import unittest
import numpy as np
import user_code  

def _dynamic(tc, ok, ok_msg, fail_msg):
    tc._testMethodName = ok_msg if ok else fail_msg
    (tc.assertTrue if ok else tc.fail)(tc._testMethodName)

class TestCompoundInterest(unittest.TestCase):

    def test_total_and_interest(self):
        
        P = getattr(user_code, "P", None)
        r = getattr(user_code, "r", None)
        n = getattr(user_code, "n", None)
        t = getattr(user_code, "t", None)

        A_expected = P * (1 + r/n) ** (n*t)
        interest_expected = A_expected - P

        A = getattr(user_code, "A", None)
        interest = getattr(user_code, "interest_earned", None)

        reasons = []
        if A is None or not np.isclose(A, A_expected, rtol=1e-6):
            reasons.append(f"A mismatch; expectedâ{A_expected:.2f}, got {A}")
        if interest is None or not np.isclose(interest, interest_expected, rtol=1e-6):
            reasons.append(f"interest mismatch; expectedâ{interest_expected:.2f}, got {interest}")

        _dynamic(self, not reasons,
                 "PASS: A and interest_earned are correct",
                 "FAIL: " + "; ".join(reasons))

    def test_amounts_growth(self):
        P = user_code.P
        r = user_code.r
        n = user_code.n
        t = user_code.t

        years = np.linspace(0, t, t * n + 1)
        amounts_expected = P * (1 + r/n) ** (n * years)

        amounts = getattr(user_code, "amounts", None)

        ok = amounts is not None and np.allclose(amounts, amounts_expected, rtol=1e-6)
        _dynamic(self, ok,
                 "PASS: amounts growth over time is correct",
                 "FAIL: amounts array is incorrect or missing")


test_code.py

Hallitse data-analytiikan kannalta olennaiset matemaattiset perusteet. Tutustu keskeisiin käsitteisiin funktioissa, analyysissä, lineaarialgebrassa, todennäköisyyslaskennassa ja ulottuvuuden vähentämisessä. Rakenna sekä teoreettista ymmärrystä että käytännön ohjelmointitaitoja vahvistaaksesi kykyäsi analysoida dataa, mallintaa monimutkaisia järjestelmiä ja soveltaa edistyneitä koneoppimismenetelmiä.

Tutustu matemaattisten funktioiden perusteisiin. Opiskele erilaisia algebrallisia ja transsendenttisia funktioita, niiden ominaisuuksia sekä niiden toteuttamista Pythonilla reaalimaailman ongelmien ratkaisemiseksi.

Hallitse joukkojen ja sarjojen käsitteet perusoperaatioista käytännön sovelluksiin. Saat käytännön kokemusta joukko-operaatioiden toteuttamisesta sekä aritmeettisten ja geometristen sarjojen käsittelystä Pythonilla.

Kehitä vankka ymmärrys rajoista, derivaatasta, integraaleista ja osittaisderivaatasta. Yhdistä teoria käytäntöön toteuttamalla nämä käsitteet Pythonilla ja soveltamalla niitä optimointiin gradienttimenetelmän avulla.

Vahvista osaamista vektoreista, matriiseista ja muunnoksista. Opiskele hajotelmamenetelmiä ja ominaisarvoanalyysiä, ja syvennä käsitteitä Python-ohjelmointitehtävien sekä käytännön data-analytiikkasovellusten avulla.

Syvenny todennäköisyysteoriaan ja tilastotieteeseen. Tarkastele ehdollista todennäköisyyttä, Bayesin kaavaa ja tilastollisia tunnuslukuja. Toteuta keskeisiä käsitteitä Pythonilla, simuloi jakaumia ja vahvista osaamistasi haasteiden ja tietovisojen avulla.

Haaste: Säästöjen Kasvun Ennustaminen

Ratkaisu

Haaste: Säästöjen Kasvun Ennustaminen

Ratkaisu