import unittest
import numpy as np
import user_code  # ÑÑÑÐ´ÐµÐ½ÑÑÑÐºÐ¸Ð¹ ÐºÐ¾Ð´

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):
        # ÐÑÑÐ´Ð½Ñ Ð·Ð½Ð°ÑÐµÐ½Ð½Ñ
        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

Behärska de matematiska grunderna som är avgörande för datavetenskap. Utforska centrala begrepp inom funktioner, analys, linjär algebra, sannolikhet och dimensionsreduktion. Bygg både teoretisk förståelse och praktisk kodningsvana för att stärka din förmåga att analysera data, modellera komplexa system och tillämpa avancerade tekniker inom maskininlärning.

Utforska grunderna för matematiska funktioner. Lär dig olika typer av algebraiska och transcendenta funktioner, deras egenskaper och hur de implementeras i Python för att lösa verkliga problem.

Behärska begreppen mängder och serier, från grundläggande operationer till praktiska tillämpningar. Få praktisk erfarenhet av att implementera mängdoperationer och arbeta med aritmetiska och geometriska serier i Python.

Utveckla en gedigen förståelse för gränsvärden, derivator, integraler och partiella derivator. Koppla teori till praktik genom att implementera dessa koncept i Python och tillämpa dem på optimering med hjälp av gradientnedstigning.

Bygg gedigna kunskaper om vektorer, matriser och transformationer. Lär dig dekompositionsmetoder och egenvärdesanalys, samtidigt som begreppen förstärks med Python-programmeringsutmaningar och praktiska tillämpningar inom data science.

Fördjupa dig i sannolikhetsteori och statistik. Studera betingad sannolikhet, Bayes sats och statistiska mått. Implementera centrala koncept i Python, simulera fördelningar och stärk dina färdigheter genom utmaningar och frågesporter.

Utmaning: Förutsäga Sparandets Tillväxt

Lösning

Awesome!

Utmaning: Förutsäga Sparandets Tillväxt

Lösning