forked from tdwojak/Python2018
Compare commits
8 Commits
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
| a9867f7588 | |||
| 3cad5c014a | |||
| 57058a0112 | |||
| 4628385887 | |||
| b7c0ed29b4 | |||
| 884d9ab808 | |||
| 09af71f29d | |||
| 2cadffe872 |
@ -1,11 +0,0 @@
|
||||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<module type="PYTHON_MODULE" version="4">
|
||||
<component name="NewModuleRootManager">
|
||||
<content url="file://$MODULE_DIR$" />
|
||||
<orderEntry type="jdk" jdkName="Python 3.6.2 (C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe)" jdkType="Python SDK" />
|
||||
<orderEntry type="sourceFolder" forTests="false" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="TestRunnerService">
|
||||
<option name="PROJECT_TEST_RUNNER" value="Unittests" />
|
||||
</component>
|
||||
</module>
|
||||
@ -1,4 +0,0 @@
|
||||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 3.6.2 (C:\ProgramData\Anaconda3\python.exe)" project-jdk-type="Python SDK" />
|
||||
</project>
|
||||
@ -1,8 +0,0 @@
|
||||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="ProjectModuleManager">
|
||||
<modules>
|
||||
<module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/Python2018.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/Python2018.iml" />
|
||||
</modules>
|
||||
</component>
|
||||
</project>
|
||||
@ -1,6 +0,0 @@
|
||||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="VcsDirectoryMappings">
|
||||
<mapping directory="$PROJECT_DIR$" vcs="Git" />
|
||||
</component>
|
||||
</project>
|
||||
@ -1,183 +0,0 @@
|
||||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||
<project version="4">
|
||||
<component name="ChangeListManager">
|
||||
<list default="true" id="5b2363b3-657e-422b-96b9-b9c3a7d73e5f" name="Default" comment="">
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs02/task07.py" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs02/task08.py" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs02/task09.py" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs02/task10.py" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs02/task11.py" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/README.md" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/examples/06_execution_time.py" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/examples/25_ip2geolocation.py" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/examples/fib.py" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/examples/myip.py" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/examples/wc.py" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/haslo.txt" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/haslo2.txt" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter10000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter100000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter110000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter120000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter130000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter140000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter150000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter160000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter170000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter180000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter190000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter20000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter200000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter210000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter220000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter230000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter240000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter250000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter260000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter270000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter280000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter290000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter30000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter300000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter310000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter320000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter330000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter340000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter350000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter360000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter370000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter380000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter390000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter40000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter400000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter410000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter420000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter430000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter440000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter450000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter460000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter470000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter480000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter490000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter50000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter500000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter510000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter520000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter530000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter540000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter550000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter560000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter570000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter580000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter590000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter60000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter600000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter610000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter620000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter630000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter640000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter70000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter80000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="NEW" beforePath="" afterPath="$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs04/scores/model.iter90000.npz.bleu" />
|
||||
<change type="MODIFICATION" beforePath="$PROJECT_DIR$/.idea/Python2018.iml" afterPath="$PROJECT_DIR$/.idea/Python2018.iml" />
|
||||
<change type="MODIFICATION" beforePath="$PROJECT_DIR$/.idea/misc.xml" afterPath="$PROJECT_DIR$/.idea/misc.xml" />
|
||||
</list>
|
||||
<option name="EXCLUDED_CONVERTED_TO_IGNORED" value="true" />
|
||||
<option name="TRACKING_ENABLED" value="true" />
|
||||
<option name="SHOW_DIALOG" value="false" />
|
||||
<option name="HIGHLIGHT_CONFLICTS" value="true" />
|
||||
<option name="HIGHLIGHT_NON_ACTIVE_CHANGELIST" value="false" />
|
||||
<option name="LAST_RESOLUTION" value="IGNORE" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="FileEditorManager">
|
||||
<leaf>
|
||||
<file leaf-file-name="task07.py" pinned="false" current-in-tab="true">
|
||||
<entry file="file://$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs02/task07.py">
|
||||
<provider selected="true" editor-type-id="text-editor">
|
||||
<state relative-caret-position="374">
|
||||
<caret line="22" column="0" lean-forward="true" selection-start-line="22" selection-start-column="0" selection-end-line="22" selection-end-column="0" />
|
||||
<folding />
|
||||
</state>
|
||||
</provider>
|
||||
</entry>
|
||||
</file>
|
||||
</leaf>
|
||||
</component>
|
||||
<component name="Git.Settings">
|
||||
<option name="RECENT_GIT_ROOT_PATH" value="$PROJECT_DIR$" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="ProjectFrameBounds" extendedState="6">
|
||||
<option name="x" value="20" />
|
||||
<option name="y" value="20" />
|
||||
<option name="width" value="1400" />
|
||||
<option name="height" value="820" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="PropertiesComponent">
|
||||
<property name="settings.editor.selected.configurable" value="com.jetbrains.python.configuration.PyActiveSdkModuleConfigurable" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="RunDashboard">
|
||||
<option name="ruleStates">
|
||||
<list>
|
||||
<RuleState>
|
||||
<option name="name" value="ConfigurationTypeDashboardGroupingRule" />
|
||||
</RuleState>
|
||||
<RuleState>
|
||||
<option name="name" value="StatusDashboardGroupingRule" />
|
||||
</RuleState>
|
||||
</list>
|
||||
</option>
|
||||
</component>
|
||||
<component name="ShelveChangesManager" show_recycled="false">
|
||||
<option name="remove_strategy" value="false" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="TaskManager">
|
||||
<task active="true" id="Default" summary="Default task">
|
||||
<changelist id="5b2363b3-657e-422b-96b9-b9c3a7d73e5f" name="Default" comment="" />
|
||||
<created>1528000731222</created>
|
||||
<option name="number" value="Default" />
|
||||
<option name="presentableId" value="Default" />
|
||||
<updated>1528000731222</updated>
|
||||
</task>
|
||||
<servers />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="ToolWindowManager">
|
||||
<frame x="-8" y="-8" width="1456" height="876" extended-state="6" />
|
||||
<layout>
|
||||
<window_info id="Project" active="false" anchor="left" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.25" sideWeight="0.5" order="0" side_tool="false" content_ui="combo" />
|
||||
<window_info id="TODO" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.33" sideWeight="0.5" order="6" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Event Log" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.33" sideWeight="0.5" order="-1" side_tool="true" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Run" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.33" sideWeight="0.5" order="2" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Version Control" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.33" sideWeight="0.5" order="-1" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Python Console" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.33" sideWeight="0.5" order="-1" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Structure" active="false" anchor="left" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.25" sideWeight="0.5" order="1" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Terminal" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.33" sideWeight="0.5" order="-1" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Debug" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.4" sideWeight="0.5" order="3" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Favorites" active="false" anchor="left" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.33" sideWeight="0.5" order="-1" side_tool="true" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Data View" active="false" anchor="right" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.33" sideWeight="0.5" order="-1" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Cvs" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.25" sideWeight="0.5" order="4" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Hierarchy" active="false" anchor="right" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.25" sideWeight="0.5" order="2" side_tool="false" content_ui="combo" />
|
||||
<window_info id="Message" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.33" sideWeight="0.5" order="0" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Commander" active="false" anchor="right" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.4" sideWeight="0.5" order="0" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Find" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.33" sideWeight="0.5" order="1" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Inspection" active="false" anchor="bottom" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.4" sideWeight="0.5" order="5" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
<window_info id="Ant Build" active="false" anchor="right" auto_hide="false" internal_type="DOCKED" type="DOCKED" visible="false" show_stripe_button="true" weight="0.25" sideWeight="0.5" order="1" side_tool="false" content_ui="tabs" />
|
||||
</layout>
|
||||
</component>
|
||||
<component name="VcsContentAnnotationSettings">
|
||||
<option name="myLimit" value="2678400000" />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="XDebuggerManager">
|
||||
<breakpoint-manager />
|
||||
<watches-manager />
|
||||
</component>
|
||||
<component name="editorHistoryManager">
|
||||
<entry file="file://$PROJECT_DIR$/ZadanieDomowe1/labs02/task07.py">
|
||||
<provider selected="true" editor-type-id="text-editor">
|
||||
<state relative-caret-position="374">
|
||||
<caret line="22" column="0" lean-forward="true" selection-start-line="22" selection-start-column="0" selection-end-line="22" selection-end-column="0" />
|
||||
<folding />
|
||||
</state>
|
||||
</provider>
|
||||
</entry>
|
||||
</component>
|
||||
</project>
|
||||
@ -1,32 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Napisz funkcję char_sum, która dla zadanego łańcucha zwraca
|
||||
sumę kodów ASCII znaków.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
"""
|
||||
ord() - kod ASCII dla jednego znaku
|
||||
print(ord('a'))
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def char_sum(text):
|
||||
suma_ascii = 0 # zerujemy (needto?)
|
||||
for znak in text:
|
||||
suma_ascii += ord(znak) # suma_ascii = ord(x) + suma_ascii
|
||||
return suma_ascii
|
||||
|
||||
|
||||
def tests(f):
|
||||
inputs = [["this is a string"], ["this is another string"]]
|
||||
outputs = [1516, 2172]
|
||||
|
||||
for input, output in zip(inputs, outputs):
|
||||
if f(*input) != output:
|
||||
return "ERROR: {}!={}".format(f(*input), output)
|
||||
break
|
||||
return "TESTS PASSED"
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
print(tests(char_sum))
|
||||
@ -1,31 +0,0 @@
|
||||
#!/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):
|
||||
suma = 0
|
||||
for liczba in range(1,n): # range(1,n) przedzial liczb mniejszych niz n
|
||||
if liczba % 3 == 0:
|
||||
suma += liczba
|
||||
elif liczba % 5 == 0:
|
||||
suma += liczba
|
||||
return suma
|
||||
|
||||
|
||||
def tests(f):
|
||||
inputs = [[10], [100], [3845]]
|
||||
outputs = [23, 2318, 3446403]
|
||||
|
||||
for input, output in zip(inputs, outputs):
|
||||
if f(*input) != output:
|
||||
return "ERROR: {}!={}".format(f(*input), output)
|
||||
break
|
||||
return "TESTS PASSED"
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
print(tests(sum_div35))
|
||||
|
||||
@ -1,26 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Napisz funkcję leet_speak, która podmienia w podanym napisie niektóre litery
|
||||
na podobnie wyglądające cyfry: 'e' na '3', 'l' na '1', 'o' na '0', 't' na '7'.
|
||||
Np. leet('leet') powinno zwrócić '1337'.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def leet_speak(text):
|
||||
return text.replace('e', '3').replace('l', '1').replace('o', '0').replace('t', '7')
|
||||
|
||||
|
||||
def tests(f):
|
||||
inputs = [['leet'], ['do not want']]
|
||||
outputs = ['1337', 'd0 n07 wan7']
|
||||
|
||||
for input, output in zip(inputs, outputs):
|
||||
if f(*input) != output:
|
||||
return "ERROR: {}!={}".format(f(*input), output)
|
||||
break
|
||||
return "TESTS PASSED"
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
print(tests(leet_speak))
|
||||
@ -1,40 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Napisz funkcję pokemon_speak, która zamienia w podanym napisie co drugą literę
|
||||
na wielką. Np. pokemon_speak('pokemon') powinno zwrócić 'PoKeMoN'.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def pokemon_speak(text):
|
||||
pokemon = ''
|
||||
capitalize = True
|
||||
for litera in text:
|
||||
if capitalize is True:
|
||||
pokemon += litera.upper()
|
||||
else:
|
||||
pokemon += litera
|
||||
capitalize = not capitalize
|
||||
return pokemon
|
||||
|
||||
"""
|
||||
test
|
||||
|
||||
print(pokemon_speak('tekst pisany malymi literami'))
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def tests(f):
|
||||
inputs = [['pokemon'], ['do not want'], ['POKEMON']]
|
||||
outputs = ['PoKeMoN', 'Do nOt wAnT', 'POKEMON']
|
||||
|
||||
for input, output in zip(inputs, outputs):
|
||||
if f(*input) != output:
|
||||
return "ERROR: {}!={}".format(f(*input), output)
|
||||
break
|
||||
return "TESTS PASSED"
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
print(tests(pokemon_speak))
|
||||
@ -1,32 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Napisz funkcję common_chars(string1, string2), która zwraca alfabetycznie
|
||||
uporządkowaną listę wspólnych liter z lańcuchów string1 i string2.
|
||||
Oba napisy będą składać się wyłacznie z małych liter.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def common_chars(string1, string2):
|
||||
|
||||
string1bezspacji = string1.replace(' ','') # trzeba spacje usunac
|
||||
|
||||
string2bezspacji = string2.replace(' ','')
|
||||
|
||||
return list(''.join(sorted(set(string1bezspacji) & set(string2bezspacji))))
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
def tests(f):
|
||||
inputs = [["this is a string", "ala ma kota"]]
|
||||
outputs = [['a', 't']]
|
||||
|
||||
for input, output in zip(inputs, outputs):
|
||||
if f(*input) != output:
|
||||
return "ERROR: {}!={}".format(f(*input), output)
|
||||
break
|
||||
return "TESTS PASSED"
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
print(tests(common_chars))
|
||||
@ -1,34 +0,0 @@
|
||||
# Laboratoria 4
|
||||
|
||||
## Zadania
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 0** NIE TRZEBA ROBIC!!!!
|
||||
Uruchom programy z katalogu `examples` i zobacz ich kod. Spróbuj odgadnąć, co robią konkretne linie w kodzie.
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 1** NIE TRZEBA ROBIC!!!!
|
||||
Każdy obiekt w Pythonie na wbudowaną funkcję ``id()``, która zwraca liczbę, która jest unikatowa i stała dla obiektu. Pozwala ona w prosty sposób sprawdzić, który obiekt jest *mutable*a, który *immutable*: jeżeli po wykonaniu operacji, zwracana liczba jest stała, to oznacza, że obiekt jest *mutable*. Sprawdź zachowanie funkcji na obiektach typy:
|
||||
* lista,
|
||||
* napis (string),
|
||||
* liczba zmiennoprzecinkowa.
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 2** NIE TRZEBA ROBIC!!!!
|
||||
Napisz generator, który będzie zwracać ``n`` kolejnych liczb ciągu Fibonacciego (``F(0)=1, F(1)=1, FN=F(N-1) + F(N-2)``).
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 3** NIE TRZEBA ROBIC!!!!
|
||||
Strona ``https://api.fixer.io/latest`` udostępnia kursy różnych walut w stosunku do euro. Napisz skrypt, który:
|
||||
* pobierze zawartość JSONa. Wykorzystaj bibliotekę ``requests`` (http://docs.python-requests.org/en/master/).
|
||||
* korzystając z biblioteki ``json`` przekształć go do obiektu typu JSON.
|
||||
* Wyświetl wartość kursu EUR do PLN.
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 4** NIE TRZEBA ROBIC!!!!
|
||||
Zainstaluj bibliotekę ``weather-api`` (https://pypi.python.org/pypi/weather-api). Korzystając z niej:
|
||||
* Wypisz informacje o aktualnej pogodzie.
|
||||
* Napisz funkcję, która zamieni stopnie ``F`` na ``C``.
|
||||
* Korzystając z prognozy, znajdź dzień, w którym będzie najzimniej. Wypisz nazwę tygodnia (w języku polskim) i temperaturę w C.
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 5** TRZEBA ZROBIĆ JAKO ZADANIE DOMOWE!!!
|
||||
Katalog scores zawiera 64 pliki tekstowe, które posiadają informacje o wysokości miary ``BLEU`` na różnych etapach trenowania modelu. Nazwa każdego pliku na postać ``model.iterXXXXXXX.npz.bleu``, gdzie ``XXXXXXX``, to liczba iteracji.Zawartość każdego pliku jest podobna i ma następującą formę: *BLEU = YY.YY, 44.4/18.5/9.3/5.0 (BP=1.000, ratio=1.072, hyp_len=45976, ref_len=42903)*, gdzie ``YY.YY`` to wartość miary ``BLEU``. Znajdź plik, który zawiera najwyższą wartość miary ``BLEU``.
|
||||
* Wykorzystaj bibliotekę ``glob`` (https://docs.python.org/2/library/glob.html)
|
||||
* Wyświetl tylko pełną nazwe pliku (wraz z ścieżką).
|
||||
|
||||
Cwiczenie 5 zrobić do 2.06.2018 nawet do 5 w nocy.
|
||||
@ -1,37 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
|
||||
"""
|
||||
ExecutionTime
|
||||
|
||||
This class is used for timing execution of code.
|
||||
|
||||
For example:
|
||||
|
||||
timer = ExecutionTime()
|
||||
print 'Hello world!'
|
||||
print 'Finished in {} seconds.'.format(timer.duration())
|
||||
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
import time
|
||||
import random
|
||||
|
||||
|
||||
class ExecutionTime:
|
||||
def __init__(self):
|
||||
self.start_time = time.time()
|
||||
|
||||
def duration(self):
|
||||
return time.time() - self.start_time
|
||||
|
||||
|
||||
# ---- run code ---- #
|
||||
|
||||
|
||||
timer = ExecutionTime()
|
||||
sample_list = list()
|
||||
my_list = [random.randint(1, 888898) for num in
|
||||
range(1, 1000000) if num % 2 == 0]
|
||||
print('Finished in {} seconds.'.format(timer.duration()))
|
||||
@ -1,31 +0,0 @@
|
||||
import csv
|
||||
import requests
|
||||
|
||||
|
||||
def get_address():
|
||||
"""
|
||||
Given a CSV file, this function returns a list of lists
|
||||
where each element (list) in the outer list contains the
|
||||
row info from the csv file.
|
||||
"""
|
||||
all_addresses = [requests.get('http://ip.42.pl/raw').text.strip()]
|
||||
return all_addresses
|
||||
|
||||
|
||||
def get_geolocation(ip_address):
|
||||
"""
|
||||
Given a list of lists from `get_addresses()`, this function
|
||||
returns an updated lists of lists containing the geolocation.
|
||||
"""
|
||||
print("Getting geo information...")
|
||||
# update header
|
||||
# get geolocation
|
||||
for line in all_the_ip_address:
|
||||
print("Grabbing geo info")
|
||||
r = requests.get('https://freegeoip.net/json/{0}'.format(line))
|
||||
print([str(r.json()['country_name']), str(r.json()['city'])])
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == '__main__':
|
||||
all_the_ip_address = get_address()
|
||||
get_geolocation(all_the_ip_address)
|
||||
@ -1,47 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Obliczenie n-tego wyrazu ciągu fibonacciego na dwa sposoby.
|
||||
1. Naiwna rekurencja: podstawienie do wzoru.
|
||||
2. Wersja z cachem: każdy wyraz jest obliczany dokładnie raz.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def naive_fibonacci(n):
|
||||
if n <= 0:
|
||||
return 0
|
||||
if n in [1,2]:
|
||||
return 1
|
||||
return naive_fibonacci(n-1) + naive_fibonacci(n-2)
|
||||
|
||||
|
||||
def cache_fibonacci(n, cache=None):
|
||||
if cache is None:
|
||||
cache = [None for i in range(n+1)]
|
||||
cache[0] = 0
|
||||
cache[1] = cache[2] = 1
|
||||
return cache_fibonacci(n, cache)
|
||||
else:
|
||||
if cache[n] is not None:
|
||||
return cache[n]
|
||||
else:
|
||||
cache[n] = cache_fibonacci(n-1, cache) + cache_fibonacci(n-2, cache)
|
||||
return cache[n]
|
||||
|
||||
def non_reccurent_fibonacci(n):
|
||||
cache = [None for i in range(n+1)]
|
||||
cache[0] = 0
|
||||
cache[1] = cache[2] = 1
|
||||
for i in range(2, n + 1):
|
||||
cache[i] = cache[i-1] + cache[i-2]
|
||||
return cache[n]
|
||||
|
||||
for i in [5, 10, 15, 20, 30, 40]:
|
||||
print("Naive fibonacci for ", i, ":", naive_fibonacci(i))
|
||||
|
||||
for i in [5, 10, 15, 20, 30, 40, 100]:
|
||||
print("cache fibonacci for ", i, ":", cache_fibonacci(i))
|
||||
|
||||
for i in [5, 10, 15, 20, 30, 40, 100]:
|
||||
print("no-recurrent fibonacci for ", i, ":", non_reccurent_fibonacci(i))
|
||||
|
||||
@ -1,11 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
|
||||
"""
|
||||
This simple script fetches your IP as seen by web pages, and displays it.
|
||||
|
||||
Execute this script locally like that:
|
||||
$ curl -s https://raw.github.com/gist/3389407/myip.py | python
|
||||
"""
|
||||
import requests
|
||||
|
||||
print(requests.get('http://ip.42.pl/raw').text)
|
||||
@ -1,39 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Implementacja narzedzia ``wc`` z linuksa (word counter).
|
||||
Zwraca liczbę słów, znaków i linii.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import sys
|
||||
|
||||
|
||||
def count_lines(text):
|
||||
""" return number of lines. """
|
||||
return len(text.strip().split('\n'))
|
||||
|
||||
def count_words(text):
|
||||
""" return number of words. """
|
||||
return sum([len([1 for word in line.split(' ') if len(word)])
|
||||
for line in text.split('\n')])
|
||||
|
||||
def count_chars(text):
|
||||
""" return number of words. """
|
||||
return len(text)
|
||||
|
||||
def wc(text):
|
||||
""" proper wc """
|
||||
lines = count_lines(text)
|
||||
words = count_words(text)
|
||||
chars = count_chars(text)
|
||||
return lines, words, chars
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
""" main """
|
||||
print(wc(sys.stdin.read()))
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@ -1,2 +0,0 @@
|
||||
W Paryżu najlepsze kasztany są na placu Pigalle
|
||||
Zuzanna lubi je tylko jesienią.
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
corect horse battery staple
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 2.02, 17.1/3.6/1.0/0.3 (BP=1.000, ratio=1.872, hyp_len=80326, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 13.99, 44.4/18.5/9.3/5.0 (BP=1.000, ratio=1.072, hyp_len=45976, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 14.35, 44.9/19.0/9.6/5.2 (BP=1.000, ratio=1.087, hyp_len=46657, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 15.75, 47.1/20.5/10.7/6.0 (BP=1.000, ratio=1.030, hyp_len=44211, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 15.96, 47.7/20.8/10.9/6.0 (BP=1.000, ratio=1.029, hyp_len=44160, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 15.42, 46.8/20.3/10.5/5.7 (BP=1.000, ratio=1.043, hyp_len=44729, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 15.84, 47.3/20.7/10.8/5.9 (BP=1.000, ratio=1.034, hyp_len=44374, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 15.99, 47.7/20.8/10.9/6.0 (BP=1.000, ratio=1.031, hyp_len=44233, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 16.15, 47.9/21.0/11.0/6.1 (BP=1.000, ratio=1.027, hyp_len=44065, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 15.86, 47.1/20.8/10.8/6.0 (BP=1.000, ratio=1.053, hyp_len=45191, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 16.07, 47.7/21.0/11.0/6.0 (BP=1.000, ratio=1.044, hyp_len=44795, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 5.87, 31.1/8.9/3.3/1.3 (BP=1.000, ratio=1.155, hyp_len=49533, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 16.82, 48.9/21.7/11.5/6.6 (BP=0.998, ratio=0.998, hyp_len=42837, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 16.70, 48.7/21.7/11.5/6.4 (BP=1.000, ratio=1.017, hyp_len=43622, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 16.85, 48.9/21.9/11.7/6.5 (BP=1.000, ratio=1.020, hyp_len=43777, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 16.59, 48.3/21.6/11.4/6.3 (BP=1.000, ratio=1.029, hyp_len=44127, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 16.94, 48.6/22.0/11.7/6.6 (BP=1.000, ratio=1.038, hyp_len=44517, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.52, 49.7/22.5/12.2/6.9 (BP=1.000, ratio=1.003, hyp_len=43053, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 16.82, 48.6/21.9/11.6/6.5 (BP=1.000, ratio=1.037, hyp_len=44475, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.16, 49.2/22.3/11.9/6.6 (BP=1.000, ratio=1.025, hyp_len=43965, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 16.92, 49.4/22.1/11.7/6.4 (BP=1.000, ratio=1.013, hyp_len=43453, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.20, 49.2/22.1/11.9/6.8 (BP=1.000, ratio=1.016, hyp_len=43578, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 8.17, 33.9/11.6/5.0/2.3 (BP=1.000, ratio=1.207, hyp_len=51768, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.31, 49.2/22.2/12.0/6.8 (BP=1.000, ratio=1.017, hyp_len=43642, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.57, 49.5/22.5/12.3/7.0 (BP=1.000, ratio=1.000, hyp_len=42900, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.68, 49.6/22.6/12.3/7.1 (BP=1.000, ratio=1.013, hyp_len=43465, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.02, 48.3/21.9/11.8/6.7 (BP=1.000, ratio=1.044, hyp_len=44801, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.51, 49.7/22.7/12.2/6.9 (BP=1.000, ratio=1.011, hyp_len=43368, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.68, 50.3/22.9/12.4/7.0 (BP=0.995, ratio=0.995, hyp_len=42702, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.43, 49.0/22.4/12.2/6.9 (BP=1.000, ratio=1.040, hyp_len=44629, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.16, 49.2/22.2/11.9/6.7 (BP=1.000, ratio=1.028, hyp_len=44085, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.04, 49.1/22.2/11.8/6.6 (BP=1.000, ratio=1.030, hyp_len=44200, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.77, 49.8/22.8/12.4/7.1 (BP=1.000, ratio=1.008, hyp_len=43258, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 8.55, 32.5/11.9/5.3/2.6 (BP=1.000, ratio=1.341, hyp_len=57542, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.96, 50.0/23.0/12.6/7.2 (BP=1.000, ratio=1.002, hyp_len=43009, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.66, 49.6/22.6/12.3/7.0 (BP=1.000, ratio=1.019, hyp_len=43697, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.93, 49.8/23.1/12.6/7.2 (BP=1.000, ratio=1.021, hyp_len=43824, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 16.55, 47.0/21.3/11.5/6.5 (BP=1.000, ratio=1.071, hyp_len=45947, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.59, 49.8/22.7/12.2/6.9 (BP=1.000, ratio=1.009, hyp_len=43301, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.41, 49.2/22.5/12.1/6.9 (BP=1.000, ratio=1.023, hyp_len=43894, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.52, 49.9/22.7/12.2/6.8 (BP=1.000, ratio=1.005, hyp_len=43127, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.30, 49.1/22.3/12.0/6.8 (BP=1.000, ratio=1.024, hyp_len=43917, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.21, 48.8/22.1/12.0/6.8 (BP=1.000, ratio=1.036, hyp_len=44454, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.79, 50.0/22.9/12.4/7.1 (BP=1.000, ratio=1.000, hyp_len=42891, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 11.03, 39.5/15.1/7.1/3.5 (BP=1.000, ratio=1.116, hyp_len=47860, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.25, 49.4/22.3/12.0/6.7 (BP=1.000, ratio=1.014, hyp_len=43517, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.78, 50.0/22.8/12.4/7.1 (BP=1.000, ratio=1.000, hyp_len=42890, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.68, 49.8/22.7/12.4/7.0 (BP=1.000, ratio=1.003, hyp_len=43021, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.31, 48.9/22.3/12.1/6.8 (BP=1.000, ratio=1.032, hyp_len=44262, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.92, 49.8/22.9/12.5/7.2 (BP=1.000, ratio=1.015, hyp_len=43562, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.84, 50.0/22.9/12.5/7.1 (BP=1.000, ratio=1.011, hyp_len=43389, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.75, 49.8/22.8/12.4/7.1 (BP=1.000, ratio=1.014, hyp_len=43494, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.94, 50.0/23.1/12.6/7.1 (BP=1.000, ratio=1.013, hyp_len=43442, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 18.12, 50.3/23.1/12.7/7.3 (BP=1.000, ratio=1.004, hyp_len=43077, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.29, 48.8/22.3/12.1/6.8 (BP=1.000, ratio=1.042, hyp_len=44688, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 11.92, 40.2/16.1/7.8/4.0 (BP=1.000, ratio=1.144, hyp_len=49071, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.46, 49.5/22.5/12.2/6.8 (BP=1.000, ratio=1.026, hyp_len=44035, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 18.19, 50.3/23.2/12.7/7.4 (BP=1.000, ratio=1.007, hyp_len=43221, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 17.84, 50.1/22.9/12.5/7.1 (BP=1.000, ratio=1.016, hyp_len=43604, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 18.30, 50.8/23.4/12.9/7.5 (BP=0.994, ratio=0.994, hyp_len=42632, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 0, 0/0/0/0 (BP=0, ratio=0, hyp_len=0, ref_len=0)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 12.77, 42.4/17.1/8.4/4.4 (BP=1.000, ratio=1.096, hyp_len=47008, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 14.43, 46.7/19.4/9.7/5.2 (BP=0.988, ratio=0.988, hyp_len=42376, ref_len=42903)
|
||||
@ -1 +0,0 @@
|
||||
BLEU = 13.85, 44.1/18.5/9.2/4.9 (BP=1.000, ratio=1.092, hyp_len=46859, ref_len=42903)
|
||||
@ -1,12 +0,0 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
|
||||
"""
|
||||
**ćwiczenie 5**
|
||||
Katalog scores zawiera 64 pliki tekstowe, które posiadają informacje o wysokości miary ``BLEU`` na różnych etapach trenowania modelu. Nazwa każdego pliku na postać ``model.iterXXXXXXX.npz.bleu``, gdzie ``XXXXXXX``, to liczba iteracji.Zawartość każdego pliku jest podobna i ma następującą formę: *BLEU = YY.YY, 44.4/18.5/9.3/5.0 (BP=1.000, ratio=1.072, hyp_len=45976, ref_len=42903)*, gdzie ``YY.YY`` to wartość miary ``BLEU``. Znajdź plik, który zawiera najwyższą wartość miary ``BLEU``.
|
||||
* Wykorzystaj bibliotekę ``glob`` (https://docs.python.org/2/library/glob.html)
|
||||
* Wyświetl tylko pełną nazwe pliku (wraz z ścieżką).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import glob as gl
|
||||
import pandas as pd
|
||||
@ -28,7 +28,7 @@
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"execution_count": 18,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"slideshow": {
|
||||
"slide_type": "fragment"
|
||||
|
||||
@ -168,7 +168,7 @@ for i in range(5):# range[5] = [0,1,2,3,4]
|
||||
|
||||
for zmienna in lista:
|
||||
# operacje do wykonania w pętli
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
# In[ ]:
|
||||
|
||||
|
||||
@ -9,81 +9,48 @@ Zadania wprowadzające do pierwszych ćwiczeń.
|
||||
"""
|
||||
Wypisz na ekran swoje imię i nazwisko.
|
||||
"""
|
||||
print("Swoje imię i nazwisko")
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Oblicz i wypisz na ekran pole koła o promienie 10. Jako PI przyjmij 3.14.
|
||||
"""
|
||||
pi = 3.14
|
||||
r = 10
|
||||
pole = pi * (r ** 2) # potega to znak ** a nie ^
|
||||
|
||||
print("Promień:", r)
|
||||
print("Liczba pi:", pi)
|
||||
print("Pole koła:", pole)
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Stwórz zmienną pole_kwadratu i przypisz do liczbę: pole kwadratu o boku 3.
|
||||
"""
|
||||
bok = 3
|
||||
pole_kwadratu = bok ** 2
|
||||
print("Pole kwadratu o boku", bok, "wynosi", pole_kwadratu)
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Stwórz 3 elementową listę, która zawiera nazwy 3 Twoich ulubionych owoców.
|
||||
Wynik przypisz do zmiennej `owoce`.
|
||||
"""
|
||||
owoce = ["japko", "bananas", "arbuzas"]
|
||||
print(owoce)
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Dodaj do powyższej listy jako nowy element "pomidor".
|
||||
"""
|
||||
owoce.append("pomidor")
|
||||
print(owoce)
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Usuń z powyższej listy drugi element.
|
||||
"""
|
||||
owoce.pop(1)
|
||||
print(owoce)
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Rozszerz listę o tablice ['Jabłko', "Gruszka"].
|
||||
"""
|
||||
owoce.append(['Jabłko', "Gruszka"])
|
||||
print(owoce)
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Wyświetl listę owoce, ale bez pierwszego i ostatniego elementu.
|
||||
"""
|
||||
print(owoce)
|
||||
print('Lista bez pierwszego i ostatniego elementu:', owoce[1:-1])
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Wyświetl co trzeci element z listy owoce.
|
||||
"""
|
||||
print(owoce)
|
||||
print('Lista bez pierwszego i ostatniego elementu:', owoce[::3])
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Stwórz pusty słownik i przypisz go do zmiennej magazyn.
|
||||
"""
|
||||
magazyn = {}
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Dodaj do słownika magazyn owoce z listy owoce, tak, aby owoce były kluczami,
|
||||
zaś wartościami były równe 5.
|
||||
"""
|
||||
magazyn = {"japko" : 5, "arbuzas" : 5, "pomidor": 5, "Jabłko": 5, "Gruszka" : 5}
|
||||
print("Słownik:", magazyn)
|
||||
|
||||
"""
|
||||
cos tu jest namieszane
|
||||
magazyn1 = {"japko" : 1, "arbuzas" : 1, "pomidor": 1, "Jabłko": 1, "Gruszka" : 1}
|
||||
owocetupla = tuple(owoce)
|
||||
for owoc in owocetupla:
|
||||
magazyn1(owoc) = 5
|
||||
print("Słownik:", magazyn1)
|
||||
"""
|
||||
|
||||
@ -6,12 +6,6 @@ Zad 2. Napisz funkcję even_elements zwracającą listę,
|
||||
która zawiera tylko elementy z list o parzystych indeksach.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
"""
|
||||
def sum(a,b):
|
||||
return a+b
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
def even_elements(lista):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
@ -5,18 +5,6 @@
|
||||
Napisz funkcję days_in_year zwracającą liczbę dni w roku (365 albo 366).
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
/400 jest przestepny
|
||||
/100 nieprzestepny
|
||||
/4 przestepny
|
||||
|
||||
if y %400==0: TAK
|
||||
elif y %100==0: NIE
|
||||
elif y %4==0: TAK
|
||||
else: NIE
|
||||
"""
|
||||
|
||||
def days_in_year(days):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
@ -6,9 +6,7 @@ def suma(a, b):
|
||||
"""
|
||||
Napisz funkcję, która zwraca sumę elementów.
|
||||
"""
|
||||
wynik = a+b # dopisane
|
||||
return wynik # dopisane
|
||||
# return 0
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
def tests(f):
|
||||
inputs = [(2, 3), (0, 0), (1, 1)]
|
||||
|
||||
@ -2,33 +2,32 @@
|
||||
|
||||
## Zadania
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 0** NIE TRZEBA ROBIC!!!!
|
||||
**ćwiczenie 0**
|
||||
Uruchom programy z katalogu `examples` i zobacz ich kod. Spróbuj odgadnąć, co robią konkretne linie w kodzie.
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 1** NIE TRZEBA ROBIC!!!!
|
||||
**ćwiczenie 1**
|
||||
Każdy obiekt w Pythonie na wbudowaną funkcję ``id()``, która zwraca liczbę, która jest unikatowa i stała dla obiektu. Pozwala ona w prosty sposób sprawdzić, który obiekt jest *mutable*a, który *immutable*: jeżeli po wykonaniu operacji, zwracana liczba jest stała, to oznacza, że obiekt jest *mutable*. Sprawdź zachowanie funkcji na obiektach typy:
|
||||
* lista,
|
||||
* napis (string),
|
||||
* liczba zmiennoprzecinkowa.
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 2** NIE TRZEBA ROBIC!!!!
|
||||
**ćwiczenie 2**
|
||||
Napisz generator, który będzie zwracać ``n`` kolejnych liczb ciągu Fibonacciego (``F(0)=1, F(1)=1, FN=F(N-1) + F(N-2)``).
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 3** NIE TRZEBA ROBIC!!!!
|
||||
**ćwiczenie 3**
|
||||
Strona ``https://api.fixer.io/latest`` udostępnia kursy różnych walut w stosunku do euro. Napisz skrypt, który:
|
||||
* pobierze zawartość JSONa. Wykorzystaj bibliotekę ``requests`` (http://docs.python-requests.org/en/master/).
|
||||
* korzystając z biblioteki ``json`` przekształć go do obiektu typu JSON.
|
||||
* Wyświetl wartość kursu EUR do PLN.
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 4** NIE TRZEBA ROBIC!!!!
|
||||
**ćwiczenie 4**
|
||||
Zainstaluj bibliotekę ``weather-api`` (https://pypi.python.org/pypi/weather-api). Korzystając z niej:
|
||||
* Wypisz informacje o aktualnej pogodzie.
|
||||
* Napisz funkcję, która zamieni stopnie ``F`` na ``C``.
|
||||
* Korzystając z prognozy, znajdź dzień, w którym będzie najzimniej. Wypisz nazwę tygodnia (w języku polskim) i temperaturę w C.
|
||||
|
||||
**ćwiczenie 5** TRZEBA ZROBIĆ JAKO ZADANIE DOMOWE!!!
|
||||
**ćwiczenie 5**
|
||||
Katalog scores zawiera 64 pliki tekstowe, które posiadają informacje o wysokości miary ``BLEU`` na różnych etapach trenowania modelu. Nazwa każdego pliku na postać ``model.iterXXXXXXX.npz.bleu``, gdzie ``XXXXXXX``, to liczba iteracji.Zawartość każdego pliku jest podobna i ma następującą formę: *BLEU = YY.YY, 44.4/18.5/9.3/5.0 (BP=1.000, ratio=1.072, hyp_len=45976, ref_len=42903)*, gdzie ``YY.YY`` to wartość miary ``BLEU``. Znajdź plik, który zawiera najwyższą wartość miary ``BLEU``.
|
||||
* Wykorzystaj bibliotekę ``glob`` (https://docs.python.org/2/library/glob.html)
|
||||
* Wyświetl tylko pełną nazwe pliku (wraz z ścieżką).
|
||||
|
||||
Cwiczenie 5 zrobić do 2.06.2018 nawet do 5 w nocy.
|
||||
BIN
labs05/data/iowa.csv.gz
Normal file
BIN
labs05/data/iowa.csv.gz
Normal file
Binary file not shown.
2309
labs05/pandas_wprowadzenie.ipynb
Normal file
2309
labs05/pandas_wprowadzenie.ipynb
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
111070
labs06/311.csv
Normal file
111070
labs06/311.csv
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
18
labs06/README.md
Normal file
18
labs06/README.md
Normal file
@ -0,0 +1,18 @@
|
||||
## Zadania
|
||||
|
||||
** zad. 0 **
|
||||
Sprawdź, czy masz zainstalowany pakiet ``pandas``. Jeżeli nie, zainstaluj go.
|
||||
|
||||
** zad. 2 (domowe) **
|
||||
Jest to zadanie złożone, składające się z kilku części. Całość będzie opierać się o dane zawarte w pliku *mieszkania.csv* i dotyczą cen mieszkań w Poznaniu kilka lat temu.
|
||||
1, Otwórz plik ``task02.py``, który zawiera szkielet kodu, który będziemy rozwijać w tym zadaniu.
|
||||
1. Napisz funkcje, która wczyta zestaw danych z pliku *mieszkania.csv* i zwróci obiekt typu *DataFrame*. Jeżeli wszystko zostało zrobione poprawnie, powinno się wyśtwietlić 5 pierwszych wierszy.
|
||||
1. Uzupełnij funkcję ``most_common_room_number``, która zwróci jaka jest najpopularniejsza liczba pokoi w ogłoszeniach. Funkcji powinna zwrócić liczbę całkowitą.
|
||||
1. Uzupełnij kod w funkcji ``cheapest_flats(dane, n)``, która wzróci *n* najtańszych ofert mieszkań. Wzrócony obiekt typu ``DataFrame``.
|
||||
1. Napisz funkcje ``find_borough(desc)``, która przyjmuje 1 argument typu *string* i zwróci jedną z dzielnic zdefiniowaną w liście ``dzielnice``. Funkcja ma zwrócić pierwszą (wzgledem kolejności) nazwę dzielnicy, która jest zawarta w ``desc``. Jeżeli żadna nazwa nie została odnaleziona, zwróć *Inne*.
|
||||
1. Dodaj kolumnę ``Borough``, która będzie zawierać informacje o dzielnicach i powstanie z kolumny ``Localization``. Wykorzystaj do tego funkcję ``find_borough``.
|
||||
1. Uzupełnił funkcje ``write_plot``, która zapisze do pliku ``filename`` wykres słupkowy przedstawiający liczbę ogłoszeń mieszkań z podziałem na dzielnice.
|
||||
1. Napisz funkcje ``mean_price``, która zwróci średnią cenę mieszkania ``room_numer``-pokojowego.
|
||||
1. Uzupełnij funkcje ``find_13``, która zwróci listę dzielnic, które zawierają ofertę mieszkanie na 13 piętrze.
|
||||
1. Napisz funkcje ``find_best_flats``, która zwróci wszystkie ogłoszenia mieszkań, które znajdują się na Winogradach, mają 3 pokoje i są położone na 1 piętrze.
|
||||
1. *(dodatkowe)*: Korzystając z pakietu *sklearn* zbuduj model regresji liniowej, która będzie wyznaczać cenę mieszkania na podstawie wielkości mieszkania i liczby pokoi.
|
||||
5001
labs06/mieszkania.csv
Normal file
5001
labs06/mieszkania.csv
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
54
labs06/task02.py
Executable file
54
labs06/task02.py
Executable file
@ -0,0 +1,54 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
|
||||
def wczytaj_dane():
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def most_common_room_number(dane):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def cheapest_flats(dane, n):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def find_borough(desc):
|
||||
dzielnice = ['Stare Miasto',
|
||||
'Wilda',
|
||||
'Jeżyce',
|
||||
'Rataje',
|
||||
'Piątkowo',
|
||||
'Winogrady',
|
||||
'Miłostowo',
|
||||
'Dębiec']
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
def add_borough(dane):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def write_plot(dane, filename):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def mean_price(dane, room_number):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def find_13(dane):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def find_best_flats(dane):
|
||||
pass
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
dane = wczytaj_dane()
|
||||
print(dane[:5])
|
||||
|
||||
print("Najpopularniejsza liczba pokoi w mieszkaniu to: {}"
|
||||
.format(most_common_room_number(dane)))
|
||||
|
||||
print("{} to najłądniejsza dzielnica w Poznaniu."
|
||||
.format(find_borough("Grunwald i Jeżyce"))))
|
||||
|
||||
print("Średnia cena mieszkania 3-pokojowego, to: {}"
|
||||
.format(mean_price(dane, 3)))
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
80
labs06/tasks.py
Executable file
80
labs06/tasks.py
Executable file
@ -0,0 +1,80 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||
|
||||
"""
|
||||
1. Zaimportuj bibliotkę pandas jako pd.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
2. Wczytaj zbiór danych `311.csv` do zniennej data.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
3. Wyświetl 5 pierwszych wierszy z data.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
4. Wyświetl nazwy kolumn.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
5. Wyświetl ile nasz zbiór danych ma kolumn i wierszy.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
6. Wyświetl kolumnę 'City' z powyższego zbioru danych.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
7. Wyświetl jakie wartoścu przyjmuje kolumna 'City'.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
"""
|
||||
8. Wyświetl tabelę rozstawną kolumny City.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
9. Wyświetl tylko pierwsze 4 wiersze z wcześniejszego polecenia.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
10. Wyświetl, w ilu przypadkach kolumna City zawiera NaN.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
11. Wyświetl data.info()
|
||||
"""
|
||||
|
||||
"""
|
||||
12. Wyświetl tylko kolumny Borough i Agency i tylko 5 ostatnich linii.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
13. Wyświetl tylko te dane, dla których wartość z kolumny Agency jest równa
|
||||
NYPD. Zlicz ile jest takich przykładów.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
"""
|
||||
14. Wyświetl wartość minimalną i maksymalną z kolumny Longitude.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
"""
|
||||
15. Dodaj kolumne diff, która powstanie przez sumowanie kolumn Longitude i Latitude.
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
16. Wyświetl tablę rozstawną dla kolumny 'Descriptor', dla której Agency jest
|
||||
równe NYPD.
|
||||
"""
|
||||
177
labs07/gapminder.csv
Normal file
177
labs07/gapminder.csv
Normal file
@ -0,0 +1,177 @@
|
||||
,female_BMI,male_BMI,gdp,population,under5mortality,life_expectancy,fertility
|
||||
Afghanistan,21.07402,20.62058,1311.0,26528741.0,110.4,52.8,6.2
|
||||
Albania,25.65726,26.44657,8644.0,2968026.0,17.9,76.8,1.76
|
||||
Algeria,26.368409999999997,24.5962,12314.0,34811059.0,29.5,75.5,2.73
|
||||
Angola,23.48431,22.25083,7103.0,19842251.0,192.0,56.7,6.43
|
||||
Antigua and Barbuda,27.50545,25.76602,25736.0,85350.0,10.9,75.5,2.16
|
||||
Argentina,27.46523,27.5017,14646.0,40381860.0,15.4,75.4,2.24
|
||||
Armenia,27.1342,25.355420000000002,7383.0,2975029.0,20.0,72.3,1.4
|
||||
Australia,26.87777,27.56373,41312.0,21370348.0,5.2,81.6,1.96
|
||||
Austria,25.09414,26.467409999999997,43952.0,8331465.0,4.6,80.4,1.41
|
||||
Azerbaijan,27.50879,25.65117,14365.0,8868713.0,43.3,69.2,1.99
|
||||
Bahamas,29.13948,27.24594,24373.0,348587.0,14.5,72.2,1.89
|
||||
Bahrain,28.790940000000003,27.83721,42507.0,1115777.0,9.4,77.6,2.23
|
||||
Bangladesh,20.54531,20.39742,2265.0,148252473.0,55.9,68.3,2.38
|
||||
Barbados,29.221690000000002,26.384390000000003,16075.0,277315.0,15.4,75.3,1.83
|
||||
Belarus,26.641859999999998,26.16443,14488.0,9526453.0,7.2,70.0,1.42
|
||||
Belgium,25.1446,26.75915,41641.0,10779155.0,4.7,79.6,1.82
|
||||
Belize,29.81663,27.02255,8293.0,306165.0,20.1,70.7,2.91
|
||||
Benin,23.74026,22.41835,1646.0,8973525.0,116.3,59.7,5.27
|
||||
Bhutan,22.88243,22.8218,5663.0,694990.0,48.1,70.7,2.51
|
||||
Bolivia,26.8633,24.43335,5066.0,9599916.0,52.0,71.2,3.48
|
||||
Bosnia and Herzegovina,26.35874,26.611629999999998,9316.0,3839749.0,8.1,77.5,1.22
|
||||
Botswana,26.09156,22.129839999999998,13858.0,1967866.0,63.8,53.2,2.86
|
||||
Brazil,25.99113,25.78623,13906.0,194769696.0,18.6,73.2,1.9
|
||||
Brunei,22.892310000000002,24.18179,72351.0,380786.0,9.0,76.9,2.1
|
||||
Bulgaria,25.51574,26.542859999999997,15368.0,7513646.0,13.7,73.2,1.43
|
||||
Burkina Faso,21.63031,21.27157,1358.0,14709011.0,130.4,58.0,6.04
|
||||
Burundi,21.27927,21.50291,723.0,8821795.0,108.6,59.1,6.48
|
||||
Cambodia,21.69608,20.80496,2442.0,13933660.0,51.5,66.1,3.05
|
||||
Cameroon,24.9527,23.681729999999998,2571.0,19570418.0,113.8,56.6,5.17
|
||||
Canada,26.698290000000004,27.4521,41468.0,33363256.0,5.8,80.8,1.68
|
||||
Cape Verde,24.96136,23.515220000000003,6031.0,483824.0,28.4,70.4,2.57
|
||||
Chad,21.95424,21.485689999999998,1753.0,11139740.0,168.0,54.3,6.81
|
||||
Chile,27.92807,27.015420000000002,18698.0,16645940.0,8.9,78.5,1.89
|
||||
China,22.91041,22.92176,7880.0,1326690636.0,18.5,73.4,1.53
|
||||
Colombia,26.22529,24.94041,10489.0,44901660.0,19.7,76.2,2.43
|
||||
Comoros,22.444329999999997,22.06131,1440.0,665414.0,91.2,67.1,5.05
|
||||
"Congo, Dem. Rep.",21.6677,19.86692,607.0,61809278.0,124.5,57.5,6.45
|
||||
"Congo, Rep.",23.10824,21.87134,5022.0,3832771.0,72.6,58.8,5.1
|
||||
Costa Rica,27.03497,26.47897,12219.0,4429506.0,10.3,79.8,1.91
|
||||
Cote d'Ivoire,23.82088,22.56469,2854.0,19261647.0,116.9,55.4,4.91
|
||||
Croatia,25.17882,26.596290000000003,21873.0,4344151.0,5.9,76.2,1.43
|
||||
Cuba,26.576140000000002,25.06867,17765.0,11290239.0,6.3,77.6,1.5
|
||||
Cyprus,25.92587,27.41899,35828.0,1077010.0,4.2,80.0,1.49
|
||||
Denmark,25.106270000000002,26.13287,45017.0,5495302.0,4.3,78.9,1.89
|
||||
Djibouti,24.38177,23.38403,2502.0,809639.0,81.0,61.8,3.76
|
||||
Ecuador,27.062690000000003,25.58841,9244.0,14447600.0,26.8,74.7,2.73
|
||||
Egypt,30.099970000000003,26.732429999999997,9974.0,78976122.0,31.4,70.2,2.95
|
||||
El Salvador,27.84092,26.36751,7450.0,6004199.0,21.6,73.7,2.32
|
||||
Equatorial Guinea,24.528370000000002,23.7664,40143.0,686223.0,118.4,57.5,5.31
|
||||
Eritrea,21.082320000000003,20.885089999999998,1088.0,4500638.0,60.4,60.1,5.16
|
||||
Estonia,25.185979999999997,26.264459999999996,24743.0,1339941.0,5.5,74.2,1.62
|
||||
Ethiopia,20.71463,20.247,931.0,83079608.0,86.9,60.0,5.19
|
||||
Fiji,29.339409999999997,26.53078,7129.0,843206.0,24.0,64.9,2.74
|
||||
Finland,25.58418,26.733390000000004,42122.0,5314170.0,3.3,79.6,1.85
|
||||
France,24.82949,25.853289999999998,37505.0,62309529.0,4.3,81.1,1.97
|
||||
Gabon,25.95121,24.0762,15800.0,1473741.0,68.0,61.7,4.28
|
||||
Gambia,24.82101,21.65029,1566.0,1586749.0,87.4,65.7,5.8
|
||||
Georgia,26.45014,25.54942,5900.0,4343290.0,19.3,71.8,1.79
|
||||
Germany,25.73903,27.165090000000003,41199.0,80665906.0,4.4,80.0,1.37
|
||||
Ghana,24.33014,22.842470000000002,2907.0,23115919.0,79.9,62.0,4.19
|
||||
Greece,24.92026,26.33786,32197.0,11161755.0,4.9,80.2,1.46
|
||||
Grenada,27.31948,25.179879999999997,12116.0,103934.0,13.5,70.8,2.28
|
||||
Guatemala,26.84324,25.29947,6960.0,14106687.0,36.9,71.2,4.12
|
||||
Guinea,22.45206,22.52449,1230.0,10427356.0,121.0,57.1,5.34
|
||||
Guinea-Bissau,22.92809,21.64338,1326.0,1561293.0,127.6,53.6,5.25
|
||||
Guyana,26.470190000000002,23.68465,5208.0,748096.0,41.9,65.0,2.74
|
||||
Haiti,23.27785,23.66302,1600.0,9705130.0,83.3,61.0,3.5
|
||||
Honduras,26.73191,25.10872,4391.0,7259470.0,26.5,71.8,3.27
|
||||
"Hong Kong, China",23.71046,25.057470000000002,46635.0,6910384.0,3.06,82.49,1.04
|
||||
Hungary,25.97839,27.115679999999998,23334.0,10050699.0,7.2,73.9,1.33
|
||||
Iceland,26.02599,27.206870000000002,42294.0,310033.0,2.7,82.4,2.12
|
||||
India,21.31478,20.95956,3901.0,1197070109.0,65.6,64.7,2.64
|
||||
Indonesia,22.986929999999997,21.85576,7856.0,235360765.0,36.2,69.4,2.48
|
||||
Iran,27.236079999999998,25.310029999999998,15955.0,72530693.0,21.4,73.1,1.88
|
||||
Iraq,28.411170000000002,26.71017,11616.0,29163327.0,38.3,66.6,4.34
|
||||
Ireland,26.62176,27.65325,47713.0,4480145.0,4.5,80.1,2.0
|
||||
Israel,27.301920000000003,27.13151,28562.0,7093808.0,4.9,80.6,2.92
|
||||
Italy,24.79289,26.4802,37475.0,59319234.0,4.1,81.5,1.39
|
||||
Jamaica,27.22601,24.00421,8951.0,2717344.0,18.9,75.1,2.39
|
||||
Japan,21.87088,23.50004,34800.0,127317900.0,3.4,82.5,1.34
|
||||
Jordan,29.218009999999996,27.47362,10897.0,6010035.0,22.1,76.9,3.59
|
||||
Kazakhstan,26.65065,26.290779999999998,18797.0,15915966.0,25.9,67.1,2.51
|
||||
Kenya,23.06181,21.592579999999998,2358.0,38244442.0,71.0,60.8,4.76
|
||||
Kiribati,31.30769,29.2384,1803.0,98437.0,64.5,61.5,3.13
|
||||
Kuwait,31.161859999999997,29.172109999999996,91966.0,2705290.0,11.3,77.3,2.68
|
||||
Latvia,25.615129999999997,26.45693,20977.0,2144215.0,10.5,72.4,1.5
|
||||
Lebanon,27.70471,27.20117,14158.0,4109389.0,11.3,77.8,1.57
|
||||
Lesotho,26.780520000000003,21.90157,2041.0,1972194.0,114.2,44.5,3.34
|
||||
Liberia,23.21679,21.89537,588.0,3672782.0,100.9,59.9,5.19
|
||||
Libya,29.19874,26.54164,29853.0,6123022.0,18.8,75.6,2.64
|
||||
Lithuania,26.01424,26.86102,23223.0,3219802.0,8.2,72.1,1.42
|
||||
Luxembourg,26.09326,27.434040000000003,95001.0,485079.0,2.8,81.0,1.63
|
||||
"Macao, China",24.895039999999998,25.713820000000002,80191.0,507274.0,6.72,79.32,0.94
|
||||
"Macedonia, FYR",25.37646,26.34473,10872.0,2055266.0,11.8,74.5,1.47
|
||||
Madagascar,20.73501,21.403470000000002,1528.0,19926798.0,66.7,62.2,4.79
|
||||
Malawi,22.91455,22.034679999999998,674.0,13904671.0,101.1,52.4,5.78
|
||||
Malaysia,25.448320000000002,24.73069,19968.0,27197419.0,8.0,74.5,2.05
|
||||
Maldives,26.4132,23.219910000000002,12029.0,321026.0,16.0,78.5,2.38
|
||||
Mali,23.07655,21.78881,1602.0,14223403.0,148.3,58.5,6.82
|
||||
Malta,27.04993,27.683609999999998,27872.0,406392.0,6.6,80.7,1.38
|
||||
Mauritania,26.26476,22.62295,3356.0,3414552.0,103.0,67.9,4.94
|
||||
Mauritius,26.09824,25.15669,14615.0,1238013.0,15.8,72.9,1.58
|
||||
Mexico,28.737509999999997,27.42468,15826.0,114972821.0,17.9,75.4,2.35
|
||||
"Micronesia, Fed. Sts.",31.28402,28.10315,3197.0,104472.0,43.1,68.0,3.59
|
||||
Moldova,27.05617,24.2369,3890.0,4111168.0,17.6,70.4,1.49
|
||||
Mongolia,25.71375,24.88385,7563.0,2629666.0,34.8,64.8,2.37
|
||||
Montenegro,25.70186,26.55412,14183.0,619740.0,8.1,76.0,1.72
|
||||
Morocco,26.223090000000003,25.63182,6091.0,31350544.0,35.8,73.3,2.44
|
||||
Mozambique,23.317339999999998,21.93536,864.0,22994867.0,114.4,54.0,5.54
|
||||
Myanmar,22.47733,21.44932,2891.0,51030006.0,87.2,59.4,2.05
|
||||
Namibia,25.14988,22.65008,8169.0,2115703.0,62.2,59.1,3.36
|
||||
Nepal,20.72814,20.76344,1866.0,26325183.0,50.7,68.4,2.9
|
||||
Netherlands,25.47269,26.01541,47388.0,16519862.0,4.8,80.3,1.77
|
||||
New Zealand,27.36642,27.768929999999997,32122.0,4285380.0,6.4,80.3,2.12
|
||||
Nicaragua,27.57259,25.77291,4060.0,5594524.0,28.1,77.0,2.72
|
||||
Niger,21.95958,21.21958,843.0,15085130.0,141.3,58.0,7.59
|
||||
Nigeria,23.674020000000002,23.03322,4684.0,151115683.0,140.9,59.2,6.02
|
||||
Norway,25.73772,26.934240000000003,65216.0,4771633.0,3.6,80.8,1.96
|
||||
Oman,26.66535,26.241090000000003,47799.0,2652281.0,11.9,76.2,2.89
|
||||
Pakistan,23.44986,22.299139999999998,4187.0,163096985.0,95.5,64.1,3.58
|
||||
Panama,27.67758,26.26959,14033.0,3498679.0,21.0,77.3,2.61
|
||||
Papua New Guinea,25.77189,25.015060000000002,1982.0,6540267.0,69.7,58.6,4.07
|
||||
Paraguay,25.90523,25.54223,6684.0,6047131.0,25.7,74.0,3.06
|
||||
Peru,25.98511,24.770410000000002,9249.0,28642048.0,23.2,78.2,2.58
|
||||
Philippines,23.4671,22.872629999999997,5332.0,90297115.0,33.4,69.8,3.26
|
||||
Poland,25.918870000000002,26.6738,19996.0,38525752.0,6.7,75.4,1.33
|
||||
Portugal,26.183020000000003,26.68445,27747.0,10577458.0,4.1,79.4,1.36
|
||||
Puerto Rico,30.2212,28.378040000000002,35855.0,3728126.0,8.78,77.0,1.69
|
||||
Qatar,28.912509999999997,28.13138,126076.0,1388962.0,9.5,77.9,2.2
|
||||
Romania,25.22425,25.41069,18032.0,20741669.0,16.1,73.2,1.34
|
||||
Russia,27.21272,26.01131,22506.0,143123163.0,13.5,67.9,1.49
|
||||
Rwanda,22.07156,22.55453,1173.0,9750314.0,78.3,64.1,5.06
|
||||
Samoa,33.659079999999996,30.42475,5731.0,183440.0,18.8,72.3,4.43
|
||||
Sao Tome and Principe,24.88216,23.51233,2673.0,163595.0,61.0,66.0,4.41
|
||||
Saudi Arabia,29.598779999999998,27.884320000000002,44189.0,26742842.0,18.1,78.3,2.97
|
||||
Senegal,24.30968,21.927429999999998,2162.0,12229703.0,75.8,63.5,5.11
|
||||
Serbia,25.669970000000003,26.51495,12522.0,9109535.0,8.0,74.3,1.41
|
||||
Seychelles,27.973740000000003,25.56236,20065.0,91634.0,14.2,72.9,2.28
|
||||
Sierra Leone,23.93364,22.53139,1289.0,5521838.0,179.1,53.6,5.13
|
||||
Singapore,22.86642,23.83996,65991.0,4849641.0,2.8,80.6,1.28
|
||||
Slovak Republic,26.323729999999998,26.92717,24670.0,5396710.0,8.8,74.9,1.31
|
||||
Slovenia,26.582140000000003,27.43983,30816.0,2030599.0,3.7,78.7,1.43
|
||||
Solomon Islands,28.8762,27.159879999999998,1835.0,503410.0,33.1,62.3,4.36
|
||||
Somalia,22.66607,21.969170000000002,615.0,9132589.0,168.5,52.6,7.06
|
||||
South Africa,29.4803,26.85538,12263.0,50348811.0,66.1,53.4,2.54
|
||||
Spain,26.30554,27.49975,34676.0,45817016.0,5.0,81.1,1.42
|
||||
Sri Lanka,23.11717,21.96671,6907.0,19949553.0,11.7,74.0,2.32
|
||||
Sudan,23.16132,22.40484,3246.0,34470138.0,84.7,65.5,4.79
|
||||
Suriname,27.749859999999998,25.49887,13470.0,506657.0,26.4,70.2,2.41
|
||||
Swaziland,28.448859999999996,23.16969,5887.0,1153750.0,112.2,45.1,3.7
|
||||
Sweden,25.1466,26.37629,43421.0,9226333.0,3.2,81.1,1.92
|
||||
Switzerland,24.07242,26.20195,55020.0,7646542.0,4.7,82.0,1.47
|
||||
Syria,28.87418,26.919690000000003,6246.0,20097057.0,16.5,76.1,3.17
|
||||
Tajikistan,23.84799,23.77966,2001.0,7254072.0,56.2,69.6,3.7
|
||||
Tanzania,23.0843,22.47792,2030.0,42844744.0,72.4,60.4,5.54
|
||||
Thailand,24.38577,23.008029999999998,12216.0,66453255.0,15.6,73.9,1.48
|
||||
Timor-Leste,21.50694,20.59082,1486.0,1030915.0,70.2,69.9,6.48
|
||||
Togo,22.73858,21.87875,1219.0,6052937.0,96.4,57.5,4.88
|
||||
Tonga,34.25969,30.99563,4748.0,102816.0,17.0,70.3,4.01
|
||||
Trinidad and Tobago,28.27587,26.396690000000003,30875.0,1315372.0,24.9,71.7,1.8
|
||||
Tunisia,27.93706,25.15699,9938.0,10408091.0,19.4,76.8,2.04
|
||||
Turkey,28.247490000000003,26.703709999999997,16454.0,70344357.0,22.2,77.8,2.15
|
||||
Turkmenistan,24.66154,25.24796,8877.0,4917541.0,63.9,67.2,2.48
|
||||
Uganda,22.48126,22.35833,1437.0,31014427.0,89.3,56.0,6.34
|
||||
Ukraine,26.23317,25.42379,8762.0,46028476.0,12.9,67.8,1.38
|
||||
United Arab Emirates,29.614009999999997,28.053590000000003,73029.0,6900142.0,9.1,75.6,1.95
|
||||
United Kingdom,26.944490000000002,27.392490000000002,37739.0,61689620.0,5.6,79.7,1.87
|
||||
United States,28.343590000000003,28.456979999999998,50384.0,304473143.0,7.7,78.3,2.07
|
||||
Uruguay,26.593040000000002,26.39123,15317.0,3350832.0,13.0,76.0,2.11
|
||||
Uzbekistan,25.43432,25.32054,3733.0,26952719.0,49.2,69.6,2.46
|
||||
Vanuatu,28.458759999999998,26.78926,2944.0,225335.0,28.2,63.4,3.61
|
||||
Venezuela,28.134079999999997,27.445,17911.0,28116716.0,17.1,74.2,2.53
|
||||
Vietnam,21.065,20.9163,4085.0,86589342.0,26.2,74.1,1.86
|
||||
West Bank and Gaza,29.026429999999998,26.5775,3564.0,3854667.0,24.7,74.1,4.38
|
||||
Zambia,23.05436,20.68321,3039.0,13114579.0,94.9,51.1,5.88
|
||||
Zimbabwe,24.645220000000002,22.0266,1286.0,13495462.0,98.3,47.3,3.85
|
||||
|
485
labs07/sklearn.ipynb
Normal file
485
labs07/sklearn.ipynb
Normal file
File diff suppressed because one or more lines are too long
@ -1,214 +0,0 @@
|
||||
# Przedmiot Jezyki skryptowe - Python
|
||||
# Pierwsze zajecia
|
||||
# 2018.05.12
|
||||
|
||||
print('Czesc')
|
||||
print("Czesc") # nie wolno mieszac typow cudzyslowiow
|
||||
|
||||
# / = dokladny wynik dzielenia
|
||||
# % = dzielenie modulo - zwróci resztę z dzielenia
|
||||
|
||||
print("Teks1", "Po przecinku drugi txt")
|
||||
print(12 ** (3+4 % 8 / 9))
|
||||
print("Teks1", "Mozna mieszac txt i liczby", 3.1445)
|
||||
print("Liczby ulamkowe zapisujemy z kropka", 45.456)
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Potrojny cydzysłów - komentarz wielolinijkowy
|
||||
cos tam
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
"""
|
||||
Zmienne nie mają typów
|
||||
cese sensitive
|
||||
do zmiennej mozna prypisac praktycznie wszystko
|
||||
"""
|
||||
|
||||
zmienna = "Zmienna"
|
||||
nic = None
|
||||
imie_prowadzacego = 'Tomek'
|
||||
imie2_prowadzacego = "Radek"
|
||||
zmienna2 = True
|
||||
zm3 = False
|
||||
|
||||
lucky = 7
|
||||
lucky += 8 # wynik => 7+8=15
|
||||
lucky = lucky / 3 # dzielenie zawsze zwraca liczbe zmiennoprzecinkową
|
||||
print(lucky)
|
||||
print("lucky") # zwróci napis lucky
|
||||
|
||||
print(type(pi)) # wyswietla typ zmiennej
|
||||
"""
|
||||
int
|
||||
float
|
||||
str
|
||||
bool
|
||||
"""
|
||||
|
||||
"""
|
||||
W pythonie nie ma tablic
|
||||
Są za to listy
|
||||
Listy moga przechowywac elementy roznych typow
|
||||
Indexowanie zaczyna się od 0
|
||||
"""
|
||||
|
||||
pusta_lista = []
|
||||
oceny = [1,2,3,4,5,6,7]
|
||||
innalista = [3.14, "napis", 3, ["pi"], oceny,"nie_musi_byc_spacji_pomiedzy_elementmi_listy"] # lista moze zawierac takze inna listę
|
||||
|
||||
"""
|
||||
W pythonie 3
|
||||
Zwraca tzw. iterator
|
||||
funkcją list tworzy nową listę o wartościach z oryginalnej listy
|
||||
"""
|
||||
|
||||
ciag_10_elem = list(range(10))
|
||||
|
||||
# W Python nie ma list wielowymiarowych
|
||||
|
||||
oceny.append(4) # dodanie elementu na końcu listy
|
||||
oceny.extend([4,4,4]) # też dodaje ale mozna dodac kilka elementow na raz np. listę i wkleje jej wartosci do oryginalnej listy
|
||||
|
||||
oceny.append([4,4,4]) # doda listę
|
||||
oceny.extend([4,4,4]) # doda wartości listy
|
||||
|
||||
oceny.pop() # usuwa ostatni element listy
|
||||
oceny.pop(0) # usuwa element zerowy, czyli pierwszy na liście :)
|
||||
oceny.pop(-1) # usuwa ostatni element
|
||||
oceny.pop(-3) # usuwa 3 element od konca
|
||||
|
||||
# INDEXOWANIE
|
||||
|
||||
print('pierwszy element:', oceny[0]) # drukuje zerowy element listy
|
||||
print('pierwszy element:', oceny[-1]) # ostatni element od konca
|
||||
print('pierwszy element:', oceny[:5]) # zwraca wszystkie elementy, ktore mają element mniejszy od 5 (z indexem 0, 1... 4)
|
||||
print('pierwszy element:', oceny[-5:]) # 5 ostatnich elementow
|
||||
print('pierwszy element:', oceny[1:5]) # elementy od id 1,2,3,4
|
||||
print('pierwszy element:', oceny[::2]) # od początku do końca co 2gi element, parzyste
|
||||
# [1::2] pokaz nieparzyste elementy
|
||||
# [::-1] wypisze całą listę od końca
|
||||
# [::-2] wypisze co 2gi element od końca
|
||||
|
||||
oceny.sort() # sortuje roznaco
|
||||
oceny.reverse() # odwaca liste
|
||||
print("liczba piątek", oceny.count(5)) # liczy ile liczb "5" jest na liście
|
||||
zm = sorted(oceny) # sortuje do nowej zmiennej zm, efekt ten sam co powyzej
|
||||
nowa_lista = oceny[:] # bez nawiasu [] nie zadziała
|
||||
nowa_lista = oceny + [0]
|
||||
# pomnożyć listę przez listę NIE MOZNA [3,2,1] * [3]
|
||||
oceny = [3,2,1] * 2 # można mnożyć listę przez liczbę
|
||||
# sortuje też stringi
|
||||
# oceny = ['a', 'c'] + [str'0'] ????????????? # zadziała, można to sortować
|
||||
|
||||
#
|
||||
# PĘTLE
|
||||
#
|
||||
|
||||
for i in range(5):
|
||||
print('element:', i)
|
||||
print('sqr:', i ** 2)
|
||||
print('>>>>>')
|
||||
|
||||
# "i" TO JEST NORMANA ZMIENNA, JEJ NAZWA MOŻE BYC TOTALNIE DOWOLNA
|
||||
# po przejściu pętli i ma wartość ostatnie operacji na petli for
|
||||
|
||||
|
||||
# NIE WOLNO MIESZAĆ TABULATORA I SPACJI - TO ZŁO I BĘDZIESZ SIĘ ZMAZYC W PIEKLE
|
||||
# NAJLEPIEJ W KODZIE NIE UŻYWĆ TABULATOR TYLKO SPACJI
|
||||
# NIE MUSZĄ TO BYĆ 4 SPACJE
|
||||
# NIEKTORE EDYTORY ZAMIENIAJĄ AUTOMATYCZNIE TAB NA 4 SPACJE
|
||||
|
||||
for i in list(range(5))[::-1]
|
||||
print(i)
|
||||
|
||||
pass # nie rób nic
|
||||
|
||||
for zmienna in oceny:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
|
||||
lista_pusta = []
|
||||
|
||||
"""
|
||||
kwadraty=[]
|
||||
for i in range(10):
|
||||
kwadraty.append()
|
||||
nie dokończyłem
|
||||
"""
|
||||
|
||||
#
|
||||
# SŁOWNIKI
|
||||
#
|
||||
|
||||
słownik = {}
|
||||
# lub dict()
|
||||
# klucze muszą być unikatowe
|
||||
s_oceny = {"Justyna" : [5,5,5], "Jan" : [4,3,2}}
|
||||
s_oceny["Ala"] = [3,4,5]
|
||||
print(s_oceny.keys())
|
||||
print(s_oceny.values())
|
||||
|
||||
|
||||
for osoba in s_oceny:
|
||||
print(osoba,':', s_oceny[osoba])
|
||||
# iterujemy po kluczach slownika
|
||||
|
||||
|
||||
for key, value in s_oceny.items():
|
||||
print(key,':', value)
|
||||
# key, value to nie są słowa kluczowe, tylko zwykłe nazwy zmiennych
|
||||
|
||||
|
||||
#
|
||||
# IF... ELIF... ELSE
|
||||
#
|
||||
|
||||
if warunek:
|
||||
operacja1
|
||||
elif warunek2:
|
||||
operacja2
|
||||
|
||||
|
||||
if warunek:
|
||||
operacja1
|
||||
else:
|
||||
operacja2
|
||||
|
||||
"""
|
||||
operatory porównnia
|
||||
== rowne
|
||||
<=
|
||||
>=
|
||||
!= nierówne
|
||||
"""
|
||||
|
||||
|
||||
if "Ala" in s_oceny:
|
||||
print("Ala jest w grupie")
|
||||
sprawdza w liscie kluczy w slowniku
|
||||
|
||||
|
||||
#
|
||||
# FUNKCJE
|
||||
# PRYJMUJE ARGUMNTY, ZWRACA WARTOŚCI
|
||||
#
|
||||
|
||||
def is_greater_than_5 (x):
|
||||
if x > 5:
|
||||
return True # zwraca wartość z funkcji
|
||||
else:
|
||||
return False
|
||||
|
||||
if 'dom' in napis: # sparawdza czy dom jest w zmiennej napis
|
||||
print(True)
|
||||
|
||||
slowa['bardzo','wazna']
|
||||
print(' '.join(slowa)) # zlaczenie
|
||||
|
||||
print(text.split(' ')) # podzieli na slowa wg spacji
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
Loading…
Reference in New Issue
Block a user