forked from tijmenjoppe/OrientatieAI-student
-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
Expand file tree
/
Copy pathpracticum_3_statistiek_student.py
More file actions
318 lines (230 loc) · 8.49 KB
/
Copy pathpracticum_3_statistiek_student.py
File metadata and controls
318 lines (230 loc) · 8.49 KB
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
302
303
304
305
306
307
308
309
310
311
312
313
314
315
316
317
318
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Oriëntatie op AI
Practicum 3: statistiek
(c) 2019 Hogeschool Utrecht
Bart van Eijkelenburg (bart.vaneijkelenburg@hu.nl)
Tijmen Muller (tijmen.muller@hu.nl)
Opdracht: werk onderstaande functies uit. Elke functie krijgt een
niet-lege en ongesorteerde lijst *lst* met gehele
getallen (int) als argument.
Je kunt je functies testen met het gegeven raamwerk door het bestand
uit te voeren (of met behulp van pytest, als je weet hoe dat werkt).
Lever je werk in op Canvas als alle tests slagen.
Let op! Het is niet toegestaan om bestaande modules te importeren en te
gebruiken, zoals `math` en `statistics`.
"""
# Vul hier je naam, klas en studentnummer in
naam = ""
klas = ""
studentnummer = -1
def mean(lst):
""" Retourneer het gemiddelde (float) van de lijst lst. """
return
def rnge(lst):
""" Retourneer het bereik (int) van de lijst lst. """
return
def median(lst):
""" Retourneer de mediaan (float) van de lijst lst. """
return
def q1(lst):
"""
Retourneer het eerste kwartiel Q1 (float) van de lijst lst.
Tip: maak gebruik van median()
"""
return
def q3(lst):
""" Retourneer het derde kwartiel Q3 (float) van de lijst lst. """
return
def var(lst):
""" Retourneer de variantie (float) van de lijst lst. """
return
def std(lst):
""" Retourneer de standaardafwijking (float) van de lijst lst. """
return
def freq(lst):
"""
Retourneer een dictionary met als keys de waardes die voorkomen in lst en
als value het aantal voorkomens van die waarde.
Examples:
>>> freq([0, 0, 4, 5])
{0: 2, 4: 1, 5: 1}
"""
freqs = dict()
return freqs
def modes(lst):
""" Retourneer een gesorteerde lijst (list) van de modi van lijst lst. """
modi = []
return sorted(modi)
"""
==========================[ HU TESTRAAMWERK ]================================
Onderstaand staan de tests voor je code -- hieronder mag je niets wijzigen!
Je kunt je code testen door deze file te runnen of met behulp van pytest.
"""
import random
import statistics
def my_assert_args(function, args, expected_output, check_type=True):
"""
Controleer of gegeven functie met gegeven argumenten het verwachte resultaat oplevert.
Optioneel wordt ook het return-type gecontroleerd.
"""
argstr = str(args).replace(',)', ')')
output = function(*args)
# Controleer eerst het return-type (optioneel)
if check_type:
msg = f"Fout: {function.__name__}{argstr} geeft geen {type(expected_output)} terug als return-type"
assert type(output) is type(expected_output), msg
# Controleer of de functie-uitvoer overeenkomt met de gewenste uitvoer
msg = f"Fout: {function.__name__}{argstr} geeft {output} in plaats van {expected_output}"
if type(expected_output) is float:
# Vergelijk bij float als return-type op 7 decimalen om afrondingsfouten te omzeilen
assert round(output - expected_output, 7) == 0, msg
else:
assert output == expected_output, msg
def test_id():
assert naam != "", "Je moet je naam nog invullen!"
assert studentnummer != -1, "Je moet je studentnummer nog invullen!"
assert klas != "", "Je moet je klas nog invullen!"
def test_mean():
testcases = [
(([4, 2, 5, 8, 6],), 5.0),
(([1, 3, 2, 4, 6, 2, 4, 2],), 3.0)
]
for case in testcases:
my_assert_args(mean, case[0], case[1])
for lst_size in range(1, 11):
lst_test = [random.choice(range(5)) for _ in range(lst_size)]
my_assert_args(mean, (lst_test,), statistics.mean(lst_test), False)
def test_rnge():
testcases = [
(([4, 2, 5, 8, 6],), 6),
(([1, 3, 2, 4, 6, 2, 4, 2],), 5)
]
for case in testcases:
my_assert_args(rnge, case[0], case[1])
def test_median():
testcases = [
(([4, 2, 5, 8, 6],), 5.0),
(([1, 3, 4, 6, 4, 2],), 3.5),
(([1, 3, 4, 6, 2, 4, 2],), 3.0),
(([1, 3, 2, 4, 6, 2, 4, 2],), 2.5)
]
for case in testcases:
my_assert_args(median, case[0], case[1])
for lst_size in range(1, 11):
lst_test = [random.choice(range(5)) for _ in range(lst_size)]
my_assert_args(median, (lst_test,), statistics.median(lst_test), False)
def test_q1():
testcases = [
(([4, 2, 5, 8, 6],), 3.0),
(([1, 3, 4, 6, 4, 2],), 2.0),
(([1, 3, 5, 6, 1, 4, 2],), 1.0),
(([5, 7, 4, 4, 6, 2, 8],), 4.0),
(([0, 5, 5, 6, 7, 7, 12],), 5.0),
(([1, 3, 3, 5, 6, 2, 4, 1],), 1.5),
(([3, 5, 7, 8, 9, 11, 15, 16, 20, 21],), 7.0),
(([1, 2, 5, 6, 7, 9, 12, 15, 18, 19, 27],), 5.0)
]
for case in testcases:
my_assert_args(q1, case[0], case[1])
def test_q3():
testcases = [
(([4, 2, 5, 8, 6],), 7.0),
(([1, 3, 4, 6, 4, 2],), 4.0),
(([1, 3, 5, 6, 2, 4, 1],), 5.0),
(([5, 7, 4, 4, 6, 2, 8],), 7.0),
(([0, 5, 5, 6, 7, 7, 12],), 7.0),
(([1, 3, 3, 5, 6, 2, 4, 1],), 4.5),
(([3, 5, 7, 8, 9, 11, 15, 16, 20, 21],), 16.0),
(([1, 2, 5, 6, 7, 9, 12, 15, 18, 19, 27],), 18.0)
]
for case in testcases:
my_assert_args(q3, case[0], case[1])
def test_var():
testcases = [
(([4, 2, 5, 8, 6],), 4.0),
(([1, 3, 2, 4, 6, 2, 4, 2],), 2.25)
]
for case in testcases:
my_assert_args(var, case[0], case[1])
for lst_size in range(1, 11):
lst_test = [random.choice(range(5)) for _ in range(lst_size)]
my_assert_args(var, (lst_test,), statistics.pvariance(lst_test), False)
def test_std():
testcases = [
(([4, 2, 5, 8, 6],), 2.0),
(([1, 3, 2, 4, 6, 2, 4, 2],), 1.5)
]
for case in testcases:
my_assert_args(std, case[0], case[1])
for lst_size in range(1, 11):
lst_test = [random.choice(range(5)) for _ in range(lst_size)]
my_assert_args(std, (lst_test,), statistics.pstdev(lst_test), False)
def test_freq():
testcases = [
(([4, 2, 5, 8, 6],), {2: 1, 4: 1, 5: 1, 6: 1, 8: 1}),
(([1, 3, 4, 6, 4, 2],), {1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 2, 6: 1}),
(([1, 3, 5, 6, 2, 4, 1],), {1: 2, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 1, 6: 1}),
(([1, 3, 3, 5, 6, 2, 4, 1],), {1: 2, 2: 1, 3: 2, 4: 1, 5: 1, 6: 1})
]
for case in testcases:
my_assert_args(freq, case[0], case[1])
def test_modes():
testcases = [
(([4, 2, 5, 8, 6],), [2, 4, 5, 6, 8]),
(([1, 3, 4, 6, 4, 2],), [4]),
(([1, 3, 4, 6, 2, 4, 2],), [2, 4]),
(([1, 3, 2, 4, 6, 2, 4, 2],), [2])
]
for case in testcases:
my_assert_args(modes, case[0], case[1])
if __name__ == '__main__':
try:
print("\x1b[0;32m")
test_id()
test_mean()
print("Je functie mean(lst) werkt goed!")
test_rnge()
print("Je functie rnge(lst) werkt goed!")
test_median()
print("Je functie median(lst) werkt goed!")
test_q1()
print("Je functie q1(lst) werkt goed!")
test_q3()
print("Je functie q3(lst) werkt goed!")
test_var()
print("Je functie var(lst) werkt goed!")
test_std()
print("Je functie std(lst) werkt goed!")
test_freq()
print("Je functie freq(lst) werkt goed!")
test_modes()
print("Je functie modes(lst) werkt goed!")
print("\nGefeliciteerd, alles lijkt te werken!")
print("Lever je werk nu in op Canvas...")
def hist(freqs):
v_min = min(freqs.keys())
v_max = max(freqs.keys())
histo = str()
for i in range(v_min, v_max + 1):
histo += "{:5d} ".format(i)
if i in freqs.keys():
histo += "█" * freqs[i]
histo += '\n'
return histo
print("\x1b[0;30m")
s = input("Geef een reeks van gehele getallen (gescheiden door een spatie): ")
userlst = [int(c) for c in s.split()]
print("\nHet gemiddelde is {:.2f}".format(mean(userlst)))
print("De modi zijn {}".format(modes(userlst)))
print("De mediaan is {:.2f}".format(median(userlst)))
print("Q1 is {:.2f}".format(q1(userlst)))
print("Q3 is {:.2f}".format(q3(userlst)))
print("Het bereik is {}".format(rnge(userlst)))
print("De variantie is {:.2f}".format(var(userlst)))
print("De standaardafwijking is {:.2f}".format(std(userlst)))
print("\nHistogram (gekanteld):\n\n" + hist(freq(userlst)))
except AssertionError as ae:
print("\x1b[0;31m")
print(ae)