Compare commits
31 Commits
Author | SHA1 | Date | |
---|---|---|---|
c440fa5c25 | |||
8424251b3c | |||
98aac33f0b | |||
5cac77a2e5 | |||
788d3e4cbf | |||
66424dbd84 | |||
c1ef828bc4 | |||
672cf0b6ba | |||
f81cb81738 | |||
e98581c644 | |||
86c8cf7c0c | |||
2ce58cac05 | |||
84f0d5479f | |||
9c0e6ccc52 | |||
71e742cb4c | |||
ff73957b3c | |||
4d960a7cc0 | |||
2b44ac6ffc | |||
fbbf379b04 | |||
5ee5fe8c60 | |||
111f6b336d | |||
cd3004f071 | |||
3f9c87d72a | |||
787b15d0a4 | |||
63739e6968 | |||
53c2cb3f5f | |||
fea63c37b7 | |||
d790e85a09 | |||
841880258b | |||
117bd4cb90 | |||
c9b8a28f10 |
@ -1,6 +1,6 @@
|
|||||||
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
|
||||||
<project version="4">
|
<project version="4">
|
||||||
<component name="VcsDirectoryMappings">
|
<component name="VcsDirectoryMappings">
|
||||||
<mapping directory="$PROJECT_DIR$" vcs="Git" />
|
<mapping directory="" vcs="Git" />
|
||||||
</component>
|
</component>
|
||||||
</project>
|
</project>
|
@ -1,38 +1,24 @@
|
|||||||
ID | labs02:task07 | labs02:task08 | labs02:task09 | labs02:task10 | labs02:task11 | labs03 | labs04 | labs06 | Punkty | Ocena |
|
ID | labs02:task07 | labs02:task08 | labs02:task09 | labs02:task10 | labs02:task11
|
||||||
---------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|----------|----------|----------|--------|-------|
|
---------|-----------------|-----------------|-----------------|-----------------|---------------
|
||||||
s45146 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 5 | 8 | 22 | 5 |
|
s45168 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
|
||||||
s45147 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 5 | 8 | 22 | 5 |
|
s45162 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45148 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 5 | 8 | 22 | 5 |
|
s45158 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1
|
||||||
s45150 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 1 | 8 | 16 | 4 |
|
szwedek | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45151 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 5 | 8 | 18 | 4.5 |
|
s45155 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45152 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 5 | 8 | 17 | 4 |
|
s45152 | 1 | 1 | 1 | 0 | 1
|
||||||
s45153 | 0 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 0 | 8 | 16 | 4 |
|
s45148 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45155 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 5 | 8 | 19 | 4.5 |
|
s45166 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45156 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 5 | 8 | 22 | 5 |
|
s45151 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45157 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 8 | 21 | 5 |
|
s45146 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45158 | 1 | 1 | 0 | 0 | 1 | 4 | 5 | 8 | 19 | 4.5 |
|
s45150 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45159 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 2 | 3 | 8 | 18 | 4.5 |
|
s45452 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45160 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 8 | 21 | 5 |
|
s45165 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45161 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 5 | 8 | 22 | 5 |
|
s45160 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45162 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 5 | 8 | 22 | 5 |
|
s45153 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
|
||||||
s45163 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 8 | 21 | 5 |
|
s45156 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45164 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0 | 0 | 5 | 8 | 16 | 4 |
|
s45157 | 0 | 0 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45165 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 5 | 8 | 22 | 5 |
|
s45167 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45166 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 5 | 8 | 22 | 5 |
|
s45147 | 1 | 0 | 0 | 1 | 0
|
||||||
s45167 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 0 | 5 | 8 | 17 | 4 |
|
s45159 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0
|
||||||
s45168 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 2 |
|
s45161 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1
|
||||||
s45452 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 4 | 8 | 21 | 5 |
|
s45164 | 1 | 1 | 0 | 1 | 0
|
||||||
szwedek | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 4 | 5 | 10 | 24 | 5 |
|
|
||||||
|
|
||||||
Skala:
|
|
||||||
|
|
||||||
Punkty | Ocena |
|
|
||||||
-------|-------|
|
|
||||||
24-20 | 5 |
|
|
||||||
19-18 | 4.5 |
|
|
||||||
17-16 | 4 |
|
|
||||||
15-13 | 3 |
|
|
||||||
12-0 | 2 |
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
Max: 22
|
|
||||||
|
@ -30,6 +30,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -43,6 +44,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -76,6 +78,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -110,6 +113,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -130,6 +134,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -146,6 +151,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -177,6 +183,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "slide"
|
"slide_type": "slide"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -207,6 +214,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -221,6 +229,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -235,6 +244,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -260,6 +270,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -291,6 +302,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -320,6 +332,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -348,6 +361,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -362,6 +376,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -387,6 +402,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -415,6 +431,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -433,6 +450,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -458,6 +476,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -472,6 +491,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -509,6 +529,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -526,6 +547,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -553,6 +575,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -570,6 +593,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -595,13 +619,21 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": 2,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"outputs": [],
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "stdout",
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"Wiadomość\n"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"napis = \"Wiadomość\"\n",
|
"napis = \"Wiadomość\"\n",
|
||||||
"print(napis)"
|
"print(napis)"
|
||||||
@ -609,13 +641,29 @@
|
|||||||
},
|
},
|
||||||
{
|
{
|
||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": 3,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "slide"
|
"slide_type": "slide"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
},
|
},
|
||||||
"outputs": [],
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "stdout",
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"W 87\n",
|
||||||
|
"i 105\n",
|
||||||
|
"a 97\n",
|
||||||
|
"d 100\n",
|
||||||
|
"o 111\n",
|
||||||
|
"m 109\n",
|
||||||
|
"o 111\n",
|
||||||
|
"ś 347\n",
|
||||||
|
"ć 263\n"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
"source": [
|
"source": [
|
||||||
"for znak in napis:\n",
|
"for znak in napis:\n",
|
||||||
" print(znak, ord(znak))"
|
" print(znak, ord(znak))"
|
||||||
@ -625,6 +673,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "slide"
|
"slide_type": "slide"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -641,6 +690,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "slide"
|
"slide_type": "slide"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -655,6 +705,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
@ -669,6 +720,7 @@
|
|||||||
"cell_type": "code",
|
"cell_type": "code",
|
||||||
"execution_count": null,
|
"execution_count": null,
|
||||||
"metadata": {
|
"metadata": {
|
||||||
|
"collapsed": true,
|
||||||
"slideshow": {
|
"slideshow": {
|
||||||
"slide_type": "fragment"
|
"slide_type": "fragment"
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
@ -7,8 +7,7 @@ która zawiera tylko elementy z list o parzystych indeksach.
|
|||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
def even_elements(lista):
|
def even_elements(lista):
|
||||||
pass
|
return(lista[::2])
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def tests(f):
|
def tests(f):
|
||||||
inputs = [[[1, 2, 3, 4, 5, 6]], [[]], [[41]]]
|
inputs = [[[1, 2, 3, 4, 5, 6]], [[]], [[41]]]
|
||||||
|
@ -6,7 +6,10 @@
|
|||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
def days_in_year(days):
|
def days_in_year(days):
|
||||||
pass
|
if ((days%4 == 0) and (days%100 != 0)) or (days%400 == 0):
|
||||||
|
return (366)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
return (365)
|
||||||
|
|
||||||
def tests(f):
|
def tests(f):
|
||||||
inputs = [[2015], [2012], [1900], [2400], [1977]]
|
inputs = [[2015], [2012], [1900], [2400], [1977]]
|
||||||
|
@ -13,7 +13,10 @@ jak 'set', która przechowuje elementy bez powtórzeń.)
|
|||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def oov(text, vocab):
|
def oov(text, vocab):
|
||||||
pass
|
text = text.split(" ")
|
||||||
|
|
||||||
|
return(set(text) - set(vocab))
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@ -7,7 +7,11 @@ Jeśli podany argument jest mniejszy od 1 powinna być zwracana wartość 0.
|
|||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
def sum_from_one_to_n(n):
|
def sum_from_one_to_n(n):
|
||||||
pass
|
if n >= 1:
|
||||||
|
return(sum(range(1,n+1)))
|
||||||
|
if n < 1:
|
||||||
|
return (0)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def tests(f):
|
def tests(f):
|
||||||
|
@ -8,9 +8,11 @@ dwoma punktami przestrzeni trójwymiarowej. Punkty są dane jako
|
|||||||
trzyelementowe listy liczb zmiennoprzecinkowych.
|
trzyelementowe listy liczb zmiennoprzecinkowych.
|
||||||
np. odległość pomiędzy punktami (0, 0, 0) i (3, 4, 0) jest równa 5.
|
np. odległość pomiędzy punktami (0, 0, 0) i (3, 4, 0) jest równa 5.
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
import math
|
||||||
|
|
||||||
def euclidean_distance(x, y):
|
def euclidean_distance(x, y):
|
||||||
pass
|
return(math.sqrt((x[0] - y[0])**2) + math.sqrt((x[1]-y[1])**2))
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def tests(f):
|
def tests(f):
|
||||||
inputs = [[(2.3, 4.3, -7.5), (2.3, 8.5, -7.5)]]
|
inputs = [[(2.3, 4.3, -7.5), (2.3, 8.5, -7.5)]]
|
||||||
|
@ -10,7 +10,10 @@ ma być zwracany napis "It's not a Big 'No!'".
|
|||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
def big_no(n):
|
def big_no(n):
|
||||||
pass
|
if n >=5:
|
||||||
|
return('N' + ('O' * n)+'!')
|
||||||
|
if n <5:
|
||||||
|
return ("It's not a Big 'No!'")
|
||||||
|
|
||||||
def tests(f):
|
def tests(f):
|
||||||
inputs = [[5], [6], [2]]
|
inputs = [[5], [6], [2]]
|
||||||
|
@ -6,7 +6,11 @@ Napisz funkcję char_sum, która dla zadanego łańcucha zwraca
|
|||||||
sumę kodów ASCII znaków.
|
sumę kodów ASCII znaków.
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
def char_sum(text):
|
def char_sum(text):
|
||||||
pass
|
suma = 0
|
||||||
|
for element in text:
|
||||||
|
suma += ord(element)
|
||||||
|
return(suma)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def tests(f):
|
def tests(f):
|
||||||
inputs = [["this is a string"], ["this is another string"]]
|
inputs = [["this is a string"], ["this is another string"]]
|
||||||
|
@ -7,7 +7,11 @@ przez 3 lub 5 mniejszych niż n.
|
|||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
def sum_div35(n):
|
def sum_div35(n):
|
||||||
pass
|
suma = 0
|
||||||
|
for i in range(n):
|
||||||
|
if (i%3 == 0 or i%5 == 0):
|
||||||
|
suma += i
|
||||||
|
return (suma)
|
||||||
|
|
||||||
def tests(f):
|
def tests(f):
|
||||||
inputs = [[10], [100], [3845]]
|
inputs = [[10], [100], [3845]]
|
||||||
|
@ -9,7 +9,17 @@ Np. leet('leet') powinno zwrócić '1337'.
|
|||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def leet_speak(text):
|
def leet_speak(text):
|
||||||
pass
|
if 'l' in text:
|
||||||
|
text = text.replace('l', '1')
|
||||||
|
if 'e' in text:
|
||||||
|
text = text.replace('e', '3')
|
||||||
|
if 'o' in text:
|
||||||
|
text = text.replace('o', '0')
|
||||||
|
if 't' in text:
|
||||||
|
text = text.replace('t', '7')
|
||||||
|
return (text)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def tests(f):
|
def tests(f):
|
||||||
|
@ -7,9 +7,19 @@ Napisz funkcję pokemon_speak, która zamienia w podanym napisie co drugą liter
|
|||||||
na wielką. Np. pokemon_speak('pokemon') powinno zwrócić 'PoKeMoN'.
|
na wielką. Np. pokemon_speak('pokemon') powinno zwrócić 'PoKeMoN'.
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def pokemon_speak(text):
|
def pokemon_speak(text):
|
||||||
pass
|
txtstr= ''
|
||||||
|
if text.isupper():
|
||||||
|
return(text)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
for i in range (len(text)):
|
||||||
|
if (i % 2 == 0):
|
||||||
|
txtstr +=text[i].upper()
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
txtstr += text[i]
|
||||||
|
return(txtstr)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def tests(f):
|
def tests(f):
|
||||||
|
@ -9,7 +9,20 @@ Oba napisy będą składać się wyłacznie z małych liter.
|
|||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
def common_chars(string1, string2):
|
def common_chars(string1, string2):
|
||||||
|
lista1 = list(string1)
|
||||||
|
lista2 =list(string2)
|
||||||
|
unique_val = set()
|
||||||
|
for i in lista1:
|
||||||
|
for x in lista2:
|
||||||
|
if i == x:
|
||||||
|
if i.isspace():
|
||||||
pass
|
pass
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
unique_val.add(i)
|
||||||
|
lista = list(unique_val)
|
||||||
|
lista.sort()
|
||||||
|
return(lista)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def tests(f):
|
def tests(f):
|
||||||
|
21
labs03/task2.py
Normal file
21
labs03/task2.py
Normal file
@ -0,0 +1,21 @@
|
|||||||
|
"""**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)``)."""
|
||||||
|
|
||||||
|
def Fibonacci(n):
|
||||||
|
|
||||||
|
x = 0
|
||||||
|
print(x)
|
||||||
|
y = 1
|
||||||
|
print(y)
|
||||||
|
z = 0
|
||||||
|
z = x + y
|
||||||
|
print (z)
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in range(2, n):
|
||||||
|
x = y
|
||||||
|
y = z
|
||||||
|
z = x + y
|
||||||
|
print(z)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
Fibonacci(19)
|
19
labs03/task3.py
Normal file
19
labs03/task3.py
Normal file
@ -0,0 +1,19 @@
|
|||||||
|
""""**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 obiketu typu JSON.
|
||||||
|
* Wyświetl wartość kursu EUR do PLN."""
|
||||||
|
|
||||||
|
import requests
|
||||||
|
|
||||||
|
url = 'https://api.fixer.io/latest'
|
||||||
|
|
||||||
|
response = requests.get(url)
|
||||||
|
|
||||||
|
content = response.json()
|
||||||
|
|
||||||
|
rates = content['rates']
|
||||||
|
|
||||||
|
for key , value in rates.items():
|
||||||
|
if key == 'PLN':
|
||||||
|
print (value)
|
121
labs03/task4.py
Normal file
121
labs03/task4.py
Normal file
@ -0,0 +1,121 @@
|
|||||||
|
"""**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."""
|
||||||
|
|
||||||
|
from weather import Weather
|
||||||
|
|
||||||
|
weather = Weather()
|
||||||
|
|
||||||
|
miasto ='Gdynia'
|
||||||
|
location = weather.lookup_by_location(miasto)
|
||||||
|
|
||||||
|
condition = location.condition()
|
||||||
|
|
||||||
|
data = condition.date()
|
||||||
|
dzien_slownie = data[0:3]
|
||||||
|
dzien = data[5:7]
|
||||||
|
miesiac = data[8:11]
|
||||||
|
rok = data[12:16]
|
||||||
|
|
||||||
|
def day_to_dzien_conv(n):
|
||||||
|
if n == 'Mon':
|
||||||
|
n = n.replace('Mon','Poniedzialek')
|
||||||
|
return n
|
||||||
|
if n == 'Tue':
|
||||||
|
n = n.replace('Tue', 'Wtorek')
|
||||||
|
return n
|
||||||
|
if n == 'Wed':
|
||||||
|
n = n.replace('Wed', 'Sroda')
|
||||||
|
return n
|
||||||
|
if n== "Thu":
|
||||||
|
n = n.replace('Thu','Czwartek')
|
||||||
|
return n
|
||||||
|
if n == 'Fri':
|
||||||
|
n = n.replace('Fri', 'Piątek')
|
||||||
|
return n
|
||||||
|
if n == 'Sat':
|
||||||
|
n = n.replace('Sat', 'Sobota')
|
||||||
|
return n
|
||||||
|
if n == 'Sun':
|
||||||
|
n = n.replace('Sun', 'Niedziela')
|
||||||
|
return n
|
||||||
|
|
||||||
|
dzien_slownie = day_to_dzien_conv(dzien_slownie)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def month_to_miesiac_conv(z):
|
||||||
|
if z == 'Jan':
|
||||||
|
z = z.replace('Jan','Styczen')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
if z == 'Feb':
|
||||||
|
z = z.replace('Feb', 'Luty')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
if z == 'Mar':
|
||||||
|
z = z.replace('Mar', 'Marzec')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
if z== "Apr":
|
||||||
|
z = z.replace('Apr','Kwiecien')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
if z == 'May':
|
||||||
|
z = z.replace('May', 'Maj')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
if z == 'Jun':
|
||||||
|
z = z.replace('Jun', 'Czerwiec')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
if z == 'Jul':
|
||||||
|
z = z.replace('Jul', 'Lipiec')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
if z == 'Aug':
|
||||||
|
z = z.replace('Aug', 'Sierpien')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
if z == 'Sep':
|
||||||
|
z = z.replace('Sep', 'Wrzesien')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
if z == 'Oct':
|
||||||
|
z = z.replace('Oct', 'Pazdziernik')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
if z == 'Nov':
|
||||||
|
z = z.replace('Nov', 'Listopad')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
if z == 'Dec':
|
||||||
|
z = z.replace('Dec', 'Grudzien')
|
||||||
|
return z
|
||||||
|
|
||||||
|
miesiac = month_to_miesiac_conv(miesiac)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"Aktualna pogoda w mieście: {miasto}")
|
||||||
|
print(f'Data: {dzien_slownie}, {dzien}-{miesiac}-{rok}')
|
||||||
|
print(f'Warunki (ang.): {condition.text()}')
|
||||||
|
|
||||||
|
fahrenhait = condition.temp()
|
||||||
|
|
||||||
|
def temp_conversion(fahrenhait):
|
||||||
|
celsius = round(((int(fahrenhait) - 32) * 5/9),1)
|
||||||
|
return (f'Temperatura: {celsius} C')
|
||||||
|
|
||||||
|
print(temp_conversion(fahrenhait))
|
||||||
|
|
||||||
|
temp_min = []
|
||||||
|
date_temp_min = []
|
||||||
|
|
||||||
|
forecasts = location.forecast()
|
||||||
|
for forecast in forecasts:
|
||||||
|
temp_min.append(forecast.low())
|
||||||
|
date_temp_min.append(forecast.date())
|
||||||
|
|
||||||
|
minimum = min(temp_min)
|
||||||
|
indeks = temp_min.index(minimum)
|
||||||
|
data_miminum = date_temp_min.pop(indeks)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
dzien_przew = data_miminum[0:2]
|
||||||
|
miesiac_przew = data_miminum[3:6]
|
||||||
|
rok_przew = data_miminum[7:11]
|
||||||
|
|
||||||
|
miesiac_przew = month_to_miesiac_conv(miesiac_przew)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f'Przewidywalna minimalna {temp_conversion(minimum)} nastąpi dnia {dzien_przew}-{miesiac_przew}-{rok_przew}')
|
||||||
|
|
||||||
|
|
39
labs03/task5.py
Normal file
39
labs03/task5.py
Normal file
@ -0,0 +1,39 @@
|
|||||||
|
"""**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
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
|
||||||
|
path = '\scores'
|
||||||
|
path = os.getcwd()+ path
|
||||||
|
|
||||||
|
file_list = glob.glob(path+'\*npz.bleu')
|
||||||
|
|
||||||
|
list_all = []
|
||||||
|
#key_list = []
|
||||||
|
value_list =[]
|
||||||
|
|
||||||
|
for file in file_list:
|
||||||
|
with open(file, 'r') as f:
|
||||||
|
linijki = f.readlines()
|
||||||
|
for line in linijki:
|
||||||
|
list_all.append(line)
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in list_all:
|
||||||
|
i = i.split(',')
|
||||||
|
#a = i[0][0:4]
|
||||||
|
b = i[0][7:]
|
||||||
|
b = float(b)
|
||||||
|
#key_list.append(a)
|
||||||
|
value_list.append(b)
|
||||||
|
|
||||||
|
max_bleau = (max(value_list))
|
||||||
|
index_max_bleu = value_list.index(max_bleau)
|
||||||
|
print(file_list[index_max_bleu])
|
@ -1,3 +1,16 @@
|
|||||||
#!/usr/bin/env python2
|
#!/usr/bin/env python2
|
||||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
#**ćwiczenie 1**
|
||||||
|
#Napisz funckję ``is_numeric``, która sprawdzi, czy każdy element z przekazanej listy jest typu int lub float. Wykorzystaj funcję ``isinstance()`` (https://docs.python.org/2/library/functions.html#isinstance).
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def is_numeric(x):
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in x:
|
||||||
|
if (isinstance(i, (int, float)) == True):
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
print(is_numeric([5.62,7,8]))
|
@ -1,3 +1,91 @@
|
|||||||
#!/usr/bin/env python2
|
#!/usr/bin/env python2
|
||||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
|
||||||
|
#**ćwiczenie 2**
|
||||||
|
#Napisz prostą hierarchię klas:
|
||||||
|
# * Klasa bazowa ``Employee``, która będzie zawierać informacje o imieniu i nazwisku pracownika. Ponadto każdy pracownik otrzyma numer ``id``, który będzie unikatowy - atrybut statyczny - counter.
|
||||||
|
#Wykorzystaj do tego atrybut statyczny. Napisz metodę ``get_id``, która zwraca identyfikator pracownika.
|
||||||
|
# * Klasy pochodna: ``Recruiter``, która ma dodatkową mtodę ``recruit``, która jako parament przyjmuje obiekt ``Employee`` i zapisuje jego ``id`` w liście ``self.recruited``.
|
||||||
|
# * Klasa pochodna ``Programmer``. Klasa ``Programmer`` ma przyjąć w konstruktorze podstawowe informacje (imię i nazwisko) oraz obiekt rekturera. Ponadto stwórz atrybut ``recruiter``, który będzie przechowywać ``id`` rekrutera.
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class Employee(object):
|
||||||
|
id = 0
|
||||||
|
lista_id = []
|
||||||
|
|
||||||
|
def __init__(self, name, surname):
|
||||||
|
self.name = name
|
||||||
|
self.surname = surname
|
||||||
|
self.id = Employee.id
|
||||||
|
Employee.id += 1
|
||||||
|
self.lista_id.append(self.id)
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_id(self):
|
||||||
|
return(self.id)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class Recruiter(Employee):
|
||||||
|
def __init__(self, name, surname):
|
||||||
|
|
||||||
|
Employee.__init__(self, name, surname)
|
||||||
|
|
||||||
|
self.recruited = []
|
||||||
|
|
||||||
|
def recruit(self, id):
|
||||||
|
|
||||||
|
if id != self.id:
|
||||||
|
if id in Employee.lista_id:
|
||||||
|
self.recruited.append(id)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print('Nie ma takiego pracownika!')
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print('Rekruter nie może zrekrutować samego siebie!')
|
||||||
|
|
||||||
|
def __str__(self):
|
||||||
|
return (f'Rekruter {self.name} {self.surname} zrekrutowal pracownikow o nastepujacych id: {self.recruited}')
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class Programmer(Recruiter):
|
||||||
|
def __init__(self, name, surname, recruiter):
|
||||||
|
Recruiter.__init__(self, name, surname)
|
||||||
|
|
||||||
|
Recruiter.id = recruiter
|
||||||
|
|
||||||
|
def recruited_by_who(self):
|
||||||
|
print (f'Programista {self.name} {self.surname} zostal zrekrutowany przez rekrutera o nastepujacym id: {Recruiter.id}')
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
print('-------------------------')
|
||||||
|
pracownik1 = Employee('Stefan', 'Stefanski')
|
||||||
|
print(pracownik1.name)
|
||||||
|
print(pracownik1.surname)
|
||||||
|
print(pracownik1.get_id())
|
||||||
|
print(pracownik1.id)
|
||||||
|
pracownik2 = Employee('Karol', 'Karolinski')
|
||||||
|
print(pracownik2.name)
|
||||||
|
print(pracownik2.surname)
|
||||||
|
print(pracownik2.get_id())
|
||||||
|
print(pracownik2.id)
|
||||||
|
pracownik3 =Recruiter('Kasia', 'Kasinska')
|
||||||
|
print(pracownik3.name)
|
||||||
|
print(pracownik3.surname)
|
||||||
|
print(pracownik3.id)
|
||||||
|
pracownik3.recruit(5)
|
||||||
|
pracownik3.recruit(0)
|
||||||
|
pracownik3.recruit(1)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(pracownik3)
|
||||||
|
|
||||||
|
pracownik4 = Programmer('Bozena','Bozeniasta', 2)
|
||||||
|
print(pracownik4.name)
|
||||||
|
print(pracownik4.surname)
|
||||||
|
print(pracownik4.id)
|
||||||
|
print(pracownik4.get_id())
|
||||||
|
pracownik4.recruited_by_who()
|
||||||
|
|
||||||
|
print('-------------------------')
|
||||||
|
print(Employee.id)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(Employee.lista_id)
|
||||||
|
print('-------------------------')
|
108
labs04/task03.py
108
labs04/task03.py
@ -1,3 +1,111 @@
|
|||||||
#!/usr/bin/env python2
|
#!/usr/bin/env python2
|
||||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
|
||||||
|
""""**ćwiczenie 3 (zadanie domowe) **
|
||||||
|
Stwórz klasę ``Point``, która będzie reprezentować punkt w przestrzeni wielowymiarowej:
|
||||||
|
* Konstruktor ma przyjąc tylko 1 parametr: listę współrzednych. Wykorzystaj funkcję z pierwszego zadania, żeby sprawdzić, czy lista zawiera wyłącznie liczby.
|
||||||
|
* Napisz metodę add, która dida dwa punkty po współrzędnych i zwróci obiekt typu ``Punkt``. Zaimplementuj własny wyjątek ``DimensionError``, który zostaje wyrzucony, jeżeli dodawany punkt ma inny wymiar.
|
||||||
|
* Napisz metodę ``to\_string``, która zwróci łancuch znakowy, który w czytelny sposób przedstawi punkt.
|
||||||
|
* Napisz metodę __len__, która zwróci liczbę współrzędnych punktu. Zobacz, czy możesz teraz wywołać funkcję len na obiekcie typy punkt.
|
||||||
|
* Napisz metodę __str__, która bedzie działać dokładnie tak samo jak metoda ``to_string``. Wyświetl obiekt typy Point korzystając z funkcji print."""
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class DimensionError(Exception):
|
||||||
|
"""Klasa wyjątku, który zostaje wyrzucony, jeżeli dodawany punkt ma inny wymiar niż 3."""
|
||||||
|
pass
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def is_numeric(x):
|
||||||
|
"""funkcja sprawdzajca czy każdy element z przekazanej listy zawiera tylko liczby"""
|
||||||
|
for i in x:
|
||||||
|
if (isinstance(i, (int, float)) == True):
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class Point(object):
|
||||||
|
"""Klasa reprezentujaca punkt"""
|
||||||
|
lista_pktow = []
|
||||||
|
|
||||||
|
def __init__(self, coordinates=list):
|
||||||
|
"""Inicjalizator punktu przyjmuje jako parametr 3-elementowa liste koordynatow"""
|
||||||
|
if isinstance(coordinates, list):
|
||||||
|
if len(coordinates) == 3:
|
||||||
|
if not is_numeric(coordinates):
|
||||||
|
#jesli koordynaty nie zawieraja wartosci liczbowych zostaje wyrzucony wyjatek
|
||||||
|
raise Exception('Lista zawiera wartosci nieliczbowe')
|
||||||
|
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
#atrybuty klasy Punkt: coordinates (lista wspolrzednych [x,y,z]); x ; y; z
|
||||||
|
self.coordinates = coordinates
|
||||||
|
self.x = coordinates[0]
|
||||||
|
self.y = coordinates[1]
|
||||||
|
self.z = coordinates[2]
|
||||||
|
self.lista_pktow.append(self.coordinates)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
# jesli punkt ma inny wymiar zostaje wyrzucony wyjatek
|
||||||
|
raise DimensionError('Wspolrzedne musza miec 3 wymiary!')
|
||||||
|
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print('parametrem musi byc lista!')
|
||||||
|
|
||||||
|
def add(punkt1, punkt2):
|
||||||
|
"""metoda add dodaje wspolrzedne obiektow typu punkt i dodaje nowy obiekt punkt"""
|
||||||
|
punkt3 = []
|
||||||
|
if not isinstance(punkt1, Point):
|
||||||
|
if not isinstance(punkt2, Point):
|
||||||
|
#jesli parametry metody add nie sa obiektami typu punkt zostaje wyrzucony komunikat
|
||||||
|
print('zly typ parametru! - parametrem musi byc obiekt typu Punkt')
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print('zly typ parametru! - parametrem musi byc obiekt typu Punkt')
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
if punkt1.coordinates and punkt2.coordinates in Point.lista_pktow:
|
||||||
|
#jesli parametry metody add sa obiektami typu punkt - wspolrzedne x,y,z sa sumowane i zostaje zwracany nowy obiekt typu punkt
|
||||||
|
|
||||||
|
punkt3.append(punkt1.x+punkt2.x)
|
||||||
|
punkt3.append(punkt1.y+punkt2.y)
|
||||||
|
punkt3.append(punkt1.z+punkt2.z)
|
||||||
|
return Point(punkt3)
|
||||||
|
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print('Nie ma takich punktow!')
|
||||||
|
|
||||||
|
def __len__(self):
|
||||||
|
"""metoda len zwraca liczbe wspolrzednych - zawsze bedzie 3 bo tak zostalo zdefiniowane w inicjalizatorze"""
|
||||||
|
return len(self.coordinates)
|
||||||
|
|
||||||
|
def to_string(self):
|
||||||
|
"""metoda to_strng przedstawia wspolrzedne w czytelnej postaci"""
|
||||||
|
return (f'Koordynaty punktu: [{self.x}, {self.y}, {self.z}]')
|
||||||
|
|
||||||
|
def __str__(self):
|
||||||
|
"""Wyświetla obiekt typy Point korzystając z funkcji print"""
|
||||||
|
return self.to_string()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
print('-------')
|
||||||
|
punkta = Point([1,5,6])
|
||||||
|
print(punkta.coordinates)
|
||||||
|
print(Point.lista_pktow)
|
||||||
|
punktb =Point([1,-3,-2])
|
||||||
|
print(punktb.coordinates)
|
||||||
|
print(Point.lista_pktow)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(punkta.__len__())
|
||||||
|
print(punkta.z)
|
||||||
|
print('-------')
|
||||||
|
punkt3 = Point.add(punkta,punktb)
|
||||||
|
print(punkt3.coordinates)
|
||||||
|
print(punkt3.z)
|
||||||
|
print(Point.add(punkta,punktb))
|
||||||
|
print('-------')
|
||||||
|
|
||||||
|
print(Point.lista_pktow)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(punkta.to_string())
|
||||||
|
print(punktb)
|
||||||
|
print(punkta)
|
||||||
|
|
||||||
|
@ -1,11 +1,28 @@
|
|||||||
#!/usr/bin/env python2
|
"""** zad. 0 **
|
||||||
|
Napisz funkcję ``suma``, która przyjmnie jeden argument: listę liczb i zwróci ich sumę.
|
||||||
|
|
||||||
|
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."""
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
|
||||||
def suma(liczby):
|
def suma(liczby):
|
||||||
pass
|
wynik = 0
|
||||||
|
for i in range(len(liczby)):
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
wynik += float(liczby[i])
|
||||||
|
except:
|
||||||
|
wynik += 0
|
||||||
|
return wynik
|
||||||
|
|
||||||
def main():
|
def main():
|
||||||
print(summa([1, 2, 3, 4]))
|
print(suma([1, 2, 3, 4]))
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
main()
|
main()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@ -0,0 +1,14 @@
|
|||||||
|
""""** 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 programu.
|
||||||
|
Załóź, że argumentami do programu będą tylko liczby zmiennoprzecinkowe."""
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
import task00
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
print(task00.suma(sys.argv[1:]))
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
@ -0,0 +1,16 @@
|
|||||||
|
|
||||||
|
"""* 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."""
|
||||||
|
|
||||||
|
import task00
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
print(task00.suma(sys.argv[1:]))
|
||||||
|
#print(task00.suma(['blabla',35.42,24.5]))
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
@ -0,0 +1,23 @@
|
|||||||
|
"""** zad. 3 **
|
||||||
|
Przekształć rozwiązanie zadania drugiego w taki sposob, żeby korzystało z biblioteki ``argparse``
|
||||||
|
zamiast z z listy ``sys.argv``."""
|
||||||
|
|
||||||
|
import task00
|
||||||
|
import argparse
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
parser = argparse.ArgumentParser()
|
||||||
|
parser.add_argument("float", help="liczby zmiennoprzecinkowe", nargs = '+')
|
||||||
|
args = parser.parse_args()
|
||||||
|
|
||||||
|
liczby = args.float
|
||||||
|
|
||||||
|
print(task00.suma(liczby))
|
||||||
|
|
||||||
|
# print(task00.suma(sys.argv[1:]))
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
|
|
@ -7,6 +7,7 @@ Zwraca liczbę słów, znaków i linii.
|
|||||||
"""
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
import sys
|
import sys
|
||||||
|
import argparse
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def count_lines(text):
|
def count_lines(text):
|
||||||
@ -32,7 +33,32 @@ def wc(text):
|
|||||||
|
|
||||||
def main():
|
def main():
|
||||||
""" main """
|
""" main """
|
||||||
print(wc(sys.stdin.read()))
|
#print(wc(sys.stdin.read()))
|
||||||
|
|
||||||
|
parser = argparse.ArgumentParser()
|
||||||
|
parser.add_argument("--l", help="liczba linii", action = 'store_true')
|
||||||
|
parser.add_argument("--w", help="liczba slow", action = 'store_true')
|
||||||
|
parser.add_argument("--c", help="liczba znakow", action = 'store_true')
|
||||||
|
parser.add_argument("file", help="sciezka do pliku", type = argparse.FileType('r'), nargs = '?')
|
||||||
|
args = parser.parse_args()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if args.file is None:
|
||||||
|
fh_lines = sys.stdin.read()
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
fh_lines = args.file.read()
|
||||||
|
|
||||||
|
if args.l:
|
||||||
|
output = count_lines(fh_lines)
|
||||||
|
elif args.w:
|
||||||
|
output = count_words(fh_lines)
|
||||||
|
elif args.c:
|
||||||
|
output = count_chars(fh_lines)
|
||||||
|
elif not (args.l and args.w and args.c):
|
||||||
|
output = wc(fh_lines)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(output)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
87
labs06/model.py
Normal file
87
labs06/model.py
Normal file
@ -0,0 +1,87 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python
|
||||||
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
|
||||||
|
"""*(dodatkowe)*: Korzystając z pakietu *sklearn* zbuduj model regresji liniowej,
|
||||||
|
która będzie wyznaczać cenę mieszkania na podstawie wielkości mieszkania i liczby pokoi."""
|
||||||
|
|
||||||
|
#import bibliotek
|
||||||
|
import pandas as pd
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||||
|
import sklearn
|
||||||
|
from sklearn import linear_model
|
||||||
|
from sklearn.model_selection import train_test_split
|
||||||
|
from sklearn.metrics import mean_squared_error
|
||||||
|
import math
|
||||||
|
|
||||||
|
#wczytanie danych
|
||||||
|
dane = pd.read_csv('mieszkania.csv', sep = ',', encoding = 'utf-8')
|
||||||
|
dane = pd.DataFrame(dane)
|
||||||
|
|
||||||
|
#analiza korelacji
|
||||||
|
print(dane.corr())
|
||||||
|
#korelacja niewielka dodatnia pomiedzy SqrMeters, a Expected = 0.109640
|
||||||
|
#korelacja niewielka dodatnia pomiedzy Rooms, a Expected = 0.081177
|
||||||
|
#niska korelaje pokazuje wykres rozrzutu
|
||||||
|
dane.plot.scatter(x='SqrMeters', y='Expected')
|
||||||
|
plt.show()
|
||||||
|
|
||||||
|
#data preparation
|
||||||
|
#X -independent variables
|
||||||
|
#Y -dependent variable
|
||||||
|
|
||||||
|
X = dane[['SqrMeters', 'Rooms' ]]
|
||||||
|
X= pd.DataFrame(X)
|
||||||
|
|
||||||
|
Y = dane['Expected']
|
||||||
|
|
||||||
|
#splitting data into a training and test set:
|
||||||
|
X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20, random_state=1)
|
||||||
|
|
||||||
|
#train LinearRegression model using the training set of data
|
||||||
|
lm = linear_model.LinearRegression()
|
||||||
|
lm.fit(X_train, Y_train)
|
||||||
|
|
||||||
|
# coefficients of the model
|
||||||
|
for idx, col_name in enumerate(X_train.columns):
|
||||||
|
print("The coefficient for {} is {}".format(col_name, lm.coef_[idx]))
|
||||||
|
|
||||||
|
# intercept of the model
|
||||||
|
intercept = lm.intercept_
|
||||||
|
print("The intercept for our model is {}".format(intercept))
|
||||||
|
|
||||||
|
#linear model : 123969.05-34261.86*X1+5299.47*X2
|
||||||
|
|
||||||
|
#R^2 proportion of variability in Y that is explained by X in model = accuracy of regression models
|
||||||
|
#It seems that 0.78% of the variability in Y can be explained using X
|
||||||
|
print(lm.score(X_test, Y_test))
|
||||||
|
|
||||||
|
#predykcja
|
||||||
|
#comparing the prediction for the test data set (data not used for training) with the ground truth for the data test set
|
||||||
|
y_predict = lm.predict(X_test)
|
||||||
|
|
||||||
|
lm_mse = mean_squared_error(y_predict, Y_test)
|
||||||
|
|
||||||
|
#It seems that we are an average of 1148825.67 away from the ground truth when making predictions on our test set.
|
||||||
|
print(lm_mse)
|
||||||
|
print(math.sqrt(lm_mse))
|
||||||
|
|
||||||
|
print('--------')
|
||||||
|
#print(X_test['SqrMeters'])
|
||||||
|
#linear model plot - how our model plots against our test data.
|
||||||
|
plt.scatter(X_test['SqrMeters'], Y_test, color='black')
|
||||||
|
plt.plot(X_test['SqrMeters'], y_predict, color='blue', linewidth=2)
|
||||||
|
|
||||||
|
plt.scatter(X_test['SqrMeters'], Y_test, color='black')
|
||||||
|
plt.plot(X_test['SqrMeters'], y_predict, color='blue', linewidth=2)
|
||||||
|
|
||||||
|
plt.xticks(())
|
||||||
|
plt.yticks(())
|
||||||
|
|
||||||
|
plt.show()
|
||||||
|
|
||||||
|
#prediction using made up data
|
||||||
|
# SqrMeters:45
|
||||||
|
# Rooms: 3
|
||||||
|
print(lm.predict([[45, 3]]))
|
||||||
|
# Expected price: 259659.47
|
111
labs06/task02.py
111
labs06/task02.py
@ -1,16 +1,45 @@
|
|||||||
#!/usr/bin/env python
|
#!/usr/bin/env python
|
||||||
# -*- coding: utf-8 -*-
|
# -*- coding: utf-8 -*-
|
||||||
|
|
||||||
|
import pandas as pd
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
import matplotlib.pyplot as plt
|
||||||
|
import scipy.stats as stats
|
||||||
|
import sklearn
|
||||||
|
from sklearn import linear_model
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def wczytaj_dane():
|
def wczytaj_dane():
|
||||||
pass
|
"""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."""
|
||||||
|
|
||||||
|
flat_data = pd.read_csv('mieszkania.csv', sep = ',', encoding = 'utf-8')
|
||||||
|
flat_data = pd.DataFrame(flat_data)
|
||||||
|
|
||||||
|
return flat_data
|
||||||
|
|
||||||
def most_common_room_number(dane):
|
def most_common_room_number(dane):
|
||||||
pass
|
"""Uzupełnij funkcję ``most_common_room_number``, która zwróci jaka jest najpopularniejsza liczba pokoi w ogłoszeniach.
|
||||||
|
Funkcji powinna zwrócić liczbę całkowitą."""
|
||||||
|
|
||||||
|
pokoje = dane['Rooms']
|
||||||
|
return(pokoje.value_counts(sort=True).index[0])
|
||||||
|
|
||||||
def cheapest_flats(dane, n):
|
def cheapest_flats(dane, n):
|
||||||
pass
|
"""Uzupełnij kod w funkcji ``cheapest_flats(dane, n)``, która wzróci *n* najtańszych ofert mieszkań.
|
||||||
|
Wzrócony obiekt typu ``DataFrame``"""
|
||||||
|
|
||||||
|
posortowane = dane.sort_values(by='Expected')
|
||||||
|
ceny = posortowane['Expected']
|
||||||
|
return(ceny.head(n).to_frame())
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def find_borough(desc):
|
def find_borough(desc):
|
||||||
|
"""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*."""
|
||||||
|
|
||||||
dzielnice = ['Stare Miasto',
|
dzielnice = ['Stare Miasto',
|
||||||
'Wilda',
|
'Wilda',
|
||||||
'Jeżyce',
|
'Jeżyce',
|
||||||
@ -19,23 +48,69 @@ def find_borough(desc):
|
|||||||
'Winogrady',
|
'Winogrady',
|
||||||
'Miłostowo',
|
'Miłostowo',
|
||||||
'Dębiec']
|
'Dębiec']
|
||||||
pass
|
for i in dzielnice:
|
||||||
|
if i in desc:
|
||||||
|
return(i)
|
||||||
|
|
||||||
|
return 'Inne'
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def add_borough(dane):
|
def add_borough(dane):
|
||||||
pass
|
"""Dodaj kolumnę ``Borough``, która będzie zawierać informacje o dzielnicach i powstanie z kolumny ``Localization``.
|
||||||
|
Wykorzystaj do tego funkcję ``find_borough``"""
|
||||||
|
|
||||||
|
lokacja= dane['Location']
|
||||||
|
dzielnice = []
|
||||||
|
for rekord in dane['Location']:
|
||||||
|
new_col = find_borough(rekord)
|
||||||
|
dzielnice.append(new_col)
|
||||||
|
|
||||||
|
dane['Borough'] = dzielnice
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def write_plot(dane, filename):
|
def write_plot(dane, filename):
|
||||||
pass
|
"""Uzupełnił funkcje ``write_plot``, która zapisze do pliku ``filename`` wykres słupkowy przedstawiający liczbę ogłoszeń
|
||||||
|
mieszkań z podziałem na dzielnice."""
|
||||||
|
|
||||||
|
add_borough(dane)
|
||||||
|
hist_data = dane['Borough'].value_counts()
|
||||||
|
#plt.figure()
|
||||||
|
|
||||||
|
wyplot = hist_data.plot(kind='bar',alpha=0.5, title="Liczba ogłoszeń mieszkań z podziałem na dzielnice", fontsize=5, figsize=(7, 5))
|
||||||
|
wyplot.set_xlabel("Dzielnice")
|
||||||
|
wyplot.set_ylabel("Liczba ogłoszeń")
|
||||||
|
|
||||||
|
#plt.show()
|
||||||
|
|
||||||
|
fig = wyplot.get_figure()
|
||||||
|
fig.savefig(filename)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def mean_price(dane, room_number):
|
def mean_price(dane, room_number):
|
||||||
pass
|
"""Napisz funkcje ``mean_price``, która zwróci średnią cenę mieszkania ``room_numer``-pokojowego."""
|
||||||
|
|
||||||
|
pokoj = dane.loc[dane['Rooms'] == room_number]
|
||||||
|
return(pokoj['Expected'].agg('mean'))
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def find_13(dane):
|
def find_13(dane):
|
||||||
pass
|
"""Uzupełnij funkcje ``find_13``, która zwróci listę dzielnic, które zawierają ofertę mieszkanie na 13 piętrze."""
|
||||||
|
|
||||||
|
add_borough(dane)
|
||||||
|
lista13pietra = []
|
||||||
|
finded = dane['Borough'].loc[dane['Floor'] == 13]
|
||||||
|
for j in finded:
|
||||||
|
lista13pietra.append(j)
|
||||||
|
return lista13pietra
|
||||||
|
|
||||||
def find_best_flats(dane):
|
def find_best_flats(dane):
|
||||||
pass
|
"""Napisz funkcje ``find_best_flats``, która zwróci wszystkie ogłoszenia mieszkań, które znajdują się na Winogradach,
|
||||||
|
mają 3 pokoje i są położone na 1 piętrze."""
|
||||||
|
|
||||||
|
add_borough(dane)
|
||||||
|
finded_best = dane.loc[(dane['Floor'] == 1) & (dane['Rooms'] == 3) & (dane['Borough'] == 'Winogrady')]
|
||||||
|
return finded_best
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def main():
|
def main():
|
||||||
dane = wczytaj_dane()
|
dane = wczytaj_dane()
|
||||||
@ -45,10 +120,26 @@ def main():
|
|||||||
.format(most_common_room_number(dane)))
|
.format(most_common_room_number(dane)))
|
||||||
|
|
||||||
print("{} to najłądniejsza dzielnica w Poznaniu."
|
print("{} to najłądniejsza dzielnica w Poznaniu."
|
||||||
.format(find_borough("Grunwald i Jeżyce"))))
|
.format(find_borough("Grunwald i Jeżyce")))
|
||||||
|
|
||||||
print("Średnia cena mieszkania 3-pokojowego, to: {}"
|
print("Średnia cena mieszkania 3-pokojowego, to: {}"
|
||||||
.format(mean_price(dane, 3)))
|
.format(mean_price(dane, 3)))
|
||||||
|
|
||||||
|
find_borough("Grunwald i Jeżyce")
|
||||||
|
|
||||||
|
print(cheapest_flats(dane, 5))
|
||||||
|
|
||||||
|
print(add_borough(dane))
|
||||||
|
|
||||||
|
write_plot(dane, 'liczbaogloszen.png')
|
||||||
|
|
||||||
|
print(mean_price(dane, 7))
|
||||||
|
|
||||||
|
print(find_13(dane))
|
||||||
|
|
||||||
|
print(find_best_flats(dane))
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
main()
|
main()
|
||||||
|
Loading…
Reference in New Issue
Block a user