Problem

README.md

@@ -1,2 +1,2 @@
 # WD2020
-Data visualisation classes zmiana 1 zmiana 222 zmiana 333
+Data visualisation classes

ciagi/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+__all__ = ["arytmetyczne", "geometryczny"]

ciagi/arytmetyczne.py

@@ -0,0 +1,5 @@
+def wyraz_ciagu(n = 1, a1 = 1, r = 1):
+    return a1 + (n - 1) * r
+
+def n_wyrazow_ciagu(n = 1, a1= 1, an = 1):
+    return (a1 + an) / 2 * n

ciagi/geometryczny.py

@@ -0,0 +1,8 @@
+def wyraz_ciagu(n = 1, a1 = 1, q = 1):
+    return a1 * pow(q, n-1)
+
+def n_wyrazow_ciagu(n = 1, a1= 1, q = 1):
+    if q == 1:
+        return a1 * n
+    else:
+        return a1 * (1 - pow(q, n)) / (1 - q)

cw_1.py

@@ -0,0 +1,143 @@
+import math
+import string
+# ZADANIE 1
+a, b = 3, 5
+print(a, b)
+c, d = 3.22 , 4.44
+print(c, d)
+e, f = 'KOt', "plot"
+print(e, f)
+g, h = 4j + 2, 2.2 + 5j
+print(g, h)
+
+# ZADANIE 2
+x = int(input("Podaj liczbe: "))
+y = int(input("Podaj liczbe: "))
+dodawanie = x + y
+print('Suma: %(zmienna)d' %{'zmienna' : dodawanie})
+odejmowanie = x - y
+print('Róznica: %(zmienna)d' %{'zmienna' : odejmowanie})
+mnozenie = x * y
+print('Iloczyn: %(zmienna)d' %{'zmienna' : mnozenie})
+dzielenie = x / y
+print('Iloraz: %(zmienna)d' %{'zmienna' : dzielenie})
+dzielenie_calkowite = x // y
+print('Dzielenie całkowite: %(zmienna)d' %{'zmienna' : dzielenie_calkowite})
+reszta = x % y
+print('Reszta z dzielenia: %(zmienna)d' %{'zmienna' : reszta})
+potegowanie = x ** y
+print('Potęgowanie: %(zmienna)d' %{'zmienna' : potegowanie})
+potegowanie = pow(x,y)
+print('Potęgowanie: %(zmienna)d' %{'zmienna' : potegowanie})
+
+# ZADANIE 3
+i = int(input(u"\nPodja liczbę: "))
+i += 2
+print(i)
+i -= 2
+print(i)
+i *= 2
+print(i)
+i /= 2
+print(i)
+i **= 2
+print(i)
+i %= 2
+print(i)
+
+# ZADANIE 4
+zmienna1 = math.pow(math.log(5 + pow(math.sin(8), 2), math.e) ,1 / 6)
+print(zmienna1)
+zmienna2 = math.floor(3.55)
+print(zmienna2)
+zmienna3 = math.ceil(4.80)
+print(zmienna3)
+
+# ZADANIE 5
+imie = "NIKODEM"
+nazwisko = "DYZMA"
+print("\n" + str.capitalize(imie) + " " + str.capitalize(nazwisko))
+
+# ZADANIE 6
+tekst = """Just a small town girl
+Livin' in a lonely world
+She took the midnight train goin' anywhere
+Just a city boy
+Born and raised in south Detroit
+He took the midnight train goin' anywhere
+A singer in a smoky room
+A smell of wine and cheap perfume
+For a smile they can share the night
+It goes on and on, and on, and on
+Strangers waiting
+Up and down the boulevard
+Their shadows searching in the night
+Streetlights, people
+Living just to find emotion
+Hiding somewhere in the night
+Working hard to get my fill
+Everybody wants a thrill
+Payin' anything to roll the dice
+Just one more time
+Some will win, some will lose
+Some were born to sing the blues
+Oh, the movie never ends
+It goes on and on, and on, and on
+Strangers waiting
+Up and down the boulevard
+Their shadows searching in the night
+Streetlights, people
+Living just to find emotion
+Hiding somewhere in the night
+Don't stop believin'
+Hold on to the feelin'
+Streetlights, people
+Don't stop believin'
+Hold on
+Streetlights, people
+Don't stop believin'
+Hold on to the feelin'
+Streetlights, people"""
+print("\n" + str(str.count(tekst, "goin'")))
+
+# ZADANIE 7
+tab = "Streetlights"
+print("\n" + tab[1] + " " + tab[len(tab) - 1])
+
+# ZADANIE 8
+print(str.split(tekst))
+
+# ZADANIE 9
+zmienna1 = "String"
+zmienna2 = 2.2222
+zmienna3 = 0x4f
+print('%(z1)s, %(z2)d, %(z3)d' %{'z1':zmienna1, 'z2':zmienna2, 'z3':zmienna3})
+
+# ZADANIE 10
+lista = ["Powwrót do przyszłości", 'Dzień Świstaka', 'Diabeł ubiera się u Prady']
+lista.sort()
+print('\n' + str(lista))
+
+# ZADANIE 11
+sin = [round(math.sin(0)),
+        round(math.sin(math.pi / 6), 1),
+        round(math.sin(math.pi / 4), 7),
+        round(math.sin(math.pi / 3), 7),
+        round(math.sin(math.pi / 2))]
+cos = [round(math.cos(0)),
+        round(math.cos(math.pi / 6), 7),
+        round(math.cos(math.pi / 4), 7),
+        round(math.cos(math.pi / 3), 1),
+        round(math.cos(math.pi / 2))]
+tan = [round(math.tan(0)),
+        round(math.tan(math.pi / 6), 7),
+        round(math.tan(math.pi / 4), 1),
+        round(math.tan(math.pi / 3), 7),
+        "NIE ISTNIEJE"]
+ctan = tan.copy()
+ctan.reverse()
+print(sin)
+print(cos)
+print(tan)
+print(ctan)
+

cw_10.py

@@ -0,0 +1,185 @@
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import random
+
+# ZADANIE 1
+# ZADANIE 2
+x = np.linspace(1, 19, 20)
+plt.axis([0, 20, 0, 1])
+plt.plot(x, 1/x, 'g>:',label = 'f(x) = 1/x')
+plt.xlabel('x')
+plt.ylabel('f(x)')
+plt.title('Wykres funkcji f(x) dla x [1, 20]')
+plt.legend()
+plt.show()
+
+# ZADANIE 3
+x = np.arange(0.0, 30.0, 0.1)
+plt.plot(x, np.sin(x), 'violet', label = 'f(x) = sin(x)')
+plt.plot(x, np.cos(x), 'orange', label = 'f(x) = cos(x)')
+plt.xlabel('x')
+plt.ylabel('f(x)')
+plt.title('Wykres funkcji sin(x) i cos(x) dla x [0, 30]')
+plt.legend()
+plt.show()
+
+# ZADANIE 4
+x = np.arange(0.0, 30.0, 0.1)
+plt.plot(x, 2 + np.sin(x), 'blue', label = 'sin(x)')
+plt.plot(x, -np.sin(x), 'orange', label = 'sin(x)')
+plt.xlabel('x')
+plt.ylabel('sin(x)')
+plt.title('Wykres sin(x), sin(x)')
+plt.legend(loc = 'center left')
+plt.show()
+
+# ZADANIE 5
+
+
+# ZADANIE 6
+df = pd.read_csv('Imiona_nadane_wPolsce_w_latach_2000-2019.csv', header=0, sep=',')
+
+# # A
+# m = df.groupby(["Płeć"]).agg({"Liczba":["sum"]})
+# milan = m["Liczba"]["sum"]
+# fig, ax = plt.subplots()
+# index = np.arange(2)
+# bar_width = 0.75
+# ax.bar(index, milan, bar_width, color='lightblue')
+# ax.set_xlabel('Lata')
+# ax.set_ylabel('Liczba narodzin')
+# ax.set_title("Liczba narodzin dzieci w lata 2000-2019 z podziałem zewzględu na płeć")
+# ax.set_xticks(index)
+# ax.set_xticklabels(("Kobiety", "Mężczyźni"), rotation = 45)
+# plt.show()
+
+# # B
+# # WERSJA ALTERNATYWNA
+# m = df.groupby(["Płeć", "Rok"]).agg({"Liczba": ["sum"]})
+# milan = m["Liczba"]["sum"]["K"]
+# inter = m["Liczba"]["sum"]["M"]
+# fig, ax = plt.subplots()
+# index = np.arange(20)
+# bar_width = 0.3
+# ax.bar(index, milan, bar_width, color='pink', label='Kobiety')
+# ax.bar(index + bar_width, inter, bar_width, color='lightblue', label='Mężczyźni')
+# ax.set_xlabel('Lata')
+# ax.set_ylabel('Liczba narodzin')
+# ax.set_title("Roczna liczba narodzin dzieci w lata 2000-2019 z podziałem ze względu na płeć")
+# ax.set_xticks(index + bar_width / 2)
+# ax.set_xticklabels(("2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005", "2006", "2007", "2008", "2009", "2010", "2011",
+#                     "2012", "2013", "2014", "2015", "2016", "2017", "2018", "2019"), rotation = 45)
+# ax.legend()
+# plt.show()
+#
+# # B
+# m = df.groupby(["Płeć", "Rok"]).agg({"Liczba": ["sum"]})
+# x = ["2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005", "2006", "2007", "2008", "2009", "2010", "2011", "2012", "2013",
+#      "2014", "2015", "2016", "2017", "2018", "2019"]
+# y = np.arange(2000, 2020, 1)
+# milan = m["Liczba"]["sum"]["K"]
+# inter = m["Liczba"]["sum"]["M"]
+# plt.plot(x, milan[y], 'pink', label='Kobiety')
+# plt.plot(x, inter[y], 'lightblue', label='Mężczyźni')
+# plt.xlabel("Lata")
+# plt.ylabel('Liczba narodzin')
+# plt.xticks(rotation=45)
+# plt.title('Roczna liczba narodzin dzieci w lata 2000-2019 z podziałem ze względu na płeć')
+# plt.legend()
+# plt.show()
+
+# # C
+# m = df.groupby(["Rok"]).agg({"Liczba": ["sum"]})
+# milan = m["Liczba"]["sum"]
+# fig, ax = plt.subplots()
+# index = np.arange(20)
+# bar_width = 0.3
+# ax.bar(index, milan, bar_width, color='lightblue')
+# ax.set_xlabel('Lata')
+# ax.set_ylabel('Liczba narodzin')
+# ax.set_title("Roczna liczba narodzin dzieci w lata 2000-2019")
+# ax.set_xticks(index)
+# ax.set_xticklabels(("2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005", "2006", "2007", "2008", "2009", "2010", "2011",
+#                     "2012", "2013", "2014", "2015", "2016", "2017", "2018", "2019"), rotation = 45)
+# plt.show()
+
+# A
+plt.subplot(1, 3, 1)
+m = df.groupby(["Płeć"]).agg({"Liczba":["sum"]})
+plt.bar(["Kobieta", "Mężczyna"], m["Liczba"]["sum"], color = 'darkgreen')
+plt.ylabel('Liczba narodzin')
+plt.xlabel("Płeć")
+
+# B
+plt.subplot(1, 3, 2)
+m = df.groupby(["Płeć", "Rok"]).agg({"Liczba": ["sum"]})
+x = ["2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005", "2006", "2007", "2008", "2009", "2010", "2011", "2012", "2013",
+     "2014", "2015", "2016", "2017", "2018", "2019"]
+y = np.arange(2000, 2020, 1)
+milan = m["Liczba"]["sum"]["K"]
+inter = m["Liczba"]["sum"]["M"]
+plt.plot(x, milan[y], 'pink', label='Kobiety')
+plt.plot(x, inter[y], 'lightblue', label='Mężczyźni')
+plt.xticks(rotation=45)
+plt.xlabel("Lata")
+plt.ylabel('Liczba narodzin')
+plt.legend()
+
+# C
+plt.subplot(1, 3, 3)
+m = df.groupby(["Rok"]).agg({"Liczba": ["sum"]})
+x = ["2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005", "2006", "2007", "2008", "2009", "2010", "2011", "2012", "2013",
+     "2014", "2015", "2016", "2017", "2018", "2019"]
+plt.bar(x, m["Liczba"]["sum"], color = 'darkorange')
+plt.xticks(rotation=45)
+plt.xlabel("Lata")
+plt.ylabel('Liczba narodzin')
+plt.show()
+
+# ZADANIE 7
+df = pd.read_csv('Imiona_nadane_wPolsce_w_latach_2000-2019.csv', header=0, sep=',')
+m = df.groupby(["Płeć", "Rok"]).agg({"Liczba": ["sum"]})
+x = ["2000", "2001", "2002", "2003", "2004", "2005", "2006", "2007", "2008", "2009", "2010", "2011", "2012", "2013",
+     "2014", "2015", "2016", "2017", "2018", "2019"]
+y = np.arange(2000, 2020, 1)
+milan = m["Liczba"]["sum"]["K"]
+inter = m["Liczba"]["sum"]["M"]
+plt.bar(x, milan, width=0.3, color="darkblue", label='Kobiety')
+plt.bar(x, inter, width=0.3, color="darkred", label='Mężczyźni', bottom=milan)
+plt.xticks(rotation=45)
+plt.xlabel("Lata")
+plt.ylabel('Liczba narodzin')
+plt.legend(loc = 2)
+plt.show()
+
+# ZADNIE 8
+def rzucaj(n):
+    lista = []
+    for x in range(n):
+        lista.append(random.randint(1,6) + random.randint(1,6))
+    return lista
+n = int(input("Podaj liczbę rzutów dwiema kostkami k6: "))
+x = rzucaj(n)
+plt.hist(x , bins=50, facecolor='g', alpha=0.75, density=True)
+plt.grid(True)
+plt.xlabel("Wartości")
+plt.ylabel("Prawdopodobieństwo")
+plt.title("Histogram")
+plt.show()
+
+# ZADANIE 9
+df = pd.read_csv('zamowienia.csv', header=0, sep=';')
+m = df.groupby(["Sprzedawca"]).agg({"Utarg": ["sum"]})
+df = df.groupby(["Sprzedawca"]).agg({"Sprzedawca": ["max"]})
+explode = np.zeros(len(m["Utarg"]["sum"]))
+explode[m["Utarg"]["sum"].argmax()] = 0.1
+color = ["rosybrown", "sienna", "tan", "darkkhaki", "palegreen", "lightseagreen", "deepskyblue", "royalblue",
+         "mediumpurple"]
+plt.pie(m["Utarg"]["sum"], labels=df["Sprzedawca"]["max"], colors=color, startangle=170, autopct="%1.1f%%",
+        explode=explode)
+plt.legend(loc="best", ncol=3)
+plt.title("Procentawy udział sprzedawców w obrocie firmy")
+plt.show()
+
+# ZADANIE 10