311.csv #1

Open
s354567 wants to merge 17 commits from s354567/Python2018:master into master
17 changed files with 5255 additions and 31 deletions

View File

@ -9,48 +9,74 @@ Zadania wprowadzające do pierwszych ćwiczeń.
"""
Wypisz na ekran swoje imię i nazwisko.
"""
print("Miłosz Maliszewski")
"""
Oblicz i wypisz na ekran pole koła o promienie 10. Jako PI przyjmij 3.14.
"""
print(10 ** 2 * 3.14)
"""
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=["pomidor", "awokado", "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:", 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)

View File

@ -6,13 +6,17 @@ Zad 2. Napisz funkcję even_elements zwracającą listę,
która zawiera tylko elementy z list o parzystych indeksach.
"""
def even_elements(lista):
pass
def days_in_year(days):
if ((days % 4) == 0 and ((days % 100) != 0)) or ((days % 400) == 0):
dni=366
else:
dni=365
return dni
def tests(f):
inputs = [[[1, 2, 3, 4, 5, 6]], [[]], [[41]]]
outputs = [[1, 3, 5], [], [41]]
inputs = [[2015], [2012], [1900], [2400], [1977]]
outputs = [365, 366, 365, 366, 365]
for input, output in zip(inputs, outputs):
if f(*input) != output:
@ -20,6 +24,5 @@ def tests(f):
break
return "TESTS PASSED"
if __name__ == "__main__":
print(tests(even_elements))
print(tests(days_in_year))

View File

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

View File

@ -12,8 +12,15 @@ jak 'set', która przechowuje elementy bez powtórzeń.)
"""
from sets import Set
def oov(text, vocab):
pass
rozdzielenie=text.split(' ')
slowo=set()
slowo=(slowo for slowo in rozdzielenie if slowo not in vocab)
return slowo

View File

@ -6,8 +6,18 @@ Napisz funkcję sum_from_one_to_n zwracającą sume liczb od 1 do n.
Jeśli podany argument jest mniejszy od 1 powinna być zwracana wartość 0.
"""
def sum_from_one_to_n(n):
pass
suma = 0
for i in range(n+1):
suma = suma + i
if n < 1:
return 0
else:
return suma
def tests(f):

View File

@ -9,8 +9,17 @@ trzyelementowe listy liczb zmiennoprzecinkowych.
np. odległość pomiędzy punktami (0, 0, 0) i (3, 4, 0) jest równa 5.
"""
import cmath
def euclidean_distance(x, y):
pass
odleglosc=0
for i in range(3):
odleglosc= odleglosc + (x[i] - y[i]) ** 2
odleglosc = cmath.sqrt(odleglosc)
#odleglosc=odleglosc ** (1/2)
return odleglosc
def tests(f):
inputs = [[(2.3, 4.3, -7.5), (2.3, 8.5, -7.5)]]

View File

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

View File

@ -6,7 +6,16 @@ Napisz funkcję char_sum, która dla zadanego łańcucha zwraca
sumę kodów ASCII znaków.
"""
def char_sum(text):
pass
sumujemy = 0
for znaki in text:
sumujemy = sumujemy + ord(znaki)
return sumujemy
def tests(f):
inputs = [["this is a string"], ["this is another string"]]

View File

@ -7,7 +7,13 @@ przez 3 lub 5 mniejszych niż n.
"""
def sum_div35(n):
pass
suma = 0
for i in range(n-1):
if (i%3==0) or (i%5==0):
suma = suma + i
return suma
def tests(f):
inputs = [[10], [100], [3845]]
@ -21,4 +27,3 @@ def tests(f):
if __name__ == "__main__":
print(tests(sum_div35))

View File

@ -9,7 +9,8 @@ Np. leet('leet') powinno zwrócić '1337'.
def leet_speak(text):
pass
return tekst.replace('o', '0').replace('l', '1').replace('e', '3').replace('t', '7')
def tests(f):

View File

@ -9,7 +9,15 @@ na wielką. Np. pokemon_speak('pokemon') powinno zwrócić 'PoKeMoN'.
def pokemon_speak(text):
pass
listy = []
for i in range(len(text)):
if i % 2 == 0:
listy.append(text[i].upper())
else:
listy.append(text[i])
return ''.join(listy)
def tests(f):

View File

@ -8,8 +8,14 @@ uporządkowaną listę wspólnych liter z lańcuchów string1 i string2.
Oba napisy będą składać się wyłacznie z małych liter.
"""
def common_chars(string1, string2):
pass
s=string1.replace(' ','')
t=string2.replace(' ','')
s=set(s)
t=set(t)
zwracam = sorted(s & t)
return list(''.join(zwracam))
def tests(f):

View File

@ -2,11 +2,13 @@
# -*- coding: utf-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)]

20
labs04/zad5.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,20 @@
import glob
pliki = glob.glob('scores/*')
wyniki = []
for plik in pliki:
f = open(plik, 'r')
linia = f.readline()
linia = linia.split(" ")
linia = [x.strip(",") for x in linia]
wyniki.append(linia[2])
f.close()
max_index = wyniki.index(max(wyniki))
max_value = wyniki[max_index]
plik_z_maxBLEU = pliki[max_index]

5001
labs06/mieszkania.csv Normal file

File diff suppressed because it is too large Load Diff

View File

@ -4,77 +4,109 @@
"""
1. Zaimportuj bibliotkę pandas jako pd.
"""
import pandas as pd
"""
2. Wczytaj zbiór danych `bikes.csv` do zniennej data.
2. Wczytaj zbiór danych `311.csv` do zniennej data.
"""
data = pd.read_csv("/home/students/s354567/Desktop/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.
"""
data['City'].isnull().sum()
x=data[data['City'].isnull()]
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.
"""
x=data[data['Agency'] == 'NYPD']
shape=x.shape
rows=shape[0]
print(rows)
"""
14. Wyświetl wartość minimalną i maksymalną z kolumny Longitude.
"""
Longitude=data['Longitude']
Longitude.min()
Longitude.max()
"""
15. Dodaj kolumne diff, która powstanie przez sumowanie kolumn Longitude i Latitude.
"""
Latitude=data['Latitude']
Longitude=data['Longitude']
data['Diff']=Latitude + Longitude
"""
16. Wyświetl tablę rozstawną dla kolumny 'Descriptor', dla której Agency jest
równe NYPD.
"""
y=data[data['Agency']=='NYPD']
y.Descriptor.value_counts()

72
labs06/zad2domowe Normal file
View File

@ -0,0 +1,72 @@
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
from statistics import mode
import matplotlib.pyplot as plt
def wczytaj_dane():
data = pd.read_csv('mieszkania.csv')
return data
def most_common_room_number(dane):
return mode(dane.Rooms)
def cheapest_flats(dane, n):
sorted = dane.Expected.sort()
return sorted.head(n)
def find_borough(desc):
dzielnice = ['Stare Miasto',
'Wilda',
'Jezyce',
'Rataje',
'Piatkowo',
'Winogrady',
'Milostowo',
'Debiec']
for dzielnica in dzielnice:
list = desc.split(' ')
for element in list:
if len(element) > 2 and element == dzielnica:
return dzielnica
break
return "Inne"
def add_borough(dane):
dane['Borough'] = dane['Location'].apply(find_borough)
return dane
def write_plot(dane, filename):
plotdata = pd.Series(dane.Location.value_counts())
plotdata.plot(x='Location', y='Liczba ogloszen', kind='bar')
plt.savefig(filename)
def mean_price(dane, room_number):
mean_price = dane.Expected[(dane['Rooms'] == room_number)]
return mean_price.mean()
def find_13(dane):
return dane.Location[(dane['Floor'] == 13)].unique()
def find_best_flats(dane):
return dane[(dane['Location'] == 'Winogrady') & (dane['Rooms'] == 3) & (dane['Floor'] == 1)]
def main():
dane = wczytaj_dane()
print(dane[:5])
print("Najpopularniejsza liczba pokoi w mieszkaniu to: {}"
.format(most_common_room_number(dane)))
print("{} to najadniejsza dzielnica w Poznaniu."
.format(find_borough("Jeżyce i Wilda")))
print("Średnia cena mieszkania 3-pokojowego, to: {}"
.format(mean_price(dane, 3)))
if __name__ == "__main__":
main()