Python Class 183 (Classification Metrics: Recall) - Kapil

I/P:

print("*** Classification Metrics: Recall ***")

print()

TPV = float(input("Please enter the True Postive value: "))

FNV = float(input("Please enter the False Negative value: "))

print()

RV1 = TPV+FNV

RV2 = TPV/RV1

print()

print("The Recall Value is %2f"%RV2)

#*(Bad) 0 </ Recall </ 1 (Good)

O/P: 

*** Classification Metrics: Recall *** Please enter the True Postive value: 2 Please enter the False Negative value: 8  

The Recall Value is 0.200000 

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Python Class 182 (Money Exchange Rate ) - Kapil

 print("*** Money Exchange Rate Application ***")

# c = a * b

# MER = Money After Exchange / Money Before Exchange

print()

AFE = float(input("Please enter the money amount after exchange: "))

MBE = float(input("Please enter the money amount before exchange: "))

MER = AFE / MBE

print()

print("The money exchange forumla ratio one is: %2f" %MER)

print()

print("Money exchange rate formula two: ")

c = MBE * MER

print("Money exchange amount for received for currency conversion is: %2f" %c)

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Python Class 181 (Gratuity Calculator Application) - Kapil

print ("*** Gratuity Calculator Application ***")

print()

LSD = float(input("Please enter your last drawn salary amomunt for your current company: "))

NYW = float(input("Please enter number of years working in current company: "))

print()

TGA = LSD * (15/26) * NYW

print("The total gratuity amount is: %.2f" %TGA)

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Python Class 180 (Profit calculation on basis of stock dividend ) - Kapil

print ("** Stock dividend - calculator application **")

print()

TNST = float(input("Please enter the count of total number of stocks: "))

ADPO = float(input("Please enter annual dividend payout per annum: "))

CSPP = float(input("Please enter the current stock price: "))

DPAY = (ADPO/CSPP) * 100

print()

print("The annual dividend yield value is: %.2f " %DPAY)

print()

TPSV = ADPO * TNST

print("Total profit due to dividend is: %.2f" %TPSV)

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Python Class 179 (Histogram plotting) - Kapil

 import pandas as pd

import seaborn as sns

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

iris = pd.read_csv("iris.csv")

sns.FacetGrid(iris, hue="variety", height=5).map(sns.distplot,"petal.length")

.add_legend()

plt.show()

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Python Class 178 (Dataset plotting) - Kapil

import pandas as pd

import seaborn as sns

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

iris = pd.read_csv("iris.csv")

print(iris.shape)

print(iris.columns)

print(iris.rank)

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Python Class 177 (Compare two lists) - Kapil

import random

I/P:

l1 = list(range(5))

random.shuffle(l1)

l2 = list(range(10))

random.shuffle(l2)

count = 0

for i in l1:

    for j in l2:

        if i == j:

           print(i)

           count +=1

print("Common numbers are as following: ", count)

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O/P:

0 4 3 1 2 Common numbers are as following: 5

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