mirror of
https://github.com/freeCodeCamp/freeCodeCamp.git
synced 2026-04-06 01:00:28 -04:00
72 lines
4.6 KiB
Markdown
72 lines
4.6 KiB
Markdown
---
|
||
id: 5e4f5c4b570f7e3a4949899f
|
||
title: Прогнозування змін рівня моря
|
||
challengeType: 10
|
||
forumTopicId: 462370
|
||
dashedName: sea-level-predictor
|
||
---
|
||
|
||
# --description--
|
||
|
||
Ви будете <a href="https://replit.com/github/freeCodeCamp/boilerplate-sea-level-predictor" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">працювати над цим проєктом з нашим стартовим кодом Replit</a>.
|
||
|
||
- Почніть з імпорту проєкту на Replit.
|
||
- Потім ви побачите вікно `.replit`.
|
||
- Оберіть `Use run command` та натисніть кнопку `Done`.
|
||
|
||
|
||
Ми досі розробляємо інтерактивну частину навчальної програми з Python. Наразі є декілька відео на ютуб-каналі freeCodeCamp.org, які навчать всього необхідного для виконання цього проєкту:
|
||
|
||
- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Python for Everybody Video Course</a> (14 годин)
|
||
|
||
- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/how-to-analyze-data-with-python-pandas/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">How to Analyze Data with Python Pandas</a> (10 годин)
|
||
|
||
# --instructions--
|
||
|
||
Ви проаналізуєте набір даних про зміни середнього рівня моря на планеті з 1880 року. Ви використаєте дані, щоб передбачити зміни рівня моря до 2050 року.
|
||
|
||
Використайте дані для виконання наступних завдань:
|
||
|
||
- Використайте Pandas для імпорту даних з `epa-sea-level.csv`.
|
||
- Використайте matplotlib, щоб створити діаграму розсіювання, використовуючи стовпчик `Year` як вісь X та стовпчик `CSIRO Adjusted Sea Level` як вісь Y.
|
||
- Використайте функцію `linregress` із `scipy.stats`, щоб отримати нахил та Y-перехоплення лінії, яка найкраще підходить. Нанесіть лінію, яка найкраще підходить, поверх діаграми розсіювання. Проведіть лінію через 2050 рік, щоб передбачити підвищення рівня моря в 2050 році.
|
||
- Побудуйте нову лінію, яка найкраще підходить, просто використовуючи дані з 2000 року до найновішого року в наборі даних. Зробіть так, щоб лінія також проходила через 2050 рік, щоб передбачити підвищення рівня моря в 2050 році, якщо темпи підвищення триватимуть, як це було з 2000 року.
|
||
- Міткою X повинна бути `Year`, міткою Y повинна бути `Sea Level (inches)`, а назвою повинна бути `Rise in Sea Level`.
|
||
|
||
Для вас складені модульні тести у `test_module.py`.
|
||
|
||
Шаблон також містить команди для збереження та повернення зображення.
|
||
|
||
## Розробка
|
||
|
||
Для розробки ви можете використати `main.py`, щоб протестувати свої функції. Натисніть кнопку «run» і `main.py` запуститься.
|
||
|
||
## Тестування
|
||
|
||
Ми перенесли тести з `test_module.py` в `main.py` для вашої зручності. Тести запустяться автоматично, коли ви натиснете на кнопку «run».
|
||
|
||
## Надсилання
|
||
|
||
Скопіюйте URL-адресу свого проєкту та відправте її до freeCodeCamp.
|
||
|
||
## Джерело даних
|
||
|
||
<a href="https://datahub.io/core/sea-level-rise" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Глобальна зміна середнього абсолютного рівня моря</a>, 1880-2014 від Агентства з охорони навколишнього середовища США з використанням даних CSIRO, 2015; NOAA, 2015.
|
||
|
||
|
||
# --hints--
|
||
|
||
Проєкт повинен пройти усі тести Python.
|
||
|
||
```js
|
||
|
||
```
|
||
|
||
# --solutions--
|
||
|
||
```py
|
||
# Python challenges don't need solutions,
|
||
# because they would need to be tested against a full working project.
|
||
# Please check our contributing guidelines to learn more.
|
||
```
|