Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению
الذهاب إلى القناة على Telegram
Algorithms, functions, classes, regular expressions, iterators, generators, OOP, exceptions, NumPy, pandas, scikit-learn https://telega.in/c/python_tasks Questions — @dina_ladnyuk
إظهار المزيد8 670
المشتركون
لا توجد بيانات24 ساعات
-107 أيام
-4130 أيام
أرشيف المشاركات
Что выведет код?
class X:
def __init__(self, arr):
self._arr = arr
def __iter__(self):
return reversed(self._arr)
x = X([1, 2, 3])
for i in x:
print(i, end=" ")Выберите правильный вариант
Что выведет код?
x = None
arr = [1, 2, 3]
try:
while True:
x = next(iter(arr))
except StopIteration:
pass
print(x)Выберите правильный вариант
Что выведет код?
x = None
arr = [1, 2, 3]
arr = iter(arr)
try:
while True:
x = next(arr)
except StopIteration:
pass
print(x)Задача на нахождение двух товаров наиболее часто покупаемых вместе и сколько раз были сделаны такие покупки.
import numpy as np
# Данные: каждая строка соответствует корзине для покупок конкретного покупателя
# строка = [товар 1, товар 2, товар 3]
# значение 1 означает, что товар был куплен
basket = np.array([[1, 1, 0],
[0, 0, 1],
[1, 0, 0],
[1, 1, 1],
[1, 1, 0]])
copurchases = [(i, j, np.sum(basket[:, i] + basket[:, j] == 2)) for i in range(3) for j in range(i+1, 3)]
result = max(copurchases, key=lambda x:x[2])
# Первые два значения кортежа result - индексы товаров-столбцов. Третье - число раз, когда они покупались вместе.
print(result)Выберите правильный вариант
Задача регрессии. Площади квартир соответствует некая их стоимость. Вычислите предположительную стоимость квартиры площадью 30 кв м.
from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
import numpy as np
X = np.array([[35, 30000], [45, 45000], [40, 50000],
[35, 35000], [25, 32500], [40, 40000]])
KNN = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3).fit(X[:,0].reshape(-1,1), X[:,1])
res = KNN.predict([[30]])
print(int(res[0]))Выберите правильный вариант
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7],
[8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
print(a[-1, :-1][::-2][-2])Выберите правильный вариант
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7],
[8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
print(a[1, :][-1] + a[:, 1][-1])Выберите правильный вариант
Что выведет код?
import numpy as np
a = np.array([[0, 1, 2, 3],
[4, 5, 6, 7],
[8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
print(a[:, 2])Кто и в каком году получит максимальный доход с учетом налогов?
Дан код:
import numpy as np
alice = [100, 200] #зарплата Алисы за первый и второй год
bob = [300, 400] #зарплата Боба за первый и второй год
salaries = np.array([alice, bob])
taxation = np.array([[0.2, 0.3], [0.1, 0.5]]) #ставки налогов
max_income = np.max(salaries - salaries * taxation)
print(max_income)Выберите комментарий, характеризующий код:
Массив данных basket содержит по одной строке для каждого покупателя
и по столбцу для каждого товара. Значение 1 в ячейке (i,j) означает, что покупатель i купил товар j.
Дан код:
import numpy as np
basket = np.array([[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 0]])
co_purchases = np.sum(np.all(basket[:,2:], axis = 1)) / basket.shape[0]
print(co_purchases)Друзья!
Комментирование и объяснение задач на нашем канале – это активная форма освоения Python.
Мы приглашаем всех желающих участвовать в объяснении задач в нашем чате.
Для тех, кто готов активно писать комментарии по поводу решения задач, мы подготовили бонус – бесплатный доступ на наш сайт с книжками и тестами.
Если вы смогли объяснить 5 задач в чате, то пишите @othalatherune - приложив ссылки на ваши комментарии. После проверки вы получите ссылку на телеграм бота, который регистрирует на сайте.
Успехов всем в освоении питона!
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
