<reponame>sages-pl/2022-01-pythonsqlalchemy-aptiv
"""
* Assignment: Numpy Logic Isin
* Complexity: easy
* Lines of code: 3 lines
* Time: 5 min

English:
    1. Set random seed to zero
    2. Generate `a: np.ndarray` of 50 random integers from 0 to 100 (exclusive)
    3. Generate `b: np.ndarray` with sequential powers of 2 and exponential from 0 to 6 (inclusive)
    4. Check which elements from `a` are present in `b`
    5. Result assign to `result`
    6. Run doctests - all must succeed

Polish:
    1. Ustaw ziarno losowości na zero
    2. Wygeneruj `a: np.ndarray` z 50 losowymi liczbami całkowitymi od 0 do 100 (rozłącznie)
    3. Wygeneruj `b: np.ndarray` z kolejnymi potęgami liczby 2, wykładnik od 0 do 6 (włącznie)
    4. Sprawdź, które elementy z `a` są obecne w `b`
    5. Wynik przypisz do `result`
    6. Uruchom doctesty - wszystkie muszą się powieść

Tests:
    >>> import sys; sys.tracebacklimit = 0

    >>> assert result is not Ellipsis, \
    'Assign result to variable: `result`'
    >>> assert type(result) is np.ndarray, \
    'Variable `result` has invalid type, expected: np.ndarray'

    >>> result
    array([False, False,  True, False, False, False, False, False, False,
           False, False, False, False, False, False, False, False, False,
           False, False, False, False, False, False, False, False, False,
           False, False, False, False,  True, False, False, False, False,
           False, False, False, False, False,  True, False, False, False,
            True, False, False, False, False])
"""

import numpy as np
np.random.seed(0)


result = ...



"""
* Assignment: Numpy Logic Isin
* Complexity: easy
* Lines of code: 3 lines
* Time: 5 min

English:
    1. Set random seed to zero
    2. Generate `a: np.ndarray` of 50 random integers from 0 to 100 (exclusive)
    3. Generate `b: np.ndarray` with sequential powers of 2 and exponential from 0 to 6 (inclusive)
    4. Check which elements from `a` are present in `b`
    5. Result assign to `result`
    6. Run doctests - all must succeed

Polish:
    1. Ustaw ziarno losowości na zero
    2. Wygeneruj `a: np.ndarray` z 50 losowymi liczbami całkowitymi od 0 do 100 (rozłącznie)
    3. Wygeneruj `b: np.ndarray` z kolejnymi potęgami liczby 2, wykładnik od 0 do 6 (włącznie)
    4. Sprawdź, które elementy z `a` są obecne w `b`
    5. Wynik przypisz do `result`
    6. Uruchom doctesty - wszystkie muszą się powieść

Tests:
    >>> import sys; sys.tracebacklimit = 0

    >>> assert result is not Ellipsis, \
    'Assign result to variable: `result`'
    >>> assert type(result) is np.ndarray, \
    'Variable `result` has invalid type, expected: np.ndarray'

    >>> result
    array([False, False,  True, False, False, False, False, False, False,
           False, False, False, False, False, False, False, False, False,
           False, False, False, False, False, False, False, False, False,
           False, False, False, False,  True, False, False, False, False,
           False, False, False, False, False,  True, False, False, False,
            True, False, False, False, False])
"""

import numpy as np
np.random.seed(0)


result = ...
* Assignment: Numpy Logic Isin * Complexity: easy * Lines of code: 3 lines * Time: 5 min  English:     1. Set random seed to zero     2. Generate `a: np.ndarray` of 50 random integers from 0 to 100 (exclusive)     3. Generate `b: np.ndarray` with sequential powers of 2 and exponential from 0 to 6 (inclusive)     4. Check which elements from `a` are present in `b`     5. Result assign to `result`     6. Run doctests - all must succeed  Polish:     1. Ustaw ziarno losowości na zero     2. Wygeneruj `a: np.ndarray` z 50 losowymi liczbami całkowitymi od 0 do 100 (rozłącznie)     3. Wygeneruj `b: np.ndarray` z kolejnymi potęgami liczby 2, wykładnik od 0 do 6 (włącznie)     4. Sprawdź, które elementy z `a` są obecne w `b`     5. Wynik przypisz do `result`     6. Uruchom doctesty - wszystkie muszą się powieść  Tests:     >>> import sys; sys.tracebacklimit = 0      >>> assert result is not Ellipsis, \     'Assign result to variable: `result`'     >>> assert type(result) is np.ndarray, \     'Variable `result` has invalid type, expected: np.ndarray'      >>> result     array([False, False,  True, False, False, False, False, False, False,            False, False, False, False, False, False, False, False, False,            False, False, False, False, False, False, False, False, False,            False, False, False, False,  True, False, False, False, False,            False, False, False, False, False,  True, False, False, False,             True, False, False, False, False])