allatambov

allatambov

# импортируем библиотеку
import numpy as np

# списки
L = [1, 2, 4, 0]
E = [[1, 0, 3], [3, 6, 7], []]
D = [[1, 3, 6], ['a', 'b', 'c']]

# массивы numpy
A = np.array(L)

allatambov

# загрузить библиотеку
import matplotlib.pyplot as plt
% matplotlib inline

# создать простой график на основе двух списков

X = [-2, -0.5, 0, 2, 5, 8, 9, 10]
Y = [4, 0.25, 0, 4, 25, 64, 81, 100]
Z = [10, 9, 8, 5, 2, 0, -1, -2]

allatambov

# загрузить библиотеку
import matplotlib.pyplot as plt

# создать простой график на основе двух списков

X = [-2, -0.5, 0, 2, 5, 8, 9, 10]
Y = [4, 0.25, 0, 4, 25, 64, 81, 100]

plt.plot(X,Y)
plt.plot(X, Y, 'lightblue')

allatambov

# загрузить stats из scipy
# pandas - для базы данных
import scipy.stats as st
import pandas as pd

# загрузить базу
df = pd.read_csv('swiss.csv')

# работа
df[df.Catholic > 50]

allatambov

# загружаем txt-file
f = open('mytext.txt', 'r', encoding = 'UTF-8')

f.readlines()
lines = f.readlines()

lines
# ха-ха
f.readlines()

allatambov

# маленькая база с текстами
import pandas as pd

df = pd.read_csv('articles.csv', encoding= 'UTF-8')
df
df.text[3]

# пока сами - взять функцию normalize() из прошлой части
# и создать новый столбец с text_norm с нормализованным текстом
# с помощью apply

allatambov

import pandas as pd
df = pd.read_csv('articles.csv', encoding= 'UTF-8')

# normalization
import string
def normalize(x):
    to_remove = string.punctuation + '«»—'
    translator = str.maketrans('', '', to_remove)
    res = x.translate(translator)
    res = res.lower()

allatambov

class Student:
    def __init__(self, name="name", mark=0, age=None):
       self.name = name
       self.mark = mark
       self.age = age
    
    def mark5(self):
        if self.mark >= 8:
            m = 5
        if self.mark in [6, 7]:

allatambov

We couldn’t find that file to show.