Полезные продукты

@pip67 · Регистрация: 12.04.2021

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

По ссылке можно скачать файл ABBREV.csv. Это – текстовый файл в кодировке UTF-8, в котором записана таблица данных, а данные в строчках разделены символом «точка-с-запятой».

Файл создан департаментом сельского хозяйства США и в нём указаны продукты и содержание в них некоторых витаминов, минералов, а также калорийность на единицу массы.

Для чтения данных из этого файла в объект numpy.ndarray воспользуйтесь методом genfromtxt() из библиотеки numpy.

table = np.genfromtxt(’ABBREV.csv’, delimiter=’;’, dtype=None, names=True, encoding="utf8")
Вычислите и выведите на отдельных строчках названия самого-самого продукта по различным критериям.

Cамый калорийный. Если их несколько, то выведите тот, у кого название в словаре стоит позже всех других.
Самый полезный по содержанию сахара. Если их много, то выведите тот, у кого название в словаре стоит на первом месте.
Самый протеино-накачанный. Если имеется несколько вариантов, то снова выведите младший в словаре по названию.
Самый богатый витамином С. Такой продукт точно один.
Формат вывода
Названия продуктов по одному на каждой строке.

@Semen-Semenich · 22.04.2021, 18:36

Сообщение от pip67

По ссылке можно скачать файл ABBREV.csv

нам госдеп США закрыл доступ к ссылке. секретные данные однако

@pip67 · 22.04.2021, 19:38 **[ТС]**

прикол ниже пояса

@Semen-Semenich · 22.04.2021, 19:41

Сообщение от pip67

прикол ниже пояса

вот именно но с вашей стороны.

Сообщение от pip67

По ссылке можно скачать файл ABBREV.csv.

покажите в какой строке вашего вопроса ссылка? ах ну да - Суслика видишь? Вот и я не вижу. А он есть!

@antopen2007 · 30.03.2023, 08:30

Python
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
import numpy as np
 
# загружаем таблицу данных из файла
table = np.genfromtxt('ABBREV.csv', delimiter=';', dtype=None, names=True, encoding="utf8")
 
# определяем самый калорийный продукт
max_calories = np.max(table['calories'])
most_caloric_products = table[table['calories'] == max_calories]
most_caloric_product = np.max(most_caloric_products['name'])
print(most_caloric_product)
 
# определяем продукт с наибольшим содержанием сахара
max_sugar = np.max(table['sugar'])
most_sugary_products = table[table['sugar'] == max_sugar]
most_sugary_product = np.min(most_sugary_products['name'])
print(most_sugary_product)
 
# определяем продукт с наибольшим содержанием белка
max_protein = np.max(table['protein'])
most_protein_products = table[table['protein'] == max_protein]
most_protein_product = np.min(most_protein_products['name'])
print(most_protein_product)
 
# определяем продукт с наибольшим содержанием витамина С
max_vitamin_c = np.max(table['vitamin_c'])
most_vitamin_c_products = table[table['vitamin_c'] == max_vitamin_c]
most_vitamin_c_product = most_vitamin_c_products['name'][0]
print(most_vitamin_c_product)

@mik-a-el · 30.03.2023, 10:45

Полезные продукты

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
Инструменты COM: Сохранение данный из VARIANT в файл и загрузка из файла в VARIANT bedvit 28.01.2026 Сохранение базовых типов COM и массивов (одномерных или двухмерных) любой вложенности (деревья) в файл, с возможностью выбора алгоритмов сжатия и шифрования. Часть библиотеки BedvitCOM Использованы. . .	Загрузка PNG с альфа-каналом на SDL3 для Android: с помощью SDL_LoadPNG (без SDL3_image) 8Observer8 28.01.2026 Содержание блога SDL3 имеет собственные средства для загрузки и отображения PNG-файлов с альфа-каналом и базовой работы с ними. В этой инструкции используется функция SDL_LoadPNG(), которая. . .	Загрузка PNG с альфа-каналом на SDL3 для Android: с помощью SDL3_image 8Observer8 27.01.2026 Содержание блога SDL3_image - это библиотека для загрузки и работы с изображениями. Эта пошаговая инструкция покажет, как загрузить и вывести на экран смартфона картинку с альфа-каналом, то есть с. . .	Влияние грибов на сукцессию anaschu 26.01.2026 Бифуркационные изменения массы гриба происходят тогда, когда мы уменьшаем массу компоста в 10 раз, а скорость прироста биомассы уменьшаем в три раза. Скорость прироста биомассы может уменьшаться за. . .
Воспроизведение звукового файла с помощью SDL3_mixer при касании экрана Android 8Observer8 26.01.2026 Содержание блога SDL3_mixer - это библиотека я для воспроизведения аудио. В отличие от инструкции по добавлению текста код по проигрыванию звука уже содержится в шаблоне примера. Нужно только. . .	Установка Android SDK, NDK, JDK, CMake и т.д. 8Observer8 25.01.2026 Содержание блога Перейдите по ссылке: https:/ / developer. android. com/ studio и в самом низу страницы кликните по архиву "commandlinetools-win-xxxxxx_latest. zip" Извлеките архив и вы увидите. . .	Вывод текста со шрифтом TTF на Android с помощью библиотеки SDL3_ttf 8Observer8 25.01.2026 Содержание блога Если у вас не установлены Android SDK, NDK, JDK, и т. д. то сделайте это по следующей инструкции: Установка Android SDK, NDK, JDK, CMake и т. д. Сборка примера Скачайте. . .	Использование SDL3-callbacks вместо функции main() на Android, Desktop и WebAssembly 8Observer8 24.01.2026 Содержание блога Если вы откроете примеры для начинающих на официальном репозитории SDL3 в папке: examples, то вы увидите, что все примеры используют следующие четыре обязательные функции, а. . .

@pip67 0 / 0 / 0 Регистрация: 12.04.2021 Сообщений: 19

	Полезные продукты 22.04.2021, 16:31. Показов 3195. Ответов 5 Метки нет (Все метки) По ссылке можно скачать файл ABBREV.csv. Это – текстовый файл в кодировке UTF-8, в котором записана таблица данных, а данные в строчках разделены символом «точка-с-запятой». Файл создан департаментом сельского хозяйства США и в нём указаны продукты и содержание в них некоторых витаминов, минералов, а также калорийность на единицу массы. Для чтения данных из этого файла в объект numpy.ndarray воспользуйтесь методом genfromtxt() из библиотеки numpy. table = np.genfromtxt(’ABBREV.csv’, delimiter=’;’, dtype=None, names=True, encoding="utf8") Вычислите и выведите на отдельных строчках названия самого-самого продукта по различным критериям. Cамый калорийный. Если их несколько, то выведите тот, у кого название в словаре стоит позже всех других. Самый полезный по содержанию сахара. Если их много, то выведите тот, у кого название в словаре стоит на первом месте. Самый протеино-накачанный. Если имеется несколько вариантов, то снова выведите младший в словаре по названию. Самый богатый витамином С. Такой продукт точно один. Формат вывода Названия продуктов по одному на каждой строке. 0

@pip67 0 / 0 / 0 Регистрация: 12.04.2021 Сообщений: 19
	22.04.2021, 19:38 [ТС]
	прикол ниже пояса 0

@mik-a-el Администратор 87844 / 53165 / 249 Регистрация: 10.04.2006 Сообщений: 13,764
	30.03.2023, 10:45
	Полезные продукты 0