46 Ülesanne

Nüüd on aeg saadud teadmisi praktikas proovida. Allpool on toodud tabel 20 kergejõustiklase tulemustest spordivõistlusel. Võistlejate nimesid ei ole kasutatud, vaid igaühel on vastav ID number (1-20). Lisaks on välja toodud igaühe vanus, sugu ja nelja ala tulemused. Sugu on samuti tähistatud numbriga, kus poisid on tähistatud nulliga ja tüdrukud ühega. Tabeli all on pisikesed ülesanded, mida saab lahendada selle õppematerjali abil. Ülesanded peavad olema lahendatud, kasutades NumPyt. Allpool on näitena toodud tabeli esimesed 5 rida ning tabel on kättesaadav failist tulemused.csv, mille peab programmi sisse lugema. Failis on eraldajaks kasutatud semikoolonit. NB! Failist lugemisel soovitame kasutada parameetrit names=True, sest siis ei pea veerust andmete kätte saamiseks kasutama tükeldamist, vaid saab kasutada veeru pealkirja (järjend['pealkiri']). Lisaks määra iga veeru andmetüüp.

*Kõik andmed on väljamõeldud

  1. Mis oli odaviske parim tulemus?
    SAMMUD:
    a) Leia veeru pealkirja abil õige veerg
    b) Leia veerust maksimaalne väärtus funktsiooniga np.amax()
  2. Mis oli kaugushüppe halvim tulemus?
    SAMMUD:
    a) Leia veeru pealkirja abil õige veerg
    b) Leia veerust minimaalne väärtus funktsiooniga np.amin()
  3. Leia võistlejate keskmine vanus.
    SAMMUD:
    a) Leia veeru pealkirja abil õige veerg
    b) Leia veeru keskmine väärtus funktsiooniga np.mean()
  4. Mitu poissi osales? Mitu tüdrukut?
    SAMMUD:
    a) Leia veeru pealkirja abil õige veerg
    b) Leia tingimuste abil sobivad väärtused funktsiooniga np.where() või kasuta sobivat tingimust (Vajadusel teisendada funktsiooni tagastus täisarvuks)
    c) Leia järjendi suurus funktsiooniga np.size()
  5. Millise IDga osaleja oli kõige kiirem 400 m jooksus?
    SAMMUD:
    a) Leia veeru pealkirja abil õige veerg
    b) Leia tingimuste abil sobivad väärtused funktsiooniga np.where() või kasuta sobivat tingimust (Vajadusel teisendada funktsiooni tagastus täisarvuks)
  6. Mitu 100 m jooksjat said aja alla 12 sekundi?
    SAMMUD:
    a) Leia veeru pealkirja abil õige veerg
    b) Leia tingimuste abil sobivad väärtused funktsiooniga np.where() või kasuta sobivat tingimust
    c) Leia järjendi suurus funktsiooniga np.size()

Lisaülesandeid

  1. Leia võistleja IDga 7 kõik tulemused.
    SAMMUD:
    a) Leia tükeldamise abil sobiv rida
  2. Leia kõikide tüdrukute kõik andmed.
    SAMMUD:
    a) Leia tükeldamise abil sobiv veerg
    b) Leia sobivad väärtused funktsiooniga np.where() või kasuta sobivat tingimust
  3. Leia kõikide võistlejate ID numbrid, kelle odaviske tulemused on üle 55 meetri.
    SAMMUD:
    a) Leia tükeldamise abil sobiv veerg
    b) Leia tingimuste abil sobivad indeksid funktsiooniga np.where()
    d) Leia veerust sobiva IDga isikud
  4. Tee joondiagramm kaugushüppe tulemuste kohta vanuse järgi.

Litsents

Icon for the Creative Commons Attribution 4.0 International License

Tarkvaraarendus. 2. trükk on loodud Eno Tõnisson, Tauno Palts, Kaarel Tõnisson, Heidi Meier, Merilin Säde, Ago Luberg, Birgy Lorenz, Einar Kivisalu, Meelis Antoi, ja Säde Mai Krusberg poolt Creative Commons Attribution 4.0 International License litsentsi alusel, kui pole teisiti märgitud.

Jaga seda raamatut