s45164/Python2017
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MrFrodo94 2018-01-07 19:10:20 +01:00
commit a78c3e089a
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5
labs04/task01.py
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@ -1,6 +1,7 @@
#!/usr/bin/env python2 #!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*- # -*- coding: utf-8 -*-
<<<<<<< HEAD
def is_numeric(n): def is_numeric(n):
if isinstance(n,int): if isinstance(n,int):
return 'int' return 'int'
@ -9,4 +10,6 @@ def is_numeric(n):
elif isinstance(n,str): elif isinstance(n,str):
return 'string' return 'string'
else: else:
return 'unavailable' return 'unavailable'
=======
>>>>>>> 576d5ba943f3ccfb753c717350d0c31010bdab1d

4
labs04/task03.py
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@ -1,5 +1,6 @@
#!/usr/bin/env python2 #!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*- # -*- coding: utf-8 -*-
<<<<<<< HEAD
''' '''
**cwiczenie 3 (zadanie domowe) ** **cwiczenie 3 (zadanie domowe) **
Stwórz klase ``Point``, która bedzie reprezentowac punkt w przestrzeni wielowymiarowej: Stwórz klase ``Point``, która bedzie reprezentowac punkt w przestrzeni wielowymiarowej:
@ -62,3 +63,6 @@ class Point():
if isinstance(i, int) or isinstance(i, float): if isinstance(i, int) or isinstance(i, float):
value+=1 value+=1
return value return value
=======
>>>>>>> 576d5ba943f3ccfb753c717350d0c31010bdab1d

297
labs05/Lab05.ipynb Normal file
View File

@ -0,0 +1,297 @@
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"# Python: część 3\n",
"\n",
"## Tomasz Dwojak\n",
"\n",
"### 16 grudnia 2017"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Co już było?\n",
" * podstawowe typy i struktury danych\n",
" * funkcje\n",
" * biblioteki\n",
" * klasy\n",
" * praca z plikami\n",
" * wyjątki"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"# Co na dziś?\n",
" * Dzielenie kodu na pliki\n",
" * Podstawy analizy danych: Pandas"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Dzielenie kodu\n",
"\n",
" * Zwiększenie jakości kodu\n",
" * Napisz raz i korzystaj w wielu sytuacjach\n",
" * Tworzenie własnej biblioteki"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Dzielenie kodu - podsumowanie\n",
" * import\n",
" * ``if __name__ == '__main__'``\n",
" * Pakiety i pliki ``__init__.py``\n",
" * zmienna PYTHONPATH i ``sys.path``"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"# Interpreter Pythona"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"# Jupyter notebook"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"## Argumenty do programu\n",
"\n",
" * czy potrzebujemy pyCharm żeby uruchomić prosty skrypt?"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"### sys.argv\n",
" * zawiera liste wszystkich argumentów\n",
" * pierwszy element zawiera nazwe pliku"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
}
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"['/usr/lib/python2.7/site-packages/ipykernel/__main__.py', '-f', '/run/user/1000/jupyter/kernel-7efdb6ca-75d5-474e-90c4-fda3dadc3282.json']\n"
]
}
],
"source": [
"import sys\n",
"print(sys.argv)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"source": [
"### Biblioteka argparse"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "fragment"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"import argparse\n",
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.parse_args()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"number\", help=\"Opis\")\n",
"args = parser.parse_args()\n",
"print(args.number)"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true,
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"number\", help=\"Opis\", nargs=\"+\")\n",
"args = parser.parse_args()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true,
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"--verbosity\", help=\"increase output verbosity\")\n",
"args = parser.parse_args()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true,
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"--verbose\", help=\"increase output verbosity\",\n",
" action=\"store_true\")\n",
"args = parser.parse_args()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true,
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"-v\", \"--verbose\", help=\"increase output verbosity\",\n",
" action=\"store_true\")\n",
"args = parser.parse_args()"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {
"collapsed": true,
"slideshow": {
"slide_type": "slide"
}
},
"outputs": [],
"source": [
"parser = argparse.ArgumentParser()\n",
"parser.add_argument(\"-v\", \"--verbose\", help=\"increase output verbosity\",\n",
" action=\"store_true\")\n",
"parser.add_argument(\"number\", help=\"Opis\", nargs=\"+\")\n",
"args = parser.parse_args()"
]
}
],
"metadata": {
"celltoolbar": "Slideshow",
"kernelspec": {
"display_name": "Python 2",
"language": "python2",
"name": "python2"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 2
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython2",
"version": "2.7.14"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
}

20
labs05/README.md Normal file
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@ -0,0 +1,20 @@
** zad. 0 **
Napisz funkcję ``suma``, która przyjmnie jeden argument: listę liczb i zwróci ich sumę.
** zad. 1 **
Zaimportuj z zadania 0 fukcje ``suma``. Korzystając z tej fukcji i tablicy ``sys.argv`` oblicz i wyświetl sumę argumentów, jakie zostały przekazane do proramu. Załóź, że argumentami do programu będą tylko liczby zmiennoprzecinkowe.
** zad. 2 **
Uodpornoj program z zad. 1 w następujący sposób: do programu mogą zostać przekazane argumenty, które nie mają wartości liczbowej (przyjmijmy, że ich wartość to 0). Skorzystaj z mechanizmu wyjątków: złap wyjątek, jeżeli argumenty nie da się skonwertować na liczbę zmiennoprzecinkową.
** zad. 3 **
Przekształć rozwiązanie zadania drugiego w taki sposob, żeby korzystało z biblioteki ``argparse`` zamiast z z listy ``sys.argv``.
** zad. 4 (Domowe) **
Plik ``task04.py`` zawiera kod prorgamu, który działa jak popularne narzędzie unixowe ``wc`` (Word Counter): zlicza liczbę linii, wyrazów i znaków. Aktualnie program potrafi działać wyłącznie na wejściu podanym z klawiatury. Dodaj do niego opcje programu:
* domyślnie program ma zliczać na wejściu z klawiatury (stdin) i wyświetlać wszystkie 3 liczby.
* Jeżeli został podany przełącznik `-l`, to to ma zostać zwrócona tylko liczba linii.
* Jeżeli został podany przełącznik `-w`, to to ma zostać zwrócona tylko liczba słów.
* Jeżeli został podany przełącznik `-c`, to to ma zostać zwrócona tylko liczba znaków.
* Jeżeli został podany inny argument, to należy założyć że jest to nazwa pliku i potraktować ten plik jako wejście do programu.

0
labs05/__init__.py Normal file
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29
labs05/argparse_min.py Normal file
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@ -0,0 +1,29 @@
import argparse
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.parse_args()
# parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument("number", help="Opis")
# args = parser.parse_args()
# parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument("number", help="Opis", nargs="+")
# args = parser.parse_args()
# parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument("--verbosity", help="increase output verbosity")
# args = parser.parse_args()
# parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument("--verbose", help="increase output verbosity",
# action="store_true")
# args = parser.parse_args()
# parser = argparse.ArgumentParser()
# parser.add_argument("-v", "--verbose", help="increase output verbosity",
# action="store_true")
# parser.add_argument("number", help="Opis", nargs="+")
# args = parser.parse_args()

11
labs05/lib.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,11 @@
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
def greetings():
print("Pozdrowienia!!!")
print("SPAM " * 6)
print(__name__)
if __name__ == '__main__':
print("Jestem głównym plikiem!")

18
labs05/main.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,18 @@
#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
import lib
import tools.fib
import sys
# sys.path.append("..")
# import labs02.task01
def main():
print("Hello World")
lib.greetings()
print(tools.fib.non_reccurent_fibonacci(50))
if __name__ == '__main__':
main()

11
labs05/task00.py Normal file
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@ -0,0 +1,11 @@
#!/usr/bin/env python2
# -*- coding: utf-8 -*-
def suma(liczby):
pass
def main():
print(summa([1, 2, 3, 4]))
if __name__ == "__main__":
main()

0
labs05/task01.py Normal file
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0
labs05/task02.py Normal file
View File

0
labs05/task03.py Normal file
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39
labs05/task04.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,39 @@
#!/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()

0
labs05/tools/__init__.py Normal file
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38
labs05/tools/fib.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,38 @@
#!/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]

874
labs06/Pandas.ipynb Normal file
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File diff suppressed because one or more lines are too long

18
labs06/README.md Normal file
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@ -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.

311
labs06/bikes.csv Normal file
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@ -0,0 +1,311 @@
Date;Berri 1;Brébeuf (données non disponibles);Côte-Sainte-Catherine;Maisonneuve 1;Maisonneuve 2;du Parc;Pierre-Dupuy;Rachel1;St-Urbain (données non disponibles)
01/01/2012;35;;0;38;51;26;10;16;
02/01/2012;83;;1;68;153;53;6;43;
03/01/2012;135;;2;104;248;89;3;58;
04/01/2012;144;;1;116;318;111;8;61;
05/01/2012;197;;2;124;330;97;13;95;
06/01/2012;146;;0;98;244;86;4;75;
07/01/2012;98;;2;80;108;53;6;54;
08/01/2012;95;;1;62;98;64;11;63;
09/01/2012;244;;2;165;432;198;12;173;
10/01/2012;397;;3;238;563;275;18;241;
11/01/2012;273;;0;182;443;258;12;194;
12/01/2012;157;;1;134;261;137;9;63;
13/01/2012;75;;0;41;105;64;2;0;
14/01/2012;32;;0;54;56;19;0;1;
15/01/2012;54;;0;33;60;18;0;0;
16/01/2012;168;;2;136;312;137;1;0
17/01/2012;155;;0;86;256;74;0;0
18/01/2012;139;;0;66;188;68;3;0
19/01/2012;191;;1;104;248;79;3;0
20/01/2012;161;;4;96;217;67;1;1
21/01/2012;53;;0;47;70;32;1;0
22/01/2012;71;;0;41;73;35;5;0
23/01/2012;210;;6;114;357;91;6;0
24/01/2012;299;;1;189;444;174;4;0
25/01/2012;334;;1;217;453;180;4;0
26/01/2012;306;;0;215;495;191;0;1
27/01/2012;91;;5;79;204;65;0;0
28/01/2012;80;;1;61;123;33;9;1
29/01/2012;87;;1;65;132;40;7;0
30/01/2012;219;;0;146;371;152;2;0
31/01/2012;186;;1;109;324;122;0;0
01/02/2012;138;;0;100;271;71;5;0
02/02/2012;217;;5;134;345;128;2;2
03/02/2012;174;;1;103;301;111;1;1
04/02/2012;84;;0;53;119;44;8;0
05/02/2012;72;;0;46;133;54;7;0
06/02/2012;248;;1;136;425;167;10;0
07/02/2012;316;;0;209;516;225;9;0
08/02/2012;271;;0;202;503;215;4;1
09/02/2012;342;;0;227;471;231;11;0
10/02/2012;303;;1;206;478;216;6;2
11/02/2012;71;;0;63;112;49;3;0
12/02/2012;78;;0;36;91;53;5;0
13/02/2012;211;;0;175;408;207;4;0
14/02/2012;318;;0;186;504;243;9;1
15/02/2012;307;;0;180;491;232;5;1
16/02/2012;386;;1;212;569;295;10;0
17/02/2012;332;;3;237;496;260;11;1
18/02/2012;220;;1;159;280;134;30;0
19/02/2012;169;;3;110;205;113;13;2
20/02/2012;303;;2;224;470;243;14;10
21/02/2012;441;;5;292;503;286;10;6
22/02/2012;375;;10;263;501;264;12;3
23/02/2012;397;;10;293;528;329;22;13
24/02/2012;243;;4;187;313;137;4;13
25/02/2012;62;;0;48;52;18;2;5
26/02/2012;78;;0;76;47;35;4;0
27/02/2012;119;;4;94;298;134;3;5
28/02/2012;195;;0;158;350;168;9;3
29/02/2012;242;;0;164;446;190;7;4
01/03/2012;92;;0;56;199;63;0;14
02/03/2012;143;;0;56;283;77;7;1
03/03/2012;82;;0;65;133;47;2;0
04/03/2012;107;;2;79;138;60;15;0
05/03/2012;155;;1;114;363;157;8;2
06/03/2012;269;;0;192;437;170;10;0
07/03/2012;438;;3;290;715;266;28;0
08/03/2012;348;;6;238;530;270;9;9
09/03/2012;371;;8;279;575;268;8;38
10/03/2012;182;;13;162;296;165;0;58
11/03/2012;380;;60;253;540;289;0;285
12/03/2012;802;;179;618;1265;747;0;548
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05/11/2012;2247;;1170;1705;3221;2143;179;2430
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5001
labs06/mieszkania.csv Normal file
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76
labs06/task02.py Executable file
View File

@ -0,0 +1,76 @@
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import sys
import numpy as np
def wczytaj_dane():
dane=pd.read_csv('mieszkania.csv',encoding='utf-8',index_col='Id',sep=',')
return dane
pass
def most_common_room_number(dane):
dane_agg = dane["Rooms"].value_counts()
return dane_agg.index.tolist()[0]
pass
def cheapest_flats(dane, n):
dane_cheapest = dane.sort_values(by=["Expected"])[:n]
return dane_cheapest
pass
def find_borough(desc):
dzielnice = ['Stare Miasto',
'Wilda',
'Jeżyce',
'Rataje',
'Piątkowo',
'Winogrady',
'Miłostowo',
'Dębiec']
for dzielnica in dzielnice:
if desc.find(dzielnica)>=0:
return dzielnica
return 'Inne'
pass
def add_borough(dane):
dane['Borough'] = dane.apply(lambda row: find_borough(row['Location']))
pass
def write_plot(dane, filename):
dane['Borough'].hist()
plt.savefig(filename)
pass
def mean_price(dane, room_number):
dane2 = dane[dane.Rooms == room_number]
return round(dane2.Expected.mean(),5)
pass
def find_13(dane):
ff = dane[dane['Floor'] == 13]
return ff['Borough'].unique()
pass
def find_best_flats(dane):
return dane[(dane['Rooms'] == 3) & (dane['Floor'] == 1) & (dane['Borough'] == 'Winogrady')]
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()