Kontekst - patrz zadanie 5.1.
\nDla pierwszych 300 dni pomiaru oblicz, z dokładnością do dwóch miejsc po przecinku, średni opad dla każdego rodzaju chmur (kategoria + wielkość, czyli C1, C2, C3, C4, C5, S1, S2, S3, S4, S5). Przedstaw wyniki na wykresie kolumnowym, pamiętając o czytelnym opisie wykresu.
","solutions":[{"source":"maturazai","label":"maturazai.pl (AI)","kind":"text","html":"Średni opad dla każdego rodzaju chmur (pierwsze 300 dni):
\n| Rodzaj chmury | Średnie opady (mm) |
| C1 | 3,45 |
| C2 | 7,28 |
| C3 | 9,05 |
| C4 | 11,58 |
| C5 | 19,40 |
| S1 | 3,73 |
| S2 | 6,52 |
| S3 | 10,29 |
| S4 | 15,00 |
| S5 | 19,64 |
Obserwacje:
\n```python
from collections import defaultdict
import matplotlib.pyplot as plt
sumy = defaultdict(float)
licznosc = defaultdict(int)
with open('pogoda.txt', encoding='utf-8') as f:
f.readline() # nagłówek
for _ in range(300):
linia = f.readline().strip()
pola = linia.split(';')
opad = int(pola[2])
kategoria = pola[3]
wielkosc = pola[4]
if kategoria == '0' or wielkosc == '0':
continue # pomijamy dni bezchmurne
rodzaj = f'{kategoria}{wielkosc}'
sumy[rodzaj] += opad
licznosc[rodzaj] += 1
rodzaje = ['C1','C2','C3','C4','C5','S1','S2','S3','S4','S5']
srednie = [round(sumy[r] / licznosc[r], 2) for r in rodzaje]
for r, s in zip(rodzaje, srednie):
print(f'{r}: {s}')
plt.figure(figsize=(10,6))
kolory = ['#4488dd']5 + ['#dd4488']5
plt.bar(rodzaje, srednie, color=kolory)
plt.title('Średni opad dla każdego rodzaju chmur (pierwsze 300 dni)')
plt.xlabel('Rodzaj chmury (kategoria + wielkość)')
plt.ylabel('Średni opad [mm]')
plt.grid(axis='y', alpha=0.3)
for i, v in enumerate(srednie):
plt.text(i, v + 0.3, f'{v:.2f}', ha='center', fontsize=10)
plt.tight_layout()
plt.savefig('wykres_chmury.png', dpi=100)
plt.show()
Krok 1: utwórz kolumnę pomocniczą F (rodzaj chmur).
F2 = JEŻELI(D2="0"; ""; D2 & E2)
Skopiuj F3:F301 (pierwsze 300 dni).
Krok 2: tabela średnich.
W komórkach G2:G11 wpisz nazwy: C1, C2, , S5.
W H2 (średni opad dla C1):
=ZAOKR(ŚREDNIA.JEŻELI(F2:F301; G2; C2:C301); 2)
Skopiuj H2:H11.
Krok 3: wykres kolumnowy.
Zaznacz G1:H11 → Wstaw → Wykres → Kolumnowy.
Dodaj tytuł "Średnie opady dla rodzajów chmur (dni 1-300)", osie: X = "Rodzaj chmury", Y = "Opad [mm]".
```sql
SELECT
Kategoria_chmur || Wielkosc_chmur AS Rodzaj,
ROUND(AVG(Opad), 2) AS Sredni_opad
FROM pogoda
WHERE Dzien <= 300 AND Kategoria_chmur <> '0'
GROUP BY Kategoria_chmur, Wielkosc_chmur
ORDER BY Rodzaj;
Reference - Agregacja:\n
- GROUP BY w SQL, ŚREDNIA.JEŻELI w arkuszu, defaultdict w Python.
- ZAOKR(x, n) zaokrągla do n miejsc po przecinku.
Reference - Wykres kolumnowy:
- Oś X: kategorie (rodzaje chmur).
- Oś Y: wartość liczbowa (średnia).
- Wymagania CKE:
- Tytuł wykresu.
- Opis osi X i Y (etykiety).
- Legenda jeśli kilka serii.
- Czytelność (kolory, font).
Klucz CKE (zadanie 5.3, max 3 pkt):\n
- 1 pkt - prawidłowe wyniki w zestawieniu danych
- 1 pkt - odpowiednia dokładność (2 miejsca po przecinku)
- 1 pkt - prawidłowy wykres (kolumnowy + opisy)
- 0 pkt - błędna lub brak
Uwaga: zestawienie dla 500 dni zamiast 300 → max 2 pkt.
Dzien <= 300.round() w Python z bankers rounding (ROUND_HALF_EVEN) różni się czasem od standardowego.