb podzielnych
+przez 3 lub 5 mniejszych niż n.
+"""
+
+def sum_div35(n):
+    pass
+
+input = 100
+# dla n =100 poprawna odpowiedź to 2318

zajecia1/zadania/zadanie_8.py

@@ -0,0 +1,6 @@
+"""
+Otwórz plik `zen_of_python.txt` i zlicz liczbę linii i słów w tym pliku. 
+Następnie przerób kod na funkcję, która jako argument będzie przyjmować ściężkę do pliku i będzie zwracać 
+słownik z dwoma kluczami: `liczba_linii` i `liczba_slow`.
+"""
+

zajecia1/zadania/zadanie_9a.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+"""
+Zadania: Zaimportuj bibliotekę statistics, która zawiera funckje do obliczenia podstawych wielkości statystycznych (średnia, mediana, moda):
+    statistics.mean -- obliczenie średniej
+    statistics.median -- obliczenie mediany
+    statistics.variance -- obliczenie wariancji
+    statistics.stdev -- obliczenie odchylenia standardowego Oblicz te wielkości dla wartości z poniższego słownika.
+Każda z tych funkcji przyjmuje jeden argument: listę wartości.
+"""
+
+members = {
+    'April': 211819,
+    'May': 682758,
+    'June': 737011,
+    'July': 779511,
+    'August': 673790,
+    'September': 673790,
+    'October': 444177,
+    'November': 136791,
+}

zajecia1/zadania/zadanie_9b.py

@@ -0,0 +1,10 @@
+"""
+Biblioteka random posiada funkcję random, która zwraca losową licznę z przedziału [0, 1) (nie przyjmuje żadnych argumentów).
+Biblioteka math posiada funkcję hypot, która oblicza odległość punktu od środka układu współrzędnych (punktu [0, 0]) i przyjmuje dwa argumenty: współrzędne punktu.
+* Zaimportuj biblioteki random i math
+* korzystając z funkcji random wylosuj dwie liczby i przypisz wyniki do zmniennych x i y.
+* Korzystając z funkcji hypot oblicz odległość punktu o współrzednych (x,y).
+* Dodaj pętlę, która będzie wykonywać te czynności n = 10 razy i będzie zliczać ile razy obliczona odległość jest mniejsza od 1.
+* Oblicz stosunek liczby punktów, dla których odległość wynosiła mniej niż 1 do całkowitej liczby punktów. Pomnóż tę wartocść przez 4.
+* Podstaw za n wartości 100, 1000, 1000000. Do jakiej wartości zbiegają wartości?
+"""

zajecia1/zalesienie.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+Brazil,39542
+Bulgaria,24987

zajecia1/zen_of_python.txt

@@ -0,0 +1,19 @@
+Beautiful is better than ugly.
+Explicit is better than implicit.
+Simple is better than complex.
+Complex is better than complicated.
+Flat is better than nested.
+Sparse is better than dense.
+Readability counts.
+Special cases aren't special enough to break the rules.
+Although practicality beats purity.
+Errors should never pass silently.
+Unless explicitly silenced.
+In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
+There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
+Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
+Now is better than never.
+Although never is often better than *right* now.
+If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
+If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
+Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!