{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Мини-проект: метеостанции\n",
    "\n",
    "Собрать данные трёх станций в одну таблицу, заполнить пропуски показаниями соседей, посчитать недельные средние, найти «остров тепла» в центре города и сохранить отчёт в файл.\n",
    "\n",
    "Курс NumPy · урок `np-project-station` · [урок на сайте](https://ds-edu-trainer.vercel.app/courses/numpy/project-station).\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",
    "    \"station_center.csv\": \"\"\"\n",
    "eNotkEFqRDEMQ/c+i2Jix4mT4xR+oX8xpYspZW5flMkqPCTLcq6PF56fjx98/T7u636+8Hd/X2IoXRumw3SJH4pNjZTIhGtIHGow\n",
    "DelABrouGShNO9K3K1FCG2eGhkzOdEyDa8oiBXLtBKsoqcbAqk3MmDOYOnWKOXESqy6xdtS+t9gu4xgNTVOso/g7qmkVG6dERxDz\n",
    "zOa+yibNwZODixYqS50PqKjqSD5T3N5EbYg7ivGaCqfYUKoOjA5TFw+q2xxq4p2qsQP7+4DTm+j0JsVF79AmPlG1YvZ9zD89y1E+\n",
    "\"\"\",\n",
    "    \"station_airport.csv\": \"\"\"\n",
    "eNo1kEFOBDEMBO9+S8eK7ThxnoM0SMxhEYdFaH+PegaO5SSVbh9vLzzfH1/4+H6cx/l84ef8PMTQpg5UwTXFSYlKDE0JUqAmproM\n",
    "tFLDWggdkjeVITRkoqUWypE6Zf1RR2qXoqVQC6kmG22R+M7FOnFibQwdYgY6QruYg1PnNPBvtkHZxkq4LrFECw1mStom2tB1lwmx\n",
    "RZxs43xbjGX3ByG2gVVXQu9ors6ToVvc0Lom1oTz1KkxbLusHrycjDC5sQEWZRpPNOMu49qQT3RWMww18UXp5peXtG7cflX8BZMj\n",
    "TyQ=\n",
    "\"\"\",\n",
    "    \"station_forest.csv\": \"\"\"\n",
    "eNotkEtqg0EMg/c+i8b4MQ/PcQp/oVmkdJFScvuiTJYfsmXJ18cTj8/7D75+77fr9nji7/Z9iaNNXdiBriaBVodCTRJta6A2lk7p\n",
    "JEclXFMGyUimSyba0kFKnbLetJCaUvRMuriGbFJgO0yHuJ2DNRHq4q80RdW1xINGTqPXcB61JpLYj4rQJT7Qhk6Ohqb4fNfyVwRf\n",
    "xHE2Xby42VnTdYtvtGAIQ9cpYWjJarTaEv5GOx8KHjJsg2lJJFrnjxxdl0Sn6qhCUB3cHaiO0JCYaKaFVcd58e6kc2iXKA7nSRXy\n",
    "D7SAUsQ=\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": [
    "Три метеостанции — в центре, в аэропорту и в лесу за городом — прислали данные за февраль 2025 года. В файлах\n",
    "есть пропуски: датчик в аэропорту молчал пять дней. Задача — собрать общую картину: где и когда было холоднее,\n",
    "насколько центр теплее окраин, и сохранить недельный отчёт.\n",
    "\n",
    "## Шаг 1. Одна таблица"
   ],
   "id": "text-11"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 1. Температура трёх станций\n",
    "\n",
    "Загрузите три файла `data/station_center.csv`, `data/station_airport.csv`, `data/station_forest.csv` и соберите\n",
    "в `temps` таблицу температур (столбец 1 каждого файла): строка — станция в этом порядке, столбец — день.\n",
    "В `gaps` сохраните число пропусков у каждой станции.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Каждый файл — `np.genfromtxt(путь, delimiter=\",\", skip_header=1)`; можно сразу `usecols=1`.\n",
    "\n",
    "</details>\n",
    "<details><summary>Подсказка 2</summary>\n",
    "\n",
    "Таблица из трёх рядов — `np.stack([...])`; пропуски по станции — сумма маски `np.isnan(temps)` по `axis=1`.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "load-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "temps = ...\n",
    "gaps = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "load"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 1 — выполните после своего решения\n",
    "def test_temps():\n",
    "    \"temps — 3 станции × 28 дней\"\n",
    "    assert isinstance(temps, np.ndarray), f\"temps — это {type(temps).__name__}, а нужен массив из np.stack\"\n",
    "    assert temps.shape != (84,), \"temps — один ряд из 84 чисел: таблицу строит np.stack, а не concatenate\"\n",
    "    assert temps.shape != (28, 3), \"у temps форма (28, 3): станции должны быть строками\"\n",
    "    assert temps.shape == (3, 28), f\"у temps форма {temps.shape}, а нужна (3, 28)\"\n",
    "    assert np.nanmax(temps) < 5, \"в temps не температура: нужен столбец температуры каждого файла\"\n",
    "    assert np.nanmean(temps[0]) > np.nanmean(temps[2]), \"станции не в том порядке: center, airport, forest\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_gaps():\n",
    "    \"gaps — пропуски каждой станции\"\n",
    "    assert np.shape(gaps) == (3,), f\"у gaps форма {np.shape(gaps)}, а станций три\"\n",
    "    assert gaps.tolist() == [1, 5, 0], f\"gaps = {gaps.tolist()} — это не число пропусков каждой станции\"\n",
    "\n",
    "_check(test_temps, test_gaps, names=[\"temps\",\"gaps\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "load-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "center = np.genfromtxt(\"data/station_center.csv\", delimiter=\",\", skip_header=1)\n",
    "airport = np.genfromtxt(\"data/station_airport.csv\", delimiter=\",\", skip_header=1)\n",
    "forest = np.genfromtxt(\"data/station_forest.csv\", delimiter=\",\", skip_header=1)\n",
    "temps = np.stack([center[:, 1], airport[:, 1], forest[:, 1]])\n",
    "gaps = np.isnan(temps).sum(axis=1)\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "load-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Шаг 2. Заполнить пропуски соседями\n",
    "\n",
    "Средняя по всему месяцу — плохая замена для одного дня: погода в феврале менялась от −9 до +3. Гораздо точнее\n",
    "взять показания **других станций в тот же день** — станции стоят недалеко друг от друга, и погода у них\n",
    "меняется вместе."
   ],
   "id": "text-26"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 2. Средняя соседей\n",
    "\n",
    "Сохраните в `day_mean` среднюю температуру каждого дня по тем станциям, которые его записали, а в `filled` —\n",
    "таблицу `temps`, где каждый пропуск заменён средней этого дня.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Средняя дня — по столбцу, `np.nanmean(temps, axis=0)`: получится 28 чисел.\n",
    "\n",
    "</details>\n",
    "<details><summary>Подсказка 2</summary>\n",
    "\n",
    "`np.where(np.isnan(temps), day_mean, temps)` — `day_mean` формы `(28,)` транслируется на каждую строку.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "fill-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "day_mean = ...\n",
    "filled = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "fill"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 2 — выполните после своего решения\n",
    "def test_day_mean():\n",
    "    \"day_mean — средняя каждого дня по станциям\"\n",
    "    assert isinstance(day_mean, np.ndarray), f\"day_mean — это {type(day_mean).__name__}, а нужен массив из 28 средних\"\n",
    "    assert day_mean.shape != (3,), \"в day_mean три числа — это средние станций; средняя дня — по столбцу\"\n",
    "    assert day_mean.shape == (28,), f\"у day_mean форма {day_mean.shape}, а дней 28\"\n",
    "    assert not np.isnan(day_mean).any(), \"в day_mean есть nan: нужен np.nanmean\"\n",
    "    assert abs(day_mean[10] - (-5.2)) < 1e-9, f\"day_mean[10] = {day_mean[10]} — это не средняя 11-го дня по известным станциям\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_filled():\n",
    "    \"filled — пропуски заменены средней дня\"\n",
    "    assert isinstance(filled, np.ndarray) and filled.shape == (3, 28), \"filled — таблица той же формы, что temps: (3, 28)\"\n",
    "    assert not np.isnan(filled).any(), \"в filled остались пропуски\"\n",
    "    assert (filled[~np.isnan(temps)] == temps[~np.isnan(temps)]).all(), \"в filled изменились известные значения: заменять можно только пропуски\"\n",
    "    assert abs(filled[1, 11] - (-5.45)) < 1e-9, f\"пропуск аэропорта в 12-й день заполнен числом {filled[1, 11]}, а там должна быть средняя этого дня\"\n",
    "\n",
    "_check(test_day_mean, test_filled, names=[\"day_mean\",\"filled\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "fill-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "day_mean = np.nanmean(temps, axis=0)\n",
    "filled = np.where(np.isnan(temps), day_mean, temps)\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "fill-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Первая проверка — пропусков не осталось, а средние станций стали числами:"
   ],
   "id": "text-40"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# После заполнения\n",
    "print(np.isnan(filled).sum(), \"пропусков\")\n",
    "print(np.round(temps.mean(axis=1), 2))\n",
    "print(np.round(filled.mean(axis=1), 2))"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "check-fill"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Способ не идеален: центр обычно теплее соседей, и его единственный пропуск заполнен чуть холоднее, чем было\n",
    "на самом деле. Но один день из 28 почти не сдвигает средние — и это честнее, чем ноль или средняя за месяц.\n",
    "\n",
    "## Шаг 3. По неделям\n",
    "\n",
    "28 дней — ровно четыре недели. Таблицу 3 × 28 можно превратить в трёхмерную 3 × 4 × 7 — стопку из трёх таблиц,\n",
    "как все исходы трёх кубиков в модуле о случайных числах. Вот тот же приём на маленьком примере: два ряда по\n",
    "14 дней (две недели) становятся стопкой 2 × 2 × 7 — ряд, неделя, день недели:"
   ],
   "id": "text-44"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Ряд → недели × дни\n",
    "sample = np.arange(1, 29).reshape(2, 14)     # 2 ряда по 14 дней — две недели\n",
    "sample_weeks = sample.reshape(2, 2, 7)       # ряд → неделя → день недели\n",
    "print(sample_weeks.shape)\n",
    "print(sample_weeks[0])       # первый ряд: 2 строки-недели по 7 дней"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "cube-weeks"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "`reshape` раскладывает каждую строку по неделям по порядку дней, ничего не перемешивая. Какую ось сворачивать\n",
    "для недельной средней, решите по смыслу осей: у таблицы станций ось 0 — станция, ось 1 — неделя, ось 2 — день."
   ],
   "id": "text-55"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 3. Недельные средние\n",
    "\n",
    "Сохраните в `weekly` таблицу 3 × 4 — среднюю температуру каждой станции за каждую неделю (по `filled`), а в\n",
    "`coldest_week` — номер самой холодной недели (от 1 до 4) по средней трёх станций.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Форма стопки — `(3, 4, 7)`; средняя за неделю сворачивает дни недели.\n",
    "\n",
    "</details>\n",
    "<details><summary>Подсказка 2</summary>\n",
    "\n",
    "Средняя трёх станций по неделям — `weekly.mean(axis=0)`; номер недели — `argmin` плюс один.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "weekly-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "weekly = ...\n",
    "coldest_week = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "weekly"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 3 — выполните после своего решения\n",
    "def test_weekly():\n",
    "    \"weekly — средние: 3 станции × 4 недели\"\n",
    "    assert isinstance(weekly, np.ndarray), f\"weekly — это {type(weekly).__name__}, а нужен массив\"\n",
    "    assert weekly.shape != (3, 7), \"у weekly форма (3, 7) — это средние по дням недели; усредняйте внутри каждой недели\"\n",
    "    assert weekly.shape == (3, 4), f\"у weekly форма {weekly.shape}, а нужна (3, 4)\"\n",
    "    assert np.allclose(weekly[0], [-5.478571, -4.885714, -1.657143, -0.242857], atol=1e-5), (\n",
    "        f\"недели центра — {np.round(weekly[0], 2)}: берите filled, недели — по 7 дней подряд\"\n",
    "    )\n",
    "    assert np.allclose(weekly[1], [-6.714286, -6.421429, -3.078571, -1.764286], atol=1e-5), \"средние аэропорта не те: считайте по filled\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_coldest():\n",
    "    \"coldest_week — номер самой холодной недели\"\n",
    "    assert coldest_week != 0, \"0 — индекс, а недели нумеруются с 1\"\n",
    "    assert coldest_week == 1, f\"coldest_week = {coldest_week} — это не номер самой холодной недели\"\n",
    "\n",
    "_check(test_weekly, test_coldest, names=[\"weekly\",\"coldest_week\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "weekly-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "weekly = filled.reshape(3, 4, 7).mean(axis=2)\n",
    "coldest_week = weekly.mean(axis=0).argmin() + 1\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "weekly-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Шаг 4. Остров тепла\n",
    "\n",
    "Город нагревает воздух: асфальт, дома, машины. Метеорологи называют это **островом тепла**."
   ],
   "id": "text-66"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 4. Насколько центр теплее\n",
    "\n",
    "Сохраните в `station_avg` среднюю температуру каждой станции за месяц (по `filled`), в `island` — насколько в\n",
    "среднем центр теплее леса, а в `thaw_days` — число дней, когда хотя бы на одной станции было выше нуля.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Разница по дням — `filled[0] - filled[2]`; её среднее — `island`.\n",
    "\n",
    "</details>\n",
    "<details><summary>Подсказка 2</summary>\n",
    "\n",
    "«Хотя бы на одной» — максимум дня по станциям больше нуля: `filled.max(axis=0) > 0`.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "island-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "station_avg = ...\n",
    "island = ...\n",
    "thaw_days = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "island"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 4 — выполните после своего решения\n",
    "def test_avg():\n",
    "    \"station_avg — средняя каждой станции\"\n",
    "    assert np.shape(station_avg) == (3,), f\"у station_avg форма {np.shape(station_avg)}, а станций 3: нужна средняя по строкам\"\n",
    "    assert np.allclose(station_avg, [-3.066071, -4.494643, -6.075], atol=1e-5), f\"station_avg = {station_avg}: считайте по filled\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_island():\n",
    "    \"island — насколько центр теплее леса\"\n",
    "    assert island > 0, f\"island = {island}: из центра вычитайте лес\"\n",
    "    assert abs(island - 3.008929) < 1e-5, f\"island = {island} — это не средняя разница центра и леса\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_thaw():\n",
    "    \"thaw_days — дни выше нуля хотя бы на одной станции\"\n",
    "    assert thaw_days != 0, \"thaw_days = 0 — это дни, когда выше нуля было на всех станциях; нужна хотя бы одна\"\n",
    "    assert thaw_days == 4, f\"thaw_days = {thaw_days} — это не число дней выше нуля хотя бы на одной станции\"\n",
    "\n",
    "_check(test_avg, test_island, test_thaw, names=[\"station_avg\",\"island\",\"thaw_days\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "island-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "station_avg = filled.mean(axis=1)\n",
    "island = (filled[0] - filled[2]).mean()\n",
    "thaw_days = (filled.max(axis=0) > 0).sum()\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "island-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Шаг 5. Отчёт в файл"
   ],
   "id": "text-78"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 5. Сохранить отчёт\n",
    "\n",
    "Соберите в `report` таблицу 4 × 4: строка — неделя, первый столбец — номер недели (1–4), дальше средние центра,\n",
    "аэропорта и леса. Сохраните её в файл `data/weekly.csv` через запятую, с одним знаком после точки.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Столбцы станций — это `weekly.T` (4 × 3); номер недели — столбец `np.arange(1, 5)[:, np.newaxis]`.\n",
    "\n",
    "</details>\n",
    "<details><summary>Подсказка 2</summary>\n",
    "\n",
    "`np.hstack([...])` и `np.savetxt(\"data/weekly.csv\", report, delimiter=\",\", fmt=\"%.1f\")`.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "report-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "report = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "report"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 5 — выполните после своего решения\n",
    "def test_report():\n",
    "    \"report — таблица 4 × 4\"\n",
    "    assert isinstance(report, np.ndarray), f\"report — это {type(report).__name__}, а нужен массив\"\n",
    "    assert report.shape == (4, 4), f\"у report форма {report.shape}, а нужна (4, 4): номер недели и три станции\"\n",
    "    assert report[:, 0].tolist() == [1, 2, 3, 4], \"первый столбец report — номера недель 1–4\"\n",
    "    assert np.allclose(report[:, 1:], weekly.T), \"столбцы 2–4 — средние станций по неделям\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_file():\n",
    "    \"файл data/weekly.csv записан\"\n",
    "    import os\n",
    "    assert os.path.exists(\"data/weekly.csv\"), \"файла data/weekly.csv нет: сохраните report через np.savetxt\"\n",
    "    with open(\"data/weekly.csv\") as f:\n",
    "        first = f.read().split(\"\\n\")[0]\n",
    "    assert first == \"1.0,-5.5,-6.7,-8.2\", f\"первая строка файла — «{first}»: числа через запятую, у каждого один знак после точки\"\n",
    "\n",
    "_check(test_report, test_file, names=[\"report\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "report-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "report = np.hstack([np.arange(1, 5)[:, np.newaxis], weekly.T])\n",
    "np.savetxt(\"data/weekly.csv\", report, delimiter=\",\", fmt=\"%.1f\")\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "report-solution"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Что получилось\n",
    "with open(\"data/weekly.csv\") as f:\n",
    "    print(f.read())\n",
    "print(\"центр теплее леса на\", round(island, 1), \"°C\")"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "summary"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Выводы"
   ],
   "id": "text-90"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "*После решения всех упражнений урока:*\n",
    "\n",
    "В центре города в феврале было в среднем на 3 °C теплее, чем в лесу, — остров тепла виден даже на трёх\n",
    "станциях. Самой холодной была первая неделя, к концу месяца на всех станциях потеплело примерно на 5 градусов.\n",
    "Пропуски не помешали: nan-функции посчитали итоги по тому, что есть, а для недельных таблиц мы заполнили дыры\n",
    "показаниями соседей — самым правдоподобным, что было под рукой."
   ],
   "id": "component-93"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Подробнее в справочнике:** [numpy/nan-inf](https://ds-edu-trainer.vercel.app/reference/numpy/nan-inf) · [numpy/join-split](https://ds-edu-trainer.vercel.app/reference/numpy/join-split) · [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
}
