import unittest
import user_code  # ÐºÐ¾Ð´ ÑÑÑÐ´ÐµÐ½ÑÐ°

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 TestCustomerSets(unittest.TestCase):

    def test_input_lists_present(self):
        new_list = getattr(user_code, "new_customers", None)
        rep_list = getattr(user_code, "repeat_customers", None)
        ok = isinstance(new_list, list) and isinstance(rep_list, list)
        _dynamic(self, ok,
                 "PASS: input lists present",
                 f"FAIL: input lists missing or wrong types (new_customers={type(new_list).__name__ if new_list is not None else None}, "
                 f"repeat_customers={type(rep_list).__name__ if rep_list is not None else None})")

    def test_base_sets_correct(self):
        new_list = getattr(user_code, "new_customers", [])
        rep_list = getattr(user_code, "repeat_customers", [])
        exp_new = set(new_list)
        exp_rep = set(rep_list)

        set_new = getattr(user_code, "set_new", None)
        set_repeat = getattr(user_code, "set_repeat", None)

        reasons = []
        if set_new != exp_new:
            reasons.append(f"set_new != set(new_customers); got {set_new}")
        if set_repeat != exp_rep:
            reasons.append(f"set_repeat != set(repeat_customers); got {set_repeat}")

        _dynamic(self, len(reasons) == 0,
                 "PASS: set_new and set_repeat are correct",
                 "FAIL: " + " | ".join(reasons) if reasons else "FAIL")

    def test_derived_sets_correct(self):
        new_list = getattr(user_code, "new_customers", [])
        rep_list = getattr(user_code, "repeat_customers", [])
        A = set(new_list)
        B = set(rep_list)

        exp_union = A | B
        exp_inter = A & B
        exp_new_only = A - B

        all_customers = getattr(user_code, "all_customers", None)
        shared_customers = getattr(user_code, "shared_customers", None)
        exclusive_new = getattr(user_code, "exclusive_new", None)

        reasons = []
        if all_customers != exp_union:
            reasons.append(f"all_customers mismatch; expected={exp_union}, got={all_customers}")
        if shared_customers != exp_inter:
            reasons.append(f"shared_customers mismatch; expected={exp_inter}, got={shared_customers}")
        if exclusive_new != exp_new_only:
            reasons.append(f"exclusive_new mismatch; expected={exp_new_only}, got={exclusive_new}")

        _dynamic(self, len(reasons) == 0,
                 "PASS: all_customers, shared_customers, exclusive_new are correct",
                 "FAIL: " + " | ".join(reasons) if reasons else "FAIL")


test_code.py

Padroneggia le basi matematiche essenziali per la data science. Esplora concetti fondamentali su funzioni, calcolo, algebra lineare, probabilità e riduzione della dimensionalità. Costruisci sia una comprensione teorica sia esperienza pratica di programmazione per rafforzare la capacità di analizzare dati, modellare sistemi complessi e applicare tecniche avanzate nel machine learning.

Esplora le basi delle funzioni matematiche. Scopri i diversi tipi di funzioni algebriche e trascendenti, le loro proprietà e come implementarle in Python per risolvere problemi reali.

Padroneggia i concetti di insiemi e serie, dalle operazioni di base alle applicazioni pratiche. Acquisisci esperienza pratica nell'implementazione delle operazioni sugli insiemi e nel lavoro con serie aritmetiche e geometriche in Python.

Sviluppare una solida comprensione di limiti, derivate, integrali e derivate parziali. Collegare la teoria alla pratica implementando questi concetti in Python e applicandoli all'ottimizzazione tramite discesa del gradiente.

Acquisizione di solide conoscenze su vettori, matrici e trasformazioni. Studio dei metodi di decomposizione e analisi degli autovalori, con consolidamento dei concetti tramite esercizi di programmazione in Python e applicazioni pratiche nella data science.

Approfondimento sulla teoria della probabilità e sulla statistica. Studio della probabilità condizionata, del teorema di Bayes e delle misure statistiche. Implementazione dei concetti chiave in Python, simulazione di distribuzioni e consolidamento delle competenze tramite esercizi e quiz.

Sfida: Segmentazione Dei Clienti Utilizzando Gli Insiemi

Soluzione