Jenkinsfile

@@ -1,13 +0,0 @@
-pipeline {
-    agent {
-        docker { image 'python:3.10' }
-    }
-    stages {
-        stage('Test') {
-            steps {
-                sh 'pip install --user black'
-                sh 'black ./'
-            }
-        }
-    }
-}

README.md

@@ -1,20 +0,0 @@
-## Systemy Informatyczne <br />
-### Grupa B <br />
-
-Celem projektu jest zaznajomienie się studentów z systemem kontroli wersji Git. <br />
-
-### W ramach projektu przeprowadzone zostaną następujące czynności: <br />
-1. Utworzenie repozytorium
-2. Sklonowanie repozytorium przez wszystkich członków grupy.
-3. Modyfikacja plików będących efektem pracy podczas poprzednich laboratoriów zgodnie z komentarzami prowadzących.
-4. Na gałęzi master znajdują się pliki README, gitignore oraz kody źródłowe, natomiast rysunki znajdują się na gałęzi with-pictures.
-
-### Instalacja i uruchamianie aplikacji: <br />
-1. W pierwszej kolejności należy skolonować repozytorium
-2. Następnie należy wykonać polecenie: pip install -r requirements.txt
-3. W celu skorzystania z kalkulatora mieszkań należy uruchomić plik interface.py.
-
-### Podręcznik użytkownika: <br />
-- Interfejs programu zawiera dwa pola do wprowadzania parametrów. Użytkownik wpisuje metraż mieszkania oraz piętro, na którym znajduje się mieszkanie.
-- Oba pola nie mogą być puste, a wpisywane wartości muszą być typu numerycznego. Wprowadzone wartości metrażu powinny zawierać się w przedziale od 0 do 100 000 metrów kwadratowych, a liczba pięter powinna zawierać sie w przedziale od 0 do 100. Jeśli wprowadzone dane nie zawierją się w tych przedziałach, to wyświetlony zostaje komunikat: "Please provid numbers between 0 to 100 for floors and 0 to 100 000 for metric area.". Jeśli któreś z pól pozostanie puste to pojawi się komunikat: "Please provide valid data". 
-- Po prawidłowym uzupełnieniu pól można uruchomić kalkulator za pomocą przycisku "start". Program poprosi o potwierdzenie startu. Wynikiem działania programu jest prognozowana cena mieszkania, wyliczona na podstawie działania modelu regresji liniowej.

config.txt

@@ -1 +0,0 @@
---metric MAE --precision 1

dev-0/expected.tsv

@@ -1,462 +0,0 @@
-373000
-299000
-365000
-369000
-483791
-430000
-312000
-397000
-302672
-325000
-302800
-300495
-375038
-437131
-373761
-337567
-359320
-326407
-294819
-266000
-355720.5
-288000
-239000
-385000
-349000
-804500
-520000
-315441
-339000
-429000
-325000
-269000
-420000
-400000
-420000
-385000
-617232
-399000
-328338
-596232
-339000
-293000
-289000
-330000
-499000
-419000
-219598
-341670
-351259
-319000
-211426
-309000
-299000
-349000
-508000
-270000
-333750
-724120
-485000
-274000
-242775
-415125
-269000
-535000
-497000
-357124
-830000
-675000
-399000
-550000
-245000
-219598
-365000
-435000
-254231
-359000
-485000
-469758
-382740
-499000
-279000
-283080
-298200
-339000
-239900
-341145
-310000
-369000
-327000
-259000
-1308456
-434358
-449000
-293000
-203000
-273000
-175000
-368938
-299000
-415000
-333000
-345000
-350000
-297987
-290696.04
-293571
-459000
-355000
-269000
-345000
-300000
-1156756
-242943.1
-486600
-305370
-318240
-340000
-316000
-300500
-335000
-227000
-399000
-1100000
-389000
-370000
-659000
-249000
-555000
-315205
-349000
-385000
-397005
-469000
-490000
-316900
-254500
-280000
-294588
-275000
-369000
-857514
-560000
-310000
-596232
-459000
-238000
-440000
-499000
-327104
-650000
-235000
-338200
-412000
-329000
-609631
-309000
-250000
-469000
-311122
-450000
-299000
-499000
-330400
-295000
-315500
-254500
-467700
-393750
-530000
-270000
-297987
-360400
-337567
-380000
-568600
-322010
-490824
-269548
-361745
-359371
-579900
-340000
-199000
-255000
-255000
-245000
-303204
-290000
-349000
-360000
-350000
-469064
-280000
-417000
-318032
-579000
-320000
-382060
-379000
-420000
-250000
-211500
-254280
-383000
-355696
-249000
-359000
-429000
-605000
-325949
-340000
-420000
-579215
-304900
-380000
-229000
-325000
-675000
-409000
-355000
-388447.5
-345015
-199000
-320292
-300841
-313000
-566999
-275000
-359371
-253000
-262000
-230000
-299000
-399000
-453040
-479000
-312000
-1100000
-308196
-355000
-336842
-248100
-352894
-242000
-330000
-315000
-299900
-454000
-325000
-499900
-369000
-429000
-244500
-661650
-357475
-321165
-330000
-404900
-1240000
-696000
-295000
-295000
-417000
-242300
-285000
-980000
-229000
-259786
-447496.2
-239617.2
-260000
-387000
-799000
-238638
-354944
-521683
-506600
-506363
-299000
-844990
-213000
-324900
-261000
-349000
-480000
-283000
-430000
-259786
-339000
-299000
-530000
-396683
-329000
-420863
-299000
-276458
-350286
-515000
-341670
-369000
-322000
-761976.07
-389000
-459999
-429000
-425000
-286000
-270000
-561636.5
-550625
-324836
-221976
-699000
-579000
-514000
-282000
-345000
-534508
-299000
-545000
-250000
-379000
-269000
-299000
-329000
-249976
-430000
-303086
-303000
-238400
-339000
-241500
-1100000
-399000
-530000
-972000
-359000
-250000
-329460
-239000
-490110
-468120
-378157
-285000
-235850
-499000
-235850
-365428
-670000
-320000
-279000
-388000
-324990
-570000
-348796
-287144
-272000
-267877
-255062
-650000
-364000
-530000
-570000
-284000
-339000
-435000
-280000
-1300000
-365428
-295000
-360000
-205000
-319000
-736450
-453040
-280500
-299000
-330000
-337110
-520000
-395000
-595000
-375000
-358575
-588000
-1025455
-245000
-238500
-1167400
-249000
-441000
-239000
-455000
-640000
-344250
-400000
-485000
-543617
-276000
-428400
-360315
-595000
-595000
-535000
-534600
-330000
-627810
-439000
-304945
-699000
-712164
-250000
-449000
-284859
-595350
-259000
-590000
-355000
-389000
-429000
-649000
-297987
-159761
-505505
-336676
-272764
-343876
-336290.5
-308035
-335226.5
-532317
-525937.5
-397720
-702150
-592020
-671488
-593000
-399000
-1800000
-288728
-393211
-789325
-453040
-345015
-519745
-400920
-2318580
-469728
-247154
-328828.5
-260927.5
-482729
-257328.5
-305923.5
-529623
-641395.58
-669606.91
-655544.02
-471397.97
-309958
-699000
-850000

emptyfile

@@ -1 +0,0 @@
-test

interface.py

@@ -1,74 +1,56 @@
 from tkinter import *
 from tkinter import messagebox
-import pickle
-import numpy as np
-from sklearn.preprocessing import StandardScaler
 
 window = Tk()
 window.minsize(width=600, height=600)
 window.config(padx=50, pady=50)
-window.config(background="#ffffff")
 window.title("Regresja")
 
-canvas = Canvas(width=250, height=150, highlightthickness=0, background="#ffffff")
-house = PhotoImage(file="house.png")
-canvas.create_image(140,75, image=house)
-canvas.grid(column=0, row=0, columnspan=2, padx=60)
 
 tytul = Label()
-tytul.config(text="Wycena wartości mieszkania na podstawie danych z serwisu otodom.pl", padx=70, pady=50, background="#ffffff")
-tytul.grid(column=0, row=1, columnspan=2)
+tytul.config(text="Wycena wartości mieszkania na podstawie danych z serwisu otodom.pl", padx=70, pady=50)
+tytul.grid(column=0, row=0, columnspan=2)
 
 
 metraz = Label()
-metraz.config(text="Metraż", pady=20, background="#ffffff")
-metraz.grid(column=0, row=2)
+metraz.config(text="Metraż", pady=20)
+metraz.grid(column=0, row=1)
 
 metraz_entry = Entry()
-metraz_entry.grid(column=0, row=3)
+metraz_entry.grid(column=0, row=2)
 
 pietro_entry = Entry()
-pietro_entry.grid(column=1, row=3)
+pietro_entry.grid(column=1, row=2)
 
 
 pietro = Label()
-pietro.config(text="Piętro", pady=20, background="#ffffff")
-pietro.grid(column=1, row=2)
+pietro.config(text="Piętro", pady=20)
+pietro.grid(column=1, row=1)
 
 
 przewidywania = Label()
-przewidywania.config(text="Przewidywanie:", pady=20, padx=5, background="#ffffff")
-przewidywania.grid(column=0, row=5, sticky='e')
+przewidywania.config(text="Przewidywanie:", pady=20, padx=5)
+przewidywania.grid(column=0, row=4, sticky='e')
 
-wartosc_regresji = Label()
-wartosc_regresji.config(text="Wartosć przewidywana", background="#ffffff")
-wartosc_regresji.grid(column=1, row=5, sticky='w')
+wartosc_regresji = Entry()
+wartosc_regresji.insert(0, "CENA")
+wartosc_regresji.grid(column=1, row=4, sticky='w')
 
-model = pickle.load(open("model.pkl", 'rb'))
 
 
 def val_numbers():
-    max_metraz = 100000
-    max_piętro = 100
     metraz = metraz_entry.get()
     pietro = pietro_entry.get()
     if metraz == "" or not metraz.isdigit() or pietro=="" or not pietro.isdigit():
         messagebox.showinfo(title="Error", message=f"Please provide valid data")
-    elif int(metraz) < 0 or int(metraz) > max_metraz or int(pietro) < 0 or int(pietro) > max_piętro:
-        messagebox.showinfo(title="Error", message=f"Please provide numbers between 0 to 100 for floors and 0 to 100.000 for metric area.")
     else:
         confirm = messagebox.askyesno(title="Confirm", message="Do you want to start prediction?")
-        if confirm == True:
-            array = np.array([[int(pietro_entry.get()),float(metraz_entry.get())]])
-            scaler = StandardScaler()
-            transformed_data = scaler.fit_transform(array)
-            prediction = model.predict(transformed_data)
-            wartosc_regresji.config(text=f'{round(prediction[0][0], 2)} PLN')
-            
+
+
 
 start_button = Button(command=val_numbers)
-start_button.config(text="Start", background="#000000", foreground="#ffffff")
-start_button.grid(column=0, row=4, columnspan=2, sticky="s", pady=20)
+start_button.config(text="Start")
+start_button.grid(column=0, row=3, columnspan=2, sticky="s", pady=20)
 
 window.mainloop()
 

raport_lab1_grB.ipynb

@@ -0,0 +1,68 @@
+{
+  "cells": [
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "## Raport z zadań laboratorium nr 1 \n",
+        "### grupa B\n",
+        "### 10.10.2023\n",
+        "Skład: <br>\n",
+        "Piotr Szkudlarek - typ B2 <br>\n",
+        "Katarzyna Kuryło - typ A1 <br>\n",
+        "Julia Krzemień - typ A3 <br>\n",
+        "Olga Kwoczak - typ B3 <br>"
+      ],
+      "metadata": {}
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "### Zadanie 2\n",
+        "\n",
+        "Program uruchamia się za pomocą notatnika Jupyter."
+      ],
+      "metadata": {}
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "### Zadanie 3\n",
+        "\n"
+      ],
+      "metadata": {}
+    },
+    {
+      "cell_type": "markdown",
+      "source": [
+        "Podręcznik użytkowania kalkulatora cen mieszkań\n",
+        "\n",
+        "Interfejs programu zawiera dwa pola do wprowadzania parametrów. Użytkownik wpisuje metraż mieszkania oraz piętro, na którym znajduje się mieszkanie. Oba pola nie mogą być puste, a wpisywane wartości muszą być typu numerycznego. Jeśli wprowadzone dane są niepoprawne, wyskoczy okienko z prośbą o uzupełnienie danych - \"Please provide valid data\". Po prawidłowym uzupełnieniu pól można uruchomić kalkulator za pomocą przycisku \"start\".Program poprosi o potwierdzenie startu. Wynikiem działania programu jest prognozowana cena mieszkania, wyliczona na podstawie działania modelu regresji liniowej."
+      ],
+      "metadata": {}
+    }
+  ],
+  "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": "3.11.5"
+    },
+    "nteract": {
+      "version": "nteract-front-end@1.0.0"
+    }
+  },
+  "nbformat": 4,
+  "nbformat_minor": 2
+}

requirements.txt

@@ -1,38 +0,0 @@
-asttokens==2.4.0
-backcall==0.2.0
-comm==0.1.4
-debugpy==1.8.0
-decorator==5.1.1
-exceptiongroup==1.1.3
-executing==2.0.0
-ipykernel==6.25.2
-ipython==8.16.1
-jedi==0.19.1
-joblib==1.3.2
-matplotlib-inline==0.1.6
-nest-asyncio==1.5.8
-numpy==1.26.0
-packaging==23.2
-pandas==2.1.1
-parso==0.8.3
-pexpect==4.8.0
-pickleshare==0.7.5
-platformdirs==3.11.0
-prompt-toolkit==3.0.39
-psutil==5.9.5
-ptyprocess==0.7.0
-pure-eval==0.2.2
-Pygments==2.16.1
-python-dateutil==2.8.2
-pytz==2023.3.post1
-pyzmq==25.1.1
-scikit-learn==1.3.1
-scipy==1.11.3
-six==1.16.0
-stack-data==0.6.3
-threadpoolctl==3.2.0
-tornado==6.3.3
-traitlets==5.11.2
-tzdata==2023.3
-wcwidth==0.2.8
-black==23.10.1

test-A/out.tsv

@@ -1,418 +0,0 @@
-426282.35190438275
-389890.89731136564
-334372.2884626342
-341143.66767893184
-346709.8750228112
-614413.4761630241
-322644.76853447966
-508894.7628012874
-483682.45511871204
-316170.8282879674
-368733.9300909425
-437629.7902228478
-384513.95691085956
-270941.8336989236
-303756.6132316096
-355707.9197261043
-601700.081687784
-390314.0438608175
-245616.7652333331
-450589.40765358956
-469560.6868747387
-278831.1124750341
-360833.65489728213
-276067.56887010136
-573025.4339605911
-321355.1696924847
-433900.6480021102
-358260.6493460529
-232589.74316692664
-390430.7139646948
-720539.2737408153
-475080.12988799834
-953760.1755140831
-251765.2359859592
-318664.222927048
-505152.41437513655
-418426.23477177764
-414241.4755664626
-310732.57041955483
-490677.9477177705
-431507.5045802232
-399763.39093796356
-258941.31946188834
-402095.62514628423
-265727.78240563534
-337889.6167694583
-408046.9081463186
-294054.45458450005
-262369.04036794335
-620777.2618960857
-402702.8025547023
-247242.96705970317
-280883.2944212457
-433246.37399724487
-306562.53056792484
-486006.3602634741
-421723.79641450226
-301323.39905856684
-354837.0157498974
-302378.2407013766
-586559.2890258587
-379576.47401700914
-314508.9024291031
-587977.2017170849
-294221.9324483209
-401095.77176568116
-578021.0216410776
-352154.9605791495
-303727.17452423944
-277689.2258204442
-283087.68411910185
-409600.05556706485
-424789.55116607266
-428990.227811368
-335018.714682316
-424789.55116607266
-304422.57486240455
-321484.85961704835
-321355.1696924847
-359454.8130282824
-642376.4417383074
-553262.3923366172
-519215.89144774707
-429900.56698356546
-267165.50168937526
-359747.4359406397
-311796.6798034564
-408425.42729594855
-352523.483240159
-270912.39499155345
-372176.3703506825
-246775.56925683262
-413211.7141397227
-350523.3071401862
-298601.4393530616
-935080.3093463571
-704398.1583595204
-467566.0673523615
-294096.9653888219
-252572.4464899978
-346367.9866422413
-366430.7702162277
-338348.01801263774
-394075.6565166807
-321906.99446493195
-335367.79512457584
-425978.8987908741
-634346.4766200832
-586122.1636428892
-327479.75831533625
-756159.9706098167
-329892.2389909706
-252378.605527138
-289640.4947575953
-603253.2291085303
-224766.96228991495
-314196.10855046764
-348726.87529933016
-321028.1988229657
-340780.9727769186
-336163.9042460622
-311414.8138640943
-335923.87342332106
-362609.44643309334
-443184.85230359924
-249636.38166299104
-330446.2735512814
-325803.748657952
-348985.6078206535
-402095.62514628423
-442464.0073756001
-421157.72162713663
-270927.11434523854
-276067.56887010136
-425561.3088190177
-236301.1836180113
-334601.12471045967
-388833.9508456949
-338377.4567200079
-624452.3427595112
-400972.0027924774
-242829.2784141992
-432347.7717627647
-437124.4264916827
-570204.7972705908
-321484.85961704835
-321878.09812036343
-758951.168592447
-467148.4773805052
-333181.74275153753
-260518.4539774117
-310703.1317121847
-250312.70415617072
-491420.6749176855
-262980.74248406023
-373309.55179531075
-986907.846867648
-889413.9181929429
-332734.4428909103
-734028.9707450278
-491288.2007345199
-286805.13871390984
-350508.5877865011
-420197.574623925
-460311.93542434316
-171841.80114009173
-358613.4409518091
-414212.0368590925
-346367.9866422413
-404748.3348020256
-260491.1639734784
-489205.88047686877
-328958.7464365272
-281635.2454816768
-264926.8572267209
-275195.83118136355
-373309.55179531075
-336163.9042460622
-465784.3548651905
-273350.8945607909
-270897.67563786835
-485847.1384391769
-513536.18280068506
-347960.204885214
-272405.4669112643
-291188.55493951275
-485469.2548447119
-1033356.3683090308
-390343.48256818764
-469793.7968171907
-372571.07812169363
-343432.01500759803
-309353.7285505551
-837120.2859200791
-272081.5716500766
-394930.6430529073
-313538.48775587016
-366445.4895699128
-319504.4901095896
-382352.95264595427
-801319.257582969
-394105.09522405086
-296602.0969656198
-300989.76671752054
-521453.1159544932
-392439.18702028936
-227886.4140250332
-345378.87027042615
-297497.3524103679
-1789439.1503903726
-404679.0965249006
-322882.4963769938
-296363.53541057464
-458172.3440925871
-281252.1814560195
-680733.817666499
-513550.90215437015
-227827.53661029297
-239072.5750081276
-850817.3333819022
-392111.2483297779
-359837.7838615763
-302771.4792046916
-252378.605527138
-387522.8458781873
-287645.40589645144
-375451.51913132874
-743984.6814822681
-313096.5463154726
-313096.5463154726
-375349.3410803114
-485115.0871636232
-266961.2880914919
-316285.5276774452
-485469.2548447119
-407818.5412372598
-550624.9645656911
-1512011.0507650063
-372998.3002084061
-336352.9291514939
-404444.8816885169
-491420.6749176855
-314523.6217827882
-355182.8864753645
-431089.91460836685
-445638.8117466892
-262010.32781082732
-293315.57562102063
-311962.1869528778
-543539.9577582269
-710707.6845779041
-215184.75648751046
-334083.2835214098
-296417.325586486
-513506.7440933149
-518919.4524068911
-431895.65584470937
-522905.91896568245
-358290.08805342304
-212204.53359944856
-286605.64798109105
-294845.84084092174
-494827.98281952064
-410420.51615709247
-432551.98536064813
-317499.49795218866
-313785.8477132405
-457808.5442966421
-532205.4051519867
-465784.3548651905
-457808.5442966421
-325693.1365783737
-627738.4997303459
-480109.86736828054
-581161.3000659677
-386173.4427165577
-302955.886210061
-403892.0569871403
-450672.45854783367
-353299.7857691313
-386028.0335093796
-524259.03329080844
-422560.26763687364
-337764.6497099593
-230662.89265397837
-298601.4393530616
-342635.8126937483
-441060.81403805915
-353285.0664154463
-507395.8748952191
-315604.1179454367
-270858.24044187774
-351414.1109012705
-456853.57772462285
-691053.797538451
-350916.5456435013
-509351.42359537
-287659.58288733487
-306533.09186055476
-290800.4036750266
-448790.0372773414
-311068.7158378022
-330043.40293311013
-309671.8078253854
-299975.1939832325
-339718.0003948856
-610496.3528463601
-238242.48230324383
-344134.1582370149
-358513.8370624196
-321927.99914374115
-398275.1350756808
-441871.6425132305
-274618.6550114457
-296950.34369534865
-354185.77347278764
-605355.898321497
-560317.1267241801
-327067.6199560731
-347702.67045018583
-265702.795381929
-342029.29100882367
-361260.8769839946
-374391.861431091
-293661.58045494923
-250616.42845108017
-390314.0438608175
-501754.6015152184
-429133.35420664767
-637272.5449584696
-448643.3861032924
-262980.74248406023
-559860.4659300975
-421177.98578577844
-462774.2239309918
-288198.69993659464
-309960.81276660983
-388731.45773270103
-456604.47731815564
-262911.59739929874
-408423.9580282526
-320564.98152235826
-383755.6766447286
-387651.4309088192
-734043.6900987128
-585361.5512530721
-357776.062992872
-485469.2548447119
-357404.46472353116
-669359.8180916292
-311159.7925062674
-433231.65464355977
-291004.61727290996
-517283.0761028632
-171588.24904996078
-305965.9121792574
-695944.6823180801
-286864.01612865005
-318664.222927048
-1074588.8998506628
-300313.5374167044
-249735.8923600171
-339482.1061938317
-345248.7110070958
-507395.8748952191
-354438.9611891543
-485686.5405395471
-827780.352836216
-394469.3643587625
-395523.00791527686
-312115.4878258152
-979234.9268814782
-257402.8913948271
-217374.42683168163
-326560.42258344777
-619779.1928451553
-385954.4367409543
-304901.1672401907
-338746.0725733809
-288376.62345947407
-784680.2125701404
-259781.58664442992
-821207.266266442
-430805.36135080626
-317191.0507922146
-583946.848278639
-352498.86059021694
-310095.6831223658
-460196.87166110106
-460182.152307416
-690068.1941727665
-481572.86502545624
-324236.98677745234
-324276.4219734429
-407862.699298315
-346209.3273490741
-391978.7741466123
-240629.61158140763
-349283.78731060633
-446085.8404259157
-362205.3777286269
-495731.6722928297
-396622.8413316727
-396666.99939272786
-500933.6715864241
-290800.4036750266
-619951.3496934649
-1013288.4974962156
-468794.8501731534
-393701.95342447876
-368525.00540063344
-207491.9367164632
-310044.87536242226
-301974.73452804016
-312195.3699193647
-537901.9379755948
-505420.68581895257
-509311.0816628136