{"id":575,"date":"2020-12-28T19:58:22","date_gmt":"2020-12-28T19:58:22","guid":{"rendered":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/?post_type=chapter&p=575"},"modified":"2024-01-29T18:35:57","modified_gmt":"2024-01-29T18:35:57","slug":"ulesanne","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/chapter\/ulesanne\/","title":{"raw":"\u00dclesanne","rendered":"\u00dclesanne"},"content":{"raw":"N\u00fc\u00fcd on aeg saadud teadmisi praktikas proovida. Allpool on toodud tabel 20 kergej\u00f5ustiklase tulemustest spordiv\u00f5istlusel. V\u00f5istlejate nimesid ei ole kasutatud, vaid iga\u00fchel on vastav ID number (1-20). Lisaks on v\u00e4lja toodud iga\u00fche vanus, sugu ja nelja ala tulemused. Sugu on samuti t\u00e4histatud numbriga, kus poisid on t\u00e4histatud nulliga ja t\u00fcdrukud \u00fchega. Tabeli all on pisikesed \u00fclesanded, mida saab lahendada selle \u00f5ppematerjali abil. \u00dclesanded peavad olema lahendatud, kasutades NumPyt. Allpool on n\u00e4itena toodud tabeli esimesed 5 rida ning tabel on k\u00e4ttesaadav failist tulemused.csv<\/a>, mille peab programmi sisse lugema. Failis on eraldajaks kasutatud semikoolonit. NB! Failist lugemisel soovitame kasutada parameetrit names=True<\/code>, sest siis ei pea veerust andmete k\u00e4tte saamiseks kasutama t\u00fckeldamist, vaid saab kasutada veeru pealkirja (j\u00e4rjend['pealkiri']<\/code>). Lisaks m\u00e4\u00e4ra iga veeru andmet\u00fc\u00fcp.<\/strong>\r\n\r\n*K\u00f5ik andmed on v\u00e4ljam\u00f5eldud<\/span>\r\n\r\n\"\"\r\n
    \r\n \t
  1. Mis oli odaviske parim tulemus?\r\nSAMMUD:<\/span>\r\na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>\r\nb) Leia veerust maksimaalne v\u00e4\u00e4rtus funktsiooniga np.amax()<\/code><\/span><\/li>\r\n \t
  2. Mis oli kaugush\u00fcppe halvim tulemus?\r\nSAMMUD:<\/span>\r\na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>\r\nb) Leia veerust minimaalne v\u00e4\u00e4rtus funktsiooniga np.amin()<\/code><\/span><\/li>\r\n \t
  3. Leia v\u00f5istlejate keskmine vanus.\r\nSAMMUD:<\/span>\r\na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>\r\nb) Leia veeru keskmine v\u00e4\u00e4rtus funktsiooniga np.mean()<\/code><\/span><\/li>\r\n \t
  4. Mitu poissi osales? Mitu t\u00fcdrukut?\r\nSAMMUD:<\/span>\r\na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>\r\nb) Leia tingimuste abil sobivad v\u00e4\u00e4rtused funktsiooniga np.where()<\/code> v\u00f5i kasuta sobivat tingimust (Vajadusel teisendada funktsiooni tagastus t\u00e4isarvuks)<\/span>\r\nc) Leia j\u00e4rjendi suurus funktsiooniga np.size()<\/code><\/span><\/li>\r\n \t
  5. Millise IDga osaleja oli k\u00f5ige kiirem 400 m jooksus?\r\nSAMMUD:<\/span>\r\na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>\r\nb) Leia tingimuste abil sobivad v\u00e4\u00e4rtused funktsiooniga np.where()<\/code> v\u00f5i kasuta sobivat tingimust (Vajadusel teisendada funktsiooni tagastus t\u00e4isarvuks)<\/span><\/li>\r\n \t
  6. Mitu 100 m jooksjat said aja alla 12 sekundi?\r\nSAMMUD:<\/span>\r\na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>\r\nb) Leia tingimuste abil sobivad v\u00e4\u00e4rtused funktsiooniga np.where()<\/code> v\u00f5i kasuta sobivat tingimust<\/span>\r\nc) Leia j\u00e4rjendi suurus funktsiooniga np.size()<\/code><\/span><\/li>\r\n<\/ol>\r\n

    Lisa\u00fclesandeid<\/h2>\r\n
      \r\n \t
    1. Leia v\u00f5istleja IDga 7 k\u00f5ik tulemused.\r\nSAMMUD:<\/span>\r\na) Leia t\u00fckeldamise abil sobiv rida<\/span><\/li>\r\n \t
    2. Leia k\u00f5ikide t\u00fcdrukute k\u00f5ik andmed.\r\nSAMMUD:<\/span>\r\na) Leia t\u00fckeldamise abil sobiv veerg<\/span>\r\nb) Leia sobivad v\u00e4\u00e4rtused funktsiooniga np.where()<\/code> v\u00f5i kasuta sobivat tingimust<\/span><\/li>\r\n \t
    3. Leia k\u00f5ikide v\u00f5istlejate ID numbrid, kelle odaviske tulemused on \u00fcle 55 meetri.\r\nSAMMUD:<\/span>\r\na) Leia t\u00fckeldamise abil sobiv veerg<\/span>\r\nb) Leia tingimuste abil sobivad indeksid funktsiooniga np.where()<\/code><\/span>\r\nd) Leia veerust sobiva IDga isikud<\/span><\/li>\r\n \t
    4. Tee joondiagramm kaugush\u00fcppe tulemuste kohta vanuse j\u00e4rgi.<\/li>\r\n<\/ol>","rendered":"

      N\u00fc\u00fcd on aeg saadud teadmisi praktikas proovida. Allpool on toodud tabel 20 kergej\u00f5ustiklase tulemustest spordiv\u00f5istlusel. V\u00f5istlejate nimesid ei ole kasutatud, vaid iga\u00fchel on vastav ID number (1-20). Lisaks on v\u00e4lja toodud iga\u00fche vanus, sugu ja nelja ala tulemused. Sugu on samuti t\u00e4histatud numbriga, kus poisid on t\u00e4histatud nulliga ja t\u00fcdrukud \u00fchega. Tabeli all on pisikesed \u00fclesanded, mida saab lahendada selle \u00f5ppematerjali abil. \u00dclesanded peavad olema lahendatud, kasutades NumPyt. Allpool on n\u00e4itena toodud tabeli esimesed 5 rida ning tabel on k\u00e4ttesaadav failist tulemused.csv<\/a>, mille peab programmi sisse lugema. Failis on eraldajaks kasutatud semikoolonit. NB! Failist lugemisel soovitame kasutada parameetrit names=True<\/code>, sest siis ei pea veerust andmete k\u00e4tte saamiseks kasutama t\u00fckeldamist, vaid saab kasutada veeru pealkirja (j\u00e4rjend['pealkiri']<\/code>). Lisaks m\u00e4\u00e4ra iga veeru andmet\u00fc\u00fcp.<\/strong><\/p>\n

      *K\u00f5ik andmed on v\u00e4ljam\u00f5eldud<\/span><\/p>\n

      \"\"<\/p>\n

        \n
      1. Mis oli odaviske parim tulemus?
        \nSAMMUD:<\/span>
        \na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>
        \nb) Leia veerust maksimaalne v\u00e4\u00e4rtus funktsiooniga np.amax()<\/code><\/span><\/li>\n
      2. Mis oli kaugush\u00fcppe halvim tulemus?
        \nSAMMUD:<\/span>
        \na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>
        \nb) Leia veerust minimaalne v\u00e4\u00e4rtus funktsiooniga np.amin()<\/code><\/span><\/li>\n
      3. Leia v\u00f5istlejate keskmine vanus.
        \nSAMMUD:<\/span>
        \na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>
        \nb) Leia veeru keskmine v\u00e4\u00e4rtus funktsiooniga np.mean()<\/code><\/span><\/li>\n
      4. Mitu poissi osales? Mitu t\u00fcdrukut?
        \nSAMMUD:<\/span>
        \na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>
        \nb) Leia tingimuste abil sobivad v\u00e4\u00e4rtused funktsiooniga np.where()<\/code> v\u00f5i kasuta sobivat tingimust (Vajadusel teisendada funktsiooni tagastus t\u00e4isarvuks)<\/span>
        \nc) Leia j\u00e4rjendi suurus funktsiooniga np.size()<\/code><\/span><\/li>\n
      5. Millise IDga osaleja oli k\u00f5ige kiirem 400 m jooksus?
        \nSAMMUD:<\/span>
        \na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>
        \nb) Leia tingimuste abil sobivad v\u00e4\u00e4rtused funktsiooniga np.where()<\/code> v\u00f5i kasuta sobivat tingimust (Vajadusel teisendada funktsiooni tagastus t\u00e4isarvuks)<\/span><\/li>\n
      6. Mitu 100 m jooksjat said aja alla 12 sekundi?
        \nSAMMUD:<\/span>
        \na) Leia veeru pealkirja abil \u00f5ige veerg<\/span>
        \nb) Leia tingimuste abil sobivad v\u00e4\u00e4rtused funktsiooniga np.where()<\/code> v\u00f5i kasuta sobivat tingimust<\/span>
        \nc) Leia j\u00e4rjendi suurus funktsiooniga np.size()<\/code><\/span><\/li>\n<\/ol>\n

        Lisa\u00fclesandeid<\/h2>\n
          \n
        1. Leia v\u00f5istleja IDga 7 k\u00f5ik tulemused.
          \nSAMMUD:<\/span>
          \na) Leia t\u00fckeldamise abil sobiv rida<\/span><\/li>\n
        2. Leia k\u00f5ikide t\u00fcdrukute k\u00f5ik andmed.
          \nSAMMUD:<\/span>
          \na) Leia t\u00fckeldamise abil sobiv veerg<\/span>
          \nb) Leia sobivad v\u00e4\u00e4rtused funktsiooniga np.where()<\/code> v\u00f5i kasuta sobivat tingimust<\/span><\/li>\n
        3. Leia k\u00f5ikide v\u00f5istlejate ID numbrid, kelle odaviske tulemused on \u00fcle 55 meetri.
          \nSAMMUD:<\/span>
          \na) Leia t\u00fckeldamise abil sobiv veerg<\/span>
          \nb) Leia tingimuste abil sobivad indeksid funktsiooniga np.where()<\/code><\/span>
          \nd) Leia veerust sobiva IDga isikud<\/span><\/li>\n
        4. Tee joondiagramm kaugush\u00fcppe tulemuste kohta vanuse j\u00e4rgi.<\/li>\n<\/ol>\n","protected":false},"author":16,"menu_order":13,"template":"","meta":{"pb_show_title":"on","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":[],"pb_section_license":""},"chapter-type":[],"contributor":[],"license":[],"class_list":["post-575","chapter","type-chapter","status-publish","hentry"],"part":90,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/575","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters"}],"about":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/wp\/v2\/types\/chapter"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/wp\/v2\/users\/16"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/575\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1043,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/575\/revisions\/1043"}],"part":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/parts\/90"}],"metadata":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/575\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=575"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=575"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=575"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=575"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}