Домашнее задание: Знакомство с Google Colab

Цель задания:

Научиться основным функциям и возможностям Google Colab, включая выполнение кода, работу с текстовыми ячейками и загрузку данных.

Задание:

1. Создание и настройка документа:

   • Создайте новый документ в Google Colab.
   • Переименуйте документ в "Введение в Google Colab".

2. Текстовые и кодовые ячейки:

   • Вставьте текстовую ячейку и напишите краткое введение о Google Colab.
   • Вставьте новую кодовую ячейку и выполните следующий код, чтобы убедиться, что среда работает:

     print("Hello, Google Colab!")

3. Основы Python:

   • Вставьте кодовую ячейку и напишите код для выполнения следующих задач:
     • Создайте список из 10 случайных чисел.
     • Напишите функцию, которая возвращает сумму чисел в списке.
     • Вызовите функцию и выведите результат на экран.

4. Работа с библиотеками:

   • Установите библиотеку numpy (если она не установлена):

     !pip install numpy

   • Импортируйте библиотеку numpy и создайте массив из 20 случайных чисел.
   • Вычислите среднее значение массива и выведите его на экран.

5. Загрузка данных:

   • Загрузите любой CSV файл из интернета в ваш Google Colab.
   • Используйте библиотеку pandas для чтения CSV файла и выведите первые 5 строк данных.

6. Визуализация данных:

   • Установите библиотеку matplotlib (если она не установлена):

     !pip install matplotlib

   • Постройте простой график на основе данных из вашего CSV файла.

7. Использование генетических алгоритмов:

   • Скопируйте код генетического алгоритма из лекционного блокнота.
   • Запустите его, изучите работу кода.
   • Измените значение целевой переменной TARGET. Добейтесь (увеличивая при необходимости число итераций обучения) полного соответствия "нового индивида целевой переменной".

8. Сохранение и совместное использование:

   • Сохраните ваш документ на Google Диске.
   • Настройте доступ к документу для общего использования и отправьте ссылку вашему преподавателю.

Критерии оценки:

• Выполнение всех шагов задания.
• Корректность и чистота кода.
• Понятные и информативные текстовые ячейки.
• Качество визуализации данных.

Дополнительные ресурсы:

• Документация Google Colab
• Документация NumPy
• Документация pandas
• Документация Matplotlib

---

Подсказки, необходимые для выполнения работы, можно посмотреть ниже

1. Создание и настройка документа

Это текстовая ячейка:

# Введение в Google Colab

Google Colab — это бесплатная облачная платформа от Google для машинного обучения и анализа данных. Она позволяет выполнять код на Python в браузере с использованием облачных ресурсов.

Кодовая ячейка:

print("Hello, Google Colab!")

2. Основы Python

Кодовая ячейка для создания списка и функции:

import random

# Создаем список из 10 случайных чисел
random_numbers = [random.randint(1, 100) for _ in range(10)]

# Функция для вычисления суммы чисел в списке
def sum_of_numbers(numbers):
    return sum(numbers)

# Вызов функции и вывод результата
result = sum_of_numbers(random_numbers)
print("Список случайных чисел:", random_numbers)
print("Сумма чисел в списке:", result)

3. Работа с библиотеками

Установка и импорт библиотеки numpy, создание массива и вычисление среднего значения:

!pip install numpy

import numpy as np

# Создаем массив из 20 случайных чисел
random_array = np.random.randint(1, 100, size=20)

# Вычисляем среднее значение массива
mean_value = np.mean(random_array)
print("Массив случайных чисел:", random_array)
print("Среднее значение массива:", mean_value)

4. Загрузка данных

Загрузка CSV файла и чтение данных с использованием pandas:

!pip install pandas

import pandas as pd

# Загрузка CSV файла из интернета
url = 'https://people.sc.fsu.edu/~jburkardt/data/csv/airtravel.csv'
data = pd.read_csv(url)

# Вывод первых 5 строк данных
print(data.head())

5. Визуализация данных

Установка библиотеки matplotlib и построение графика:

!pip install matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

# Предположим, что наш CSV файл имеет столбцы "Month" и "Passengers"
# Построим график количества пассажиров по месяцам
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(data['Month'], data[' "1958"'], marker='o', linestyle='-')
plt.title('Количество пассажиров по месяцам в 1958 году')
plt.xlabel('Месяц')
plt.ylabel('Количество пассажиров')
plt.grid(True)
plt.show()

6. Сохранение и совместное использование

Сохранение документа выполняется через меню File -> Save a copy in Drive.