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with-pictu
| Author | SHA1 | Date | |
|---|---|---|---|
| 61653ac827 | |||
| 7eee966776 |
@ -1,79 +0,0 @@
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from tkinter import *
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import joblib
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import pandas as pd
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root = Tk()
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def calculate_price():
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# Get the selected values and entry input
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stan = selected_stan.get()
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liczba_pokoi = selected_liczba_pokoi.get()
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metraz = entry1.get()
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rynek = selected_rynek.get()
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# Create a dictionary with the data
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data = {'stan': [stan], 'l pokoi': [liczba_pokoi], 'metraż': [metraz], 'rynek': [rynek]}
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# Create a DataFrame from the dictionary
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X = pd.DataFrame(data)
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# Load the model and make predictions
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loaded_model = joblib.load('ridge_model.sav')
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result = loaded_model.predict(X)
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result = result / float(metraz)
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||||
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||||
# Display the result
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result_label.config(text=f"Predicted Price: {result[0]:.2f} PLN")
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||||
result_label.grid(row=6, column=1, padx=10, pady=5)
|
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||||
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||||
root.geometry("500x500")
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root.title("Mieszkaneo")
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root.maxsize(900, 600)
|
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root.config(bg="#C3DEED")
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label1 = Label(root, text="Metraż", font=('Arial', 18))
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||||
label1.grid(row=0, column=0, padx=10, pady=5)
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entry1 = Entry(root, font=('Arial', 18))
|
||||
entry1.grid(row=1, column=0, padx=10, pady=5)
|
||||
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label2 = Label(root, text="Rynek", font=('Arial', 18))
|
||||
label2.grid(row=0, column=1, padx=10, pady=5)
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||||
rynek_options = ["pierwotny", "wtórny"]
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selected_rynek = StringVar()
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selected_rynek.set(rynek_options[0])
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rynek_menu = OptionMenu(root, selected_rynek, *rynek_options)
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||||
rynek_menu.config(font=('Arial', 18), bg='white', fg='black') # Kolory tła i tekstu
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||||
rynek_menu.grid(row=1, column=1, padx=10, pady=5)
|
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label3 = Label(root, text="Stan", font=('Arial', 18))
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||||
label3.grid(row=2, column=0, padx=10, pady=5)
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stan_options = ["do zamieszkania", "do wykończenia","do remontu"]
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selected_stan = StringVar()
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selected_stan.set(stan_options[0])
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||||
stan_menu = OptionMenu(root, selected_stan, *stan_options)
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||||
stan_menu.config(font=('Arial', 18), bg='white', fg='black') # Kolory tła i tekstu
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||||
stan_menu.grid(row=3, column=0, padx=10, pady=5)
|
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label4 = Label(root, text="Liczba Pokoi", font=('Arial', 18))
|
||||
label4.grid(row=2, column=1, padx=10, pady=5)
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||||
liczba_pokoi_options = [str(i) for i in range(1, 5)]
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selected_liczba_pokoi = StringVar()
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||||
selected_liczba_pokoi.set(liczba_pokoi_options[0])
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||||
liczba_pokoi_menu = OptionMenu(root, selected_liczba_pokoi, *liczba_pokoi_options)
|
||||
liczba_pokoi_menu.config(font=('Arial', 18), bg='white', fg='black') # Kolory tła i tekstu
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||||
liczba_pokoi_menu.grid(row=3, column=1, padx=10, pady=5)
|
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||||
button = Button(root, text="Oblicz cenę mieszkania", font=('Arial', 18), command=calculate_price)
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||||
button.config(bg='green', fg='white') # Kolory tła i tekstu
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||||
button.grid(row=4, columnspan=2, padx=10, pady=10)
|
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||||
result_label = Label(root, text="", font=('Arial', 18))
|
||||
result_label.grid(row=5, columnspan=2, padx=10, pady=5)
|
||||
|
||||
|
||||
root.mainloop()
|
||||
23
Jenkinsfile
vendored
23
Jenkinsfile
vendored
@ -1,23 +0,0 @@
|
||||
pipeline {
|
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agent {
|
||||
docker { image 'python:3.10.6-slim-bullseye' }
|
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}
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stages {
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stage('Build') {
|
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steps {
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echo 'Building..'
|
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}
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}
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stage('Test') {
|
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steps {
|
||||
sh 'check_flat_price.py'
|
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}
|
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}
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stage('Deploy') {
|
||||
steps {
|
||||
echo 'Deploying....'
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
File diff suppressed because one or more lines are too long
@ -27,7 +27,7 @@ Bartłomiej jest pracownikiem nastawionym na wykonanie zadania i posuwającym pr
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||||
## Podręcznik użytkownika do zadania 2
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1. W celu uruchomienia programu przewidującego ceny mieszkania na podstawie jego podstawowych parametrów należy wejść w plik: Lab1_zad2.ipynb.
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1. W celu uruchomienia programu przewidującego ceny mieszkania na podstawie jego podstawowych parametrów należy wejść plik: Lab1_zad2.ipynb.
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2. Następnie należy uruchomić program poprzez wciśnięcie przycisku run lub poprzez skrót klawiszowy Ctrl + Enter.
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BIN
Zad1_po_modyfikacji.png
Normal file
BIN
Zad1_po_modyfikacji.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 297 KiB |
BIN
Zad1_przed_modyfikacją.png
Normal file
BIN
Zad1_przed_modyfikacją.png
Normal file
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 174 KiB |
@ -1,8 +0,0 @@
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import numpy as np
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|
||||
ceny = pd.read_csv('expected.tsv', sep='\t', header=None)
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||||
for cena in ceny:
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if cena < 0:
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print("cena ujemna, sprawdz cene")
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@ -1,462 +0,0 @@
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||||
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
|
||||
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462
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462
dev-0/in.tsv
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BIN
ridge_model.sav
BIN
ridge_model.sav
Binary file not shown.
418
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418
test-A/in.tsv
File diff suppressed because one or more lines are too long
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418
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