{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Массив из файла\n",
    "\n",
    "Загрузить числа из CSV-файла — всю таблицу или один столбец — и сохранить результат обратно в файл.\n",
    "\n",
    "Курс NumPy · урок `np-loadtxt` · [урок на сайте](https://ds-edu-trainer.vercel.app/courses/numpy/loadtxt).\n",
    "\n",
    "Выполняйте ячейки по порядку (Shift+Enter), начиная с первой — она готовит урок. После каждого упражнения идёт\n",
    "ячейка проверки: она печатает ✓ / ✗ и итог."
   ],
   "id": "intro"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "jupyter": {
     "source_hidden": true
    }
   },
   "source": [
    "# @title Подготовка урока — выполните эту ячейку первой\n",
    "# Проверяет версии пакетов, записывает файлы данных в папку data/ и определяет _check — проверку упражнений.\n",
    "import base64, os, zlib\n",
    "\n",
    "for _name, _min in {\"numpy\":\"2.0\"}.items():\n",
    "    try:\n",
    "        _have = __import__(_name).__version__\n",
    "    except ImportError:\n",
    "        print(f\"Нет пакета {_name}: выполните %pip install {_name} и перезапустите ядро\")\n",
    "        continue\n",
    "    if tuple(int(x) for x in _have.split(\".\")[:2]) < tuple(int(x) for x in _min.split(\".\")):\n",
    "        print(f\"Урок написан для {_name} {_min} и новее, у вас {_have}: выполните %pip install -U {_name} и перезапустите ядро\")\n",
    "\n",
    "_DATA = {\n",
    "    \"moscow_2025.csv\": \"\"\"\n",
    "eNplWEmuXDcM3Oss6gdx0HQaw0i88MKBEWSR3D6oIqXuOKv/H5uiyOIo/v71n/rXtx8/v/z4/kf+8/Xv+vPPb799//nlx48i9bWf\n",
    "XV/2aG1PK4rv+f42fDd8T357fYk/Wl/z0SqPl15fos8IAjgGCQ7CImGSsOprPY0E/tvry/PEBm+rL+UBK9Lqa0ApSQY5WnYSpAjV\n",
    "NBwJtcSSwx+pAgIUbVDUHwuWDhbBGQ8ClXYQwDGLTCiGg8+q69lFFo700Ezl0SI7WS5eLVmMQlZRCctf+rRq4NA8os+OIwYCMe5B\n",
    "cNg74l4S+lF7VnmsKDXliVBdJ60jJY+sX4VusvSAhK6kqgsoQuwqJsd367AoD42PQ3ZRC6SNynrYR0L/lTDC1S9liEixeYMsZay4\n",
    "8iprUFbAMojaKt6OJj15XA5lpEedUeBgwc29uNEgDRPJEmHAwFjE0jsjeCeAZAL09uwAmZRJCuMw8PVFDQWipSo03AmnP70KRPdG\n",
    "HgIU0dHl7adZFRQ92dBToW68yyIGJlLKD2Wlv3un5B5mjKeXTpB33O7PLH3eTPXaIXfBnl5fjXG3S9+hfEtAB0Dz6s+o6+llQNdn\n",
    "15OVQ8OlCER9vAyDbNju1cDvF9Tgz1BT3i9l0FMT9/c6n1XGzDxvz6oOCdRQ3nk+9s23TaNmC/+/WobjlBQKV3QQ6GwDR6gxDUKZ\n",
    "TADGymQp2mEcOfrN0ABijrjRDgPSA66YtT+rTNiIgpAX7LixEZde1qlWjc7SsuQUqskKuZSQ44yAn2ULOPWKkrI86ouliavfgK72\n",
    "zLLGKQYjfp9p8UFtrShHyFB/Rln7mCN1PlZ2C/wGAWllM/FaPfVoK302M9Y2zNK6MhW2MyI2tZtlwxB8ZukeVSl6EesNDVo9YbtX\n",
    "7c+uN9H2rshv1hxBfW2NsIondNKE4qVlLZGmdaCkH7SlWUX2MheDAwp21Ov87u9LgjDqCJkOM4q0CVwqU1VIAPqrbgKIOyILVua+\n",
    "SKsIuvedIkgZ6H0IgMSrGH0+i4hVFIe0DBxAmGr1JPQARkDupIzK0txu22MAVlY9pJTIoiNYrKip7LoA5mkDoi00g3MHFFEhNGKn\n",
    "Dari11ZlBPLgMXrwrZsixbWecigKfLWyJAZhMARonpIww0cQiNgpolR8VemMOy+iGQrCVKC/rTHQxI9gQ8wqoD6NHX74dKdZRe9g\n",
    "nQ+CB2QSlWsXsZ6euAbYwAELsINCPVqVTYoUsYVTXhXJYpSTuEmE+yriDZQOiiAOi7hEZMnpFOIa9shJIXELybKY51rEvbLfybg8\n",
    "/cTHjMs9KpAotelFHGG7P7zkK6+ex7fOnxcocNAs0lsg9VavS/ysdw7qxFuhHgJdi3QLNBMc8Djgcpw6lJ4ZtC5lhLNlM5lGkU7X\n",
    "blAMfi3SMyC0sY3sIn1HXMl+Blu/jISBlE6KsMPiaEbBiBr0QbAMa+SD4qrh8bOe1iCjX58nhGMEeqos9lJkTIiQqtB7k2cBvY0B\n",
    "MDqKjA2zaIRWg6GzReRTZUqeEgVgsESAhflDTJEhXmQysrzqOAhOv5drjLGzQwSNYAhDUMJMfRiVM2OZlnbYPhnL48PSuTMDABvT\n",
    "cbVIB41ONIosCSfTgTy1NDPpltdlGWKnH8ryvOuUfVksQP4R3WvcooM5SIqsecMn83itiFK9ZXbtzJsbhrvhFOU0TgiyJeojUQoe\n",
    "vbmeVmwLP6iyT3mR7SFCb53ZmdTaj12bqC+451AmDqyqky2wF9kLPDt4WMT3BqVDzsgXQkvJx83amIJSFcXFHinaNJPydBRtlqF8\n",
    "Oog2jxhTAsBTPe06Ea4tXa793jXDMZSDFNS2oj3IZGyMom0n8srcwSOmRbFSY0+UoiKg9AhNe7yoaGJ4CpKKZeJG5ZtFhTrbOzZU\n",
    "MgdpRVAGeFaAFJQJv8s7m1T48/7AULJ40oOoqaotGrKeYVFVojNG8sAK1Uy5i6pa1CLtSS6qfpnioaR6svA0HdWRDrtvNp1ZboSh\n",
    "ictWJs81THf0pKy9vahlI2Yy67OLmtzQTBVN/+MML2oshetDH/ML6+C4rtEEPbwWPOOmbuqMJnjtUlLWLQpsdVbUWO1GOGBAtFPp\n",
    "HrjGC5ZKa2RYUDSj/ka0MyX9k4e9a0f1DUqP4eatoo+Yu27nVp+3dzpnQvV1K1DnBKC+I+70jJ7aW5Qa9aNzP1lIYXBY1492FTyW\n",
    "zWlxVpxFu+dMcNqe9p7zB71GnnGrVNre55kP06d9ceC+E6T2XZGPct/v0QX3R+oMuUWUnR+LgZyVwx2wYRjHb9rRSPAYoO7Vg8+x\n",
    "yFSCNUbMXJq7Ex2z5oiWUA0M8jQztR05ybMaIvlm4+R/R32dmOQ9KjGeMTo1pu4z6um0mEzPA1+nx2vAYjiH1B6wcX6HqnPkqHKq\n",
    "vc55x4dzM4aPnTUFIM0dF92bV0Nn/yTgOTbuwK9oe4/V84zXxQfmHc9BcXJMPtK8KFregwEtAVojrL1Ln4UIGFEQgrA+3z4g4Mk2\n",
    "Y6RjEd6NWg0Wr150Y+QMMQue3WzkkR4KQzeg7u/Xk26Krmf2091jyXS7wx7cAfTLMPn4u2bwBSefEqGk1VOYrTU+hDm68lu4MDij\n",
    "rzXUFTgkFz18vjV6tT1erOGv1FPWraWGzjI2irXci92FZJvxfvYshtZWvIXvMgnt7Gn1tH8TtssaybiLoZVRR0aNFpN4oQ/OQVZM\n",
    "LJYDmmXAxGNbGS9GnOhnDZU4YJnIVsP9jBeT3Hx0vk1HMYE24TE83QwN7NELvWmL9QzXI0GR2D/dl75hl5ibwrxXLTY+zBnorh66\n",
    "25XCfULAHIRxFyJpns7cL0rWT9N1lwzxOLX3PvEEj2GhmAtUhJAXs/d6JvUzjRWVUo4Vw0LRo9uwSBUzrlPBnxrbe0EzuRYwy11S\n",
    "40oDZyakBIJxhivFcVZYoOyw+xXNH5vLdjexhyLXcM/tpt6dFKqGFnOLfd7dQZl7njrJbVgqonhwr8Kg9P+B7DM3tLFUW8V83WW7\n",
    "cww032d3mOr0lmbdUMRKMcUkXFwpSqxK4zliPRah7Sz8wOV3QXzOdXp0BZKo0dbH3bchaq1Yn7msjwUmeD43zUzRvnOde1EcLbfG\n",
    "Z+tgQ96XHVIsmyWWvhhEDTvGWNeOK8oPl7MsSLHR00fnLfovWM2L8A==\n",
    "\"\"\",\n",
    "}\n",
    "os.makedirs(\"data\", exist_ok=True)\n",
    "for _name, _packed in _DATA.items():\n",
    "    with open(os.path.join(\"data\", _name), \"wb\") as _f:\n",
    "        _f.write(zlib.decompress(base64.b64decode(_packed)))\n",
    "print(\"Файлы данных:\", \", \".join(sorted(_DATA)))\n",
    "\n",
    "# ─── Проверка упражнений: тот же раннер, что у задач на сайте ───\n",
    "# ─── Запуск тестов ───────────────────────────────────────────────────────────\n",
    "\n",
    "_TIMEOUT = 2.0  # секунд на тест; отдельный тест может задать свой: test_x.timeout = 10\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _call_with_timeout(target, seconds: float) -> bool:\n",
    "    \"\"\"Запускает target() в отдельном потоке. Возвращает False, если за seconds он не завершился.\"\"\"\n",
    "    import sys\n",
    "    import threading\n",
    "\n",
    "    if sys.platform == \"emscripten\":  # Python в браузере: потоков нет, таймаут обеспечивает страница\n",
    "        target()\n",
    "        return True\n",
    "    # Большой стек нужен, чтобы глубокая рекурсия давала RecursionError, а не аварийное завершение Python.\n",
    "    for megabytes in (256, 64, 0):\n",
    "        try:\n",
    "            threading.stack_size(megabytes * 1024 * 1024)\n",
    "            worker = threading.Thread(target=target, daemon=True)\n",
    "            worker.start()\n",
    "        except (ValueError, RuntimeError, MemoryError):\n",
    "            continue\n",
    "        worker.join(seconds)\n",
    "        return not worker.is_alive()\n",
    "    target()  # потоки недоступны — запускаем без таймаута\n",
    "    return True\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _test_info(fn) -> dict:\n",
    "    \"\"\"Описание теста, его лимит времени и сообщение на случай зависания.\"\"\"\n",
    "    limit = getattr(fn, \"timeout\", _TIMEOUT)\n",
    "    hint = getattr(fn, \"timeout_hint\", \"\")\n",
    "    message = (\n",
    "        f\"тест не завершился за {limit:g} с — возможно, бесконечный цикл или рекурсия: \"\n",
    "        \"проверьте, что границы/аргументы изменяются на каждом шаге\" + (f\". {hint}\" if hint else \"\")\n",
    "    )\n",
    "    return {\"title\": (fn.__doc__ or fn.__name__).strip(), \"timeout\": limit, \"timeout_message\": message}\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _error_result(title: str, error: BaseException, user_file: str | None) -> dict:\n",
    "    \"\"\"Результат упавшего теста: статус, сообщение, тип исключения и строка в коде решения.\"\"\"\n",
    "    line = None\n",
    "    if user_file:  # самый глубокий кадр в коде решения; ошибка внутри самих тестов — без номера строки\n",
    "        tb = error.__traceback__\n",
    "        while tb is not None:\n",
    "            if tb.tb_frame.f_code.co_filename == user_file:\n",
    "                line = tb.tb_lineno\n",
    "            tb = tb.tb_next\n",
    "    status, message = \"error\", f\"{type(error).__name__}: {error}\"\n",
    "    if isinstance(error, NotImplementedError):\n",
    "        status, message, line = \"not_written\", \"функция ещё не написана\", None\n",
    "    elif isinstance(error, AssertionError):\n",
    "        status, message = \"failed\", str(error) or \"проверка не прошла\"\n",
    "    elif isinstance(error, RecursionError):\n",
    "        message = \"RecursionError: слишком глубокая рекурсия — проверьте базовый случай и то, что задача уменьшается\"\n",
    "    elif isinstance(error, MemoryError) or (isinstance(error, OverflowError) and \"index-sized\" in str(error)):\n",
    "        message = f\"{type(error).__name__}: не хватило памяти — возможно, создаётся слишком большая структура данных\"\n",
    "    return {\"title\": title, \"status\": status, \"message\": message, \"error_type\": type(error).__name__, \"line\": line}\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _run_tests(verbose: bool = True, on_start=None, on_result=None, user_file: str | None = None) -> list[dict]:\n",
    "    \"\"\"Запускает тесты задачи (_TESTS — функции из tests.py) по порядку, каждый — с таймаутом.\n",
    "\n",
    "    Возвращает список результатов: {\"title\", \"status\", \"message\", \"error_type\", \"line\"}, где status —\n",
    "    passed · failed · error · not_written · timeout · not_run. Если тест завис, при verbose=True печатает\n",
    "    итог и завершает процесс: зависший поток остановить нельзя. on_start(i) и on_result(i, результат)\n",
    "    вызываются по мере выполнения; user_file — имя файла с кодом решения для номеров строк в ошибках.\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    import os\n",
    "    import sys\n",
    "\n",
    "    if verbose:\n",
    "        try:  # ✓ и кириллица в консоли Windows со старой кодировкой\n",
    "            sys.stdout.reconfigure(encoding=\"utf-8\")\n",
    "        except Exception:  # noqa: BLE001 — reconfigure может не быть (перенаправленный вывод, браузер)\n",
    "            pass\n",
    "\n",
    "    tests = list(_TESTS)\n",
    "    results: list[dict] = []\n",
    "    not_written = hung = False\n",
    "    for index, fn in enumerate(tests):\n",
    "        info = _test_info(fn)\n",
    "        outcome: dict = {}\n",
    "\n",
    "        def target(fn=fn, outcome=outcome):\n",
    "            try:\n",
    "                fn()\n",
    "            except BaseException as e:\n",
    "                outcome[\"error\"] = e\n",
    "\n",
    "        if on_start:\n",
    "            on_start(index)\n",
    "        if not _call_with_timeout(target, info[\"timeout\"]):\n",
    "            results.append({\"title\": info[\"title\"], \"status\": \"timeout\", \"message\": info[\"timeout_message\"], \"error_type\": None, \"line\": None})\n",
    "            for other in tests[index + 1:]:\n",
    "                results.append({\"title\": _test_info(other)[\"title\"], \"status\": \"not_run\", \"message\": \"не запускался: предыдущий тест завис\", \"error_type\": None, \"line\": None})\n",
    "            hung = True\n",
    "            break\n",
    "        error = outcome.get(\"error\")\n",
    "        if error is None:\n",
    "            result = {\"title\": info[\"title\"], \"status\": \"passed\", \"message\": \"\", \"error_type\": None, \"line\": None}\n",
    "        else:\n",
    "            result = _error_result(info[\"title\"], error, user_file)\n",
    "            not_written = not_written or result[\"status\"] == \"not_written\"\n",
    "        results.append(result)\n",
    "        if on_result:\n",
    "            on_result(index, result)\n",
    "\n",
    "    if not_written:  # пока функция не написана, «даром» пройденные тесты не засчитываются\n",
    "        for r in results:\n",
    "            if r[\"status\"] == \"passed\":\n",
    "                r.update(status=\"not_written\", message=\"не засчитан, пока функция не написана\")\n",
    "    for r in results:\n",
    "        if len(r[\"message\"]) > 300:\n",
    "            r[\"message\"] = r[\"message\"][:300] + \"…\"\n",
    "\n",
    "    if verbose:\n",
    "        if not_written:\n",
    "            print(\"Функция ещё не написана — замените raise NotImplementedError своим кодом.\\n\")\n",
    "        for r in results:\n",
    "            mark = {\"passed\": \"✓\", \"not_run\": \"–\"}.get(r[\"status\"], \"✗\")\n",
    "            print(f\"{mark} {r['title']}\")\n",
    "            if r[\"message\"]:\n",
    "                print(f\"    {r['message']}\")\n",
    "        passed = sum(r[\"status\"] == \"passed\" for r in results)\n",
    "        print(\"─\" * 40)\n",
    "        print(f\"Прошло {passed} из {len(results)}\" + (\" — всё верно!\" if passed == len(results) else \"\"))\n",
    "        if hung:\n",
    "            print(\"Выполнение остановлено: один из тестов завис.\")\n",
    "            sys.stdout.flush()\n",
    "            os._exit(1)\n",
    "    return results\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _check(*tests, names=()):\n",
    "    \"\"\"Запускает проверки упражнения и печатает ✓ / ✗ и итог — как на сайте.\"\"\"\n",
    "    for name in names:\n",
    "        if \".\" in name:  # «Класс.метод» из заготовки: класс должен быть объявлен\n",
    "            if not isinstance(globals().get(name.split(\".\")[0]), type):\n",
    "                print(f\"✗ класс {name.split('.')[0]} не объявлен — выполните ячейку упражнения\")\n",
    "                return\n",
    "            continue\n",
    "        if name not in globals():\n",
    "            print(f\"✗ переменная {name} не создана — выполните ячейку упражнения\")\n",
    "            return\n",
    "        if globals()[name] is Ellipsis:\n",
    "            print(f\"✗ {name} пока равна ... — замените многоточие своим кодом\")\n",
    "            return\n",
    "    globals()[\"_TESTS\"] = list(tests)\n",
    "    _run_tests()"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "setup"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Настоящие данные не набирают руками — их загружают из файла. В этом уроке — погода в Москве за 2025 год,\n",
    "по дню в строке: файл `data/moscow_2025.csv` уже лежит рядом с уроком. CSV — это текст, поэтому сначала\n",
    "посмотрим на его начало как на обычный текст: `open` открывает файл, метод `read` читает его целиком, а `with`\n",
    "сам закроет файл, когда блок закончится."
   ],
   "id": "text-10"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Начало файла\n",
    "with open(\"data/moscow_2025.csv\") as f:\n",
    "    print(f.read()[:120])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "peek"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Первая строка — **заголовок**: названия столбцов. Дальше — данные через запятую: номер дня, минимальная и\n",
    "максимальная температура, осадки в миллиметрах.\n",
    "\n",
    "## Загрузить таблицу: np.loadtxt\n",
    "\n",
    "`np.loadtxt` читает текстовый файл с числами в массив. Ему нужно сказать, чем разделены значения —\n",
    "`delimiter=\",\"`, и сколько строк сверху пропустить — `skiprows=1`, чтобы не читать заголовок:"
   ],
   "id": "text-17"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Весь файл в двумерный массив\n",
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "weather = np.loadtxt(\"data/moscow_2025.csv\", delimiter=\",\", skiprows=1)\n",
    "print(weather.shape)\n",
    "weather"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "load"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Получилась таблица 365 × 4: по строке на день, по столбцу на показатель. Большие массивы NumPy показывает\n",
    "сокращённо — несколько строк начала, `...` и конец; строки не пропали, просто не напечатаны. Все числа дробные — `loadtxt` по\n",
    "умолчанию читает всё как `float`."
   ],
   "id": "text-27"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Вопрос.** Сколько всего чисел в `weather` — чему равен `weather.size`?\n",
    "\n",
    "- 365\n",
    "- 1460\n",
    "- 4\n",
    "\n",
    "<details><summary>Ответ</summary>\n",
    "\n",
    "1460\n",
    "\n",
    "Форма `(365, 4)`: 365 строк по 4 числа — всего 365 × 4 = 1460. `size` считает все элементы, а не строки: строк — это `len(weather)`.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "quiz-32"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Без `skiprows=1` `loadtxt` пытается превратить в число слово `day` из заголовка и падает:"
   ],
   "id": "text-41"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Заголовок прочитан как данные\n",
    "# Эта ячейка показывает ошибку ValueError: она перехвачена, чтобы «Выполнить всё» не останавливалось.\n",
    "try:\n",
    "    np.loadtxt(\"data/moscow_2025.csv\", delimiter=\",\")\n",
    "except Exception as error:\n",
    "    print(f\"{type(error).__name__}: {error}\")"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "no-skip"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "> **Типичная ошибка: забыли пропустить заголовок.**\n",
    ">\n",
    "> «could not convert string 'day' to float» — значит, в числовые данные попал текст. Чаще всего это заголовок:\n",
    "> добавьте `skiprows=1`."
   ],
   "id": "component-46"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Только нужный столбец: usecols\n",
    "\n",
    "Брать отдельные столбцы из таблицы мы научимся в следующем модуле. А пока `loadtxt` может загрузить сразу\n",
    "один столбец — номер в `usecols=` (считая с нуля). Получится обычный одномерный массив:"
   ],
   "id": "text-50"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Только максимальная температура\n",
    "hot = np.loadtxt(\"data/moscow_2025.csv\", delimiter=\",\", skiprows=1, usecols=2)\n",
    "print(hot.shape)\n",
    "print(hot.min(), hot.max())"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "usecols"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 1. Максимальные температуры\n",
    "\n",
    "Загрузите из файла только столбец `temp_max` (он третий, его номер — 2) и сохраните в `tmax`. Затем сохраните\n",
    "в `warm_avg` среднюю максимальную температуру за год.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Те же `delimiter=\",\"` и `skiprows=1`, плюс `usecols=2`.\n",
    "\n",
    "</details>\n",
    "<details><summary>Подсказка 2</summary>\n",
    "\n",
    "Среднее — метод `mean`.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "tmax-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "tmax = ...\n",
    "warm_avg = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "tmax"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 1 — выполните после своего решения\n",
    "def test_tmax():\n",
    "    \"tmax — 365 максимальных температур\"\n",
    "    assert isinstance(tmax, np.ndarray), f\"tmax — это {type(tmax).__name__}, а нужен массив из np.loadtxt\"\n",
    "    assert tmax.ndim == 1, f\"у tmax форма {tmax.shape}, а нужен один столбец: вспомните, как выбрать столбец при чтении\"\n",
    "    assert len(tmax) == 365, f\"в tmax {len(tmax)} значений, а дней в году 365\"\n",
    "    assert tmax.max() == 27.2, \"это не столбец temp_max — номера столбцов считают с нуля\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_avg():\n",
    "    \"warm_avg — средняя максимальная температура\"\n",
    "    assert abs(warm_avg - 9.123014) < 1e-5, f\"warm_avg = {warm_avg} — это не средняя максимальная температура за год\"\n",
    "\n",
    "_check(test_tmax, test_avg, names=[\"tmax\",\"warm_avg\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "tmax-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "tmax = np.loadtxt(\"data/moscow_2025.csv\", delimiter=\",\", skiprows=1, usecols=2)\n",
    "warm_avg = tmax.mean()\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "tmax-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 2. Осадки за год\n",
    "\n",
    "Загрузите столбец осадков `precip_mm` в `precip` и посчитайте, сколько миллиметров осадков выпало за год —\n",
    "сохраните в `rain_total`.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Осадки — последний столбец, четвёртый по счёту; номер считают с нуля.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "rain-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "precip = ...\n",
    "rain_total = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "rain"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 2 — выполните после своего решения\n",
    "def test_precip():\n",
    "    \"precip — осадки за 365 дней\"\n",
    "    assert isinstance(precip, np.ndarray), f\"precip — это {type(precip).__name__}, а нужен массив из np.loadtxt\"\n",
    "    assert precip.shape == (365,), f\"у precip форма {precip.shape}, а нужен один столбец: вспомните, как выбрать столбец при чтении\"\n",
    "    assert precip.min() >= 0 and precip.max() == 24.4, \"это не столбец precip_mm — номера столбцов считают с нуля\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_total():\n",
    "    \"rain_total — сумма осадков за год\"\n",
    "    assert abs(rain_total - 711.3) < 1e-6, f\"rain_total = {rain_total} — это не сумма осадков за год\"\n",
    "\n",
    "_check(test_precip, test_total, names=[\"precip\",\"rain_total\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "rain-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "precip = np.loadtxt(\"data/moscow_2025.csv\", delimiter=\",\", skiprows=1, usecols=3)\n",
    "rain_total = precip.sum()\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "rain-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Сохранить результат: np.savetxt\n",
    "\n",
    "`np.savetxt(путь, массив)` записывает массив в текстовый файл, по числу в строке. Параметр `fmt=` задаёт, как\n",
    "печатать числа: `\"%.1f\"` — с одним знаком после точки:"
   ],
   "id": "text-72"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Сохранить температуры в °F\n",
    "np.savetxt(\"data/fahrenheit.txt\", hot * 9 / 5 + 32, fmt=\"%.1f\")\n",
    "with open(\"data/fahrenheit.txt\") as f:\n",
    "    print(f.read()[:30])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "save"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 3. Файл минимальных температур\n",
    "\n",
    "Загрузите столбец `temp_min` (номер 1) в `tmin` и сохраните его в файл `data/tmin.txt`, по числу в строке,\n",
    "с одним знаком после точки.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Загрузка — как в прошлых упражнениях, только `usecols=1`.\n",
    "\n",
    "</details>\n",
    "<details><summary>Подсказка 2</summary>\n",
    "\n",
    "`np.savetxt(\"data/tmin.txt\", tmin, fmt=\"%.1f\")`.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "save-tmin-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "tmin = ...\n",
    "# сохраните tmin в файл data/tmin.txt"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "save-tmin"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 3 — выполните после своего решения\n",
    "def test_tmin():\n",
    "    \"tmin — столбец минимальных температур\"\n",
    "    assert isinstance(tmin, np.ndarray) and tmin.shape == (365,), \"tmin — это должен быть один столбец из файла — вспомните, как выбрать столбец при чтении\"\n",
    "    assert tmin.min() == -14.9, \"это не столбец temp_min — номера столбцов считают с нуля\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_file():\n",
    "    \"в data/tmin.txt 365 строк с одним знаком после точки\"\n",
    "    import os\n",
    "\n",
    "    assert os.path.exists(\"data/tmin.txt\"), \"файла data/tmin.txt нет — сохраните массив через np.savetxt\"\n",
    "    with open(\"data/tmin.txt\") as f:\n",
    "        lines = f.read().split()\n",
    "    assert len(lines) == 365, f\"в файле {len(lines)} чисел, а нужно 365\"\n",
    "    assert lines[0] == \"-9.9\", f\"первая строка файла — {lines[0]!r}, а нужно -9.9: задайте формат чисел с одним знаком после точки\"\n",
    "\n",
    "_check(test_tmin, test_file, names=[\"tmin\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "save-tmin-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "tmin = np.loadtxt(\"data/moscow_2025.csv\", delimiter=\",\", skiprows=1, usecols=1)\n",
    "np.savetxt(\"data/tmin.txt\", tmin, fmt=\"%.1f\")\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "save-tmin-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Итоги\n",
    "\n",
    "- `np.loadtxt(путь, delimiter=\",\", skiprows=1)` — числа из CSV в массив; строка файла — строка массива.\n",
    "- `usecols=` — загрузить только нужный столбец (номер с нуля).\n",
    "- Текст в числах (например, незамеченный заголовок) — ошибка `could not convert string`.\n",
    "- `np.savetxt(путь, массив, fmt=\"%.1f\")` — записать массив в файл."
   ],
   "id": "text-87"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Подробнее в справочнике:** [numpy/io](https://ds-edu-trainer.vercel.app/reference/numpy/io)"
   ],
   "id": "more"
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "name": "python"
  },
  "colab": {
   "provenance": []
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}