Dodaj 'labs06/task02.py'

# Conflicts:
#	labs02/task08.py

.idea/vcs.xml

@@ -0,0 +1,6 @@
+<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
+<project version="4">
+  <component name="VcsDirectoryMappings">
+    <mapping directory="$PROJECT_DIR$" vcs="Git" />
+  </component>
+</project>

labs01/podstawy.py

@@ -168,7 +168,7 @@ for i in range(5):# range[5] = [0,1,2,3,4]
 
 for zmienna in lista:
     # operacje do wykonania w pętli
-
+    pass
 
 # In[ ]:
 

labs02/intro_task.py

@@ -9,48 +9,59 @@ Zadania wprowadzające do pierwszych ćwiczeń.
 """
 Wypisz na ekran swoje imię i nazwisko.
 """
-
+print("Andrea Góralczyk")
 
 """
 Oblicz i wypisz na ekran pole koła o promienie 10. Jako PI przyjmij 3.14.
 """
-
+pi= 3.14
+p=pi*(10**2)
+print("pole=",p )
 """
 Stwórz zmienną pole_kwadratu i przypisz do liczbę: pole kwadratu o boku 3.
 """
-
+pole_kwadratu=3**2
+print(pole_kwadratu)
 """
 Stwórz 3 elementową listę, która zawiera nazwy 3 Twoich ulubionych owoców.
 Wynik przypisz do zmiennej `owoce`.
 """
-
+owoce= ["truskawki", "gruszki", "banan"]
+print(owoce)
 """
 Dodaj do powyższej listy jako nowy element "pomidor".
 """
-
+owoce.append("pomidor")
+print(owoce)
 """
 Usuń z powyższej listy drugi element.
 """
-
+owoce.pop(1)
+print(owoce)
 
 """
 Rozszerz listę o tablice ['Jabłko', "Gruszka"].
 """
-
+owoce.extend(["Jabłko","Gruszka"])
+print(owoce)
 """
 Wyświetl listę owoce, ale bez pierwszego i ostatniego elementu.
 """
-
+print("bez pierwszego i ostatniego elementu", owoce[1:-1])
 """
 Wyświetl co trzeci element z listy owoce.
 """
-
+print("co trzeci element", owoce[::3])
 """
 Stwórz pusty słownik i przypisz go do zmiennej magazyn.
 """
+slownik= {}
+magazyn= slownik
 
 """
 Dodaj do słownika magazyn owoce z listy owoce, tak, aby owoce były kluczami,
 zaś wartościami były równe 5.
 """
-
+for i in owoce:
+    magazyn[i]=[5]
+print(magazyn)

labs02/task01.py

@@ -7,7 +7,8 @@ która zawiera tylko elementy z list o parzystych indeksach.
 """
 
 def even_elements(lista):
-    pass
+
+    return lista[::2]
 
 
 def tests(f):

labs02/task02.py

@@ -6,7 +6,12 @@
 """
 
 def days_in_year(days):
-    pass
+    if ((days%4) == 0 and (days%100!= 0)) or ((days%400) == 0):
+        liczba_dni=366
+    else:
+        liczba_dni=365
+    return liczba_dni
+
 
 def tests(f):
     inputs = [[2015], [2012], [1900], [2400], [1977]]

labs02/task03.py

@@ -11,11 +11,15 @@ litery. (OOV = out of vocabulary) (W pythonie istnieje struktura danych tak
 jak 'set', która przechowuje elementy bez powtórzeń.)
 """
 
-
+from sets import Set
 def oov(text, vocab):
-    pass
+    rozdzielenie=text.split(' ')
+    slowa= set()
+    slowa= (slowa for slowa in rozdzielenie if slowa not in vocab)
 
 
+    return slowa
+
 
 def tests(f):
     inputs = [("this is a string , which i will use for string testing",

labs02/task04.py

@@ -7,7 +7,14 @@ Jeśli podany argument jest mniejszy od 1 powinna być zwracana wartość 0.
 """
 
 def sum_from_one_to_n(n):
-    pass
+
+    suma= 0
+    if n < 1:
+        return 0
+    else:
+        for i in range(n+1):
+            suma= suma+i
+        return suma
 
 
 def tests(f):

labs02/task05.py

@@ -9,8 +9,15 @@ trzyelementowe listy liczb zmiennoprzecinkowych.
 np. odległość pomiędzy punktami (0, 0, 0) i (3, 4, 0) jest równa 5.
 """
 
+
 def euclidean_distance(x, y):
-    pass
+    odleglosc = 0
+
+    for i in range(3):
+        odleglosc = odleglosc + (x[i] - y[i]) ** 2
+
+    odleglosc = cmath.sqrt(odleglosc)
+    return odleglosc
 
 def tests(f):
     inputs = [[(2.3, 4.3, -7.5), (2.3, 8.5, -7.5)]]

labs02/task06.py

@@ -10,7 +10,15 @@ ma być zwracany napis "It's not a Big 'No!'".
 """
 
 def big_no(n):
-    pass
+    if n<5:
+        zwraca= "It's not a Big 'No!'"
+        return zwraca
+    else:
+        zwraca=''
+         for i in range(n):
+            zwraca=zwraca + 'O'
+
+        return ("N"+ zwraca+ "!")
 
 def tests(f):
     inputs = [[5], [6], [2]]

labs02/task07.py

@@ -6,7 +6,10 @@ Napisz funkcję char_sum, która dla zadanego łańcucha zwraca
 sumę kodów ASCII znaków.
 """
 def char_sum(text):
-    pass
+        suma = 0
+        for znak in text:
+            suma= suma + ord(znak)
+        return suma
 
 def tests(f):
     inputs = [["this is a string"], ["this is another string"]]

labs02/task08.py

@@ -7,7 +7,15 @@ przez 3 lub 5 mniejszych niż n.
 """
 
 def sum_div35(n):
-    pass
+  
+    if n == 0:
+        return 0
+    else:
+        suma=0
+        for i in range(n):
+          if ((i%3) == 0) or ((i%5) == 0):
+             suma =suma + i
+        return suma
 
 def tests(f):
     inputs = [[10], [100], [3845]]

labs02/task09.py

@@ -7,10 +7,18 @@ na podobnie wyglądające cyfry: 'e' na '3', 'l' na '1', 'o' na '0', 't' na '7'.
 Np. leet('leet') powinno zwrócić '1337'.
 """
 
-
 def leet_speak(text):
-    pass
+  
-
+       for i in range(len(text)):
+            if ((text[i]) == 'e'):
+                text = text[:i] + '3' + text[i + 1:]
+            elif ((text[i]) == 'l'):
+                text = text[:i] + '1' + text[i + 1:]
+            elif ((text[i]) == 'o'):
+                text = text[:i] + '0' + text[i + 1:]
+            elif ((text[i]) == 't'):
+                text = text[:i] + '7' + text[i + 1:]
+       return text
 
 def tests(f):
     inputs = [['leet'], ['do not want']]

labs02/task10.py

@@ -9,8 +9,12 @@ na wielką. Np. pokemon_speak('pokemon') powinno zwrócić 'PoKeMoN'.
 
 
 def pokemon_speak(text):
-    pass
+  
+    for i in range(len(text)):
+        if ((i % 2) == 0):
+            text = text[:i] + (text[i].upper()) + text[i + 1:]
 
+    return text
 
 def tests(f):
     inputs = [['pokemon'], ['do not want'], ['POKEMON']]

labs02/task11.py

@@ -9,7 +9,24 @@ Oba napisy będą składać się wyłacznie z małych liter.
 """
 
 def common_chars(string1, string2):
-    pass
+    n= string1
+    m= string2
+    li = []
+    if len(n) >= len(m):
+        for i in range(len(n)):
+            for j in range(len(m)):
+                if n[i] == m[j]:
+                    li.append(n[i])
+
+    else:
+        for i in range(len(m)):
+            for j in range(len(n)):
+                if m[i] == n[j]:
+                    li.append(m[i])
+    li = list(set(li))
+    li.remove(' ')
+    li.sort()
+    return li
 
 
 def tests(f):

labs02/test_task.py

@@ -6,7 +6,8 @@ def suma(a, b):
     """
     Napisz funkcję, która zwraca sumę elementów.
     """
-    return 0
+    wynik= a+b
+    return wynik
 
 def tests(f):
     inputs = [(2, 3), (0, 0), (1, 1)]

labs04/README.md

@@ -5,11 +5,6 @@
 **ćwiczenie 0**
 Uruchom programy z katalogu `examples` i zobacz ich kod. Spróbuj odgadnąć, co robią konkretne linie w kodzie.
 
-**ćwiczenie 1**
-Każdy obiekt w Pythonie na wbudowaną funkcję ``id()``, która zwraca liczbę, która jest unikatowa i stała dla obiektu. Pozwala ona w prosty sposób sprawdzić, który obiekt jest *mutable*a, który *immutable*: jeżeli po wykonaniu operacji, zwracana liczba jest stała, to oznacza, że obiekt jest *mutable*. Sprawdź zachowanie funkcji na obiektach typy:
- * lista,
- * napis (string),
- * liczba zmiennoprzecinkowa.
 
 **ćwiczenie 2**
 Napisz generator, który będzie zwracać ``n`` kolejnych liczb ciągu Fibonacciego (``F(0)=1, F(1)=1, FN=F(N-1) + F(N-2)``).

labs04/cw5.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+import glob
+
+sciezka = "/scores/model.iter*.npz.bleu"
+
+for file in glob.glob(sciezka):
+    with open(file, 'r') as plik:
+        for line in plik.readlines():
+            bleu = float(line[line.find("=")+ 1:line.find(",")])
+            if bleu >0:
+                max = bleu
+                maxi = file
+
+            plik.close()
+
+print ( maxi )
+
+	

labs06/task02.py

@@ -1,16 +1,25 @@
 #!/usr/bin/env python
 # -*- coding: utf-8 -*-
 
+import pandas as pd
+
 def wczytaj_dane():
-    pass
+
+    data = pd.read_csv('mieszkania.csv', sep = ',')
+    return data
 
 def most_common_room_number(dane):
-    pass
+
+    x= dane['Rooms'].value_counts()  
+    return(x.index.values[0])
 
 def cheapest_flats(dane, n):
-    pass
+
+    cheap=dane.sort_values('Expected') 
+    return (cheap.head(n))
 
 def find_borough(desc):
+
     dzielnice = ['Stare Miasto',
                  'Wilda',
                  'Jeżyce',
@@ -19,23 +28,45 @@ def find_borough(desc):
                  'Winogrady',
                  'Miłostowo',
                  'Dębiec']
-    pass
+    for dzielnica in dzielnice:
-
+        if dzielnica in desc:
+            return dzielnica
+    return 'Inne'
 
 def add_borough(dane):
-    pass
+
+    values = []
+    for i in dane['Location']:
+        values.append(find_borough(i))
+
+    tempSeries = pd.Series(values)
+    dane['Borough'] = tempSeries.values
 
 def write_plot(dane, filename):
-    pass
+
+    add_borough(dane)
+    plot = dane['Borough'].value_counts()
+
+    wykres = plot.plot(kind='bar', alpha=0.5, title='Liczba mieszkań z podziałem na dzielnice', fontsize=7, figsize=(8,8))
+    wykres.set_ylabel('Liczba ogloszeń')
+    wykres.set_xlabel('Dzielnice')
+    plik = wykres.get_figure()
+    plik.savefig(filename)
 
 def mean_price(dane, room_number):
-    pass
+
+    price = dane.loc[dane['Rooms'] == room_number]
+    return price['Expected'].mean()
 
 def find_13(dane):
-    pass
+
+    x = dane.loc[dane['Floor'] == 13]
+    return list(set(x['Borough'].tolist()))
 
 def find_best_flats(dane):
-    pass
+
+    the_best = dane.loc[dane['Borough'] == 'Winogrady' & dane['Rooms'] == 3 & dane['Floor'] == 1]
+    return the_best
 
 def main():
     dane = wczytaj_dane()
@@ -44,11 +75,13 @@ def main():
     print("Najpopularniejsza liczba pokoi w mieszkaniu to: {}"
           .format(most_common_room_number(dane)))
 
-    print("{} to najłądniejsza dzielnica w Poznaniu."
+    print("{} to najładniejsza dzielnica w Poznaniu."
-          .format(find_borough("Grunwald i Jeżyce"))))
+          .format(find_borough("Grunwald i Jeżyce")))
 
     print("Średnia cena mieszkania 3-pokojowego, to: {}"
           .format(mean_price(dane, 3)))
 
+    write_plot(dane, 'ogloszenia.png')
+
 if __name__ == "__main__":
-    main()
+    main()

labs06/tasks.py

@@ -4,77 +4,92 @@
 """
 1. Zaimportuj bibliotkę pandas jako pd.
 """
-
+import pandas as pd
 
 """
 2. Wczytaj zbiór danych `311.csv` do zniennej data.
 """
-
+data=pd.read_csv("/home/students/s407545/PycharmProjects/Python2018/labs06/311.csv", low_memory=False)
 
 """
 3. Wyświetl 5 pierwszych wierszy z data.
 """
-
+data.head()
 
 """
 4. Wyświetl nazwy kolumn.
 """
-
+print(data.columns)
 
 """
 5. Wyświetl ile nasz zbiór danych ma kolumn i wierszy.
 """
-
+shape= data.shape
+print(shape)
 
 """
 6. Wyświetl kolumnę 'City' z powyższego zbioru danych.
 """
-
+print(data['City'])
 
 """
 7. Wyświetl jakie wartoścu przyjmuje kolumna 'City'.
 """
-
+data.City.unique()
 """
 8. Wyświetl tabelę rozstawną kolumny City.
 """
-
+data.City.value_counts()
 
 """
 9. Wyświetl tylko pierwsze 4 wiersze z wcześniejszego polecenia.
 """
-
+data.City.value_counts().head(4)
 
 """
 10. Wyświetl, w ilu przypadkach kolumna City zawiera NaN.
 """
 
+x= data['City'].isnull().sum()
 
+x= data[data['City']=='NYPD']
+shape=x.shape
+rows= shape[0]
+print(rows)
 
 """
 11. Wyświetl data.info()
 """
-
+data.info()
 """
 12. Wyświetl tylko kolumny Borough i Agency i tylko 5 ostatnich linii.
 """
-
+print(data[['Borough', 'Agency']].tail())
 
 """
 13. Wyświetl tylko te dane, dla których wartość z kolumny Agency jest równa
 NYPD. Zlicz ile jest takich przykładów.
 """
-
+y= data[data['Agency']=='NYPD']
+shape=y.shape
+rows= shape[0]
+print(rows)
 """
 14. Wyświetl wartość minimalną i maksymalną z kolumny Longitude.
 """
-
+x=data['Longitude']
+x.min()
+x.max()
 """
 15. Dodaj kolumne diff, która powstanie przez sumowanie kolumn Longitude i Latitude.
 """
-
+x=data['Longitude']
-
+y=data['Latitude']
+data['diff']= x+y
+print(data.columns)
 """
 16. Wyświetl tablę rozstawną dla kolumny 'Descriptor', dla której Agency jest
 równe NYPD.
 """
+y= data[data['Agency']=='NYPD']
+y.Descriptor.value_counts()