Разница между страницами «Теория игр» и «Статистика и открытые данные»

Материалы по математике, 2017-18 учебный год
(Различия между страницами)
Перейти к навигации Перейти к поиску
(Новая страница: «'''Дорогие третьекурсники!''' На этой странице будут появляться различные материалы и объ...»)
 
 
Строка 1: Строка 1:
'''Дорогие третьекурсники!'''
+
Курс ведёт Илья Щуров.
  
На этой странице будут появляться различные материалы и объявления, связанные с курсом '''«Теория игр»''', читаемого для студентов департамента политической науки факультета социальных наук  в '''2017/2018''' учебном году.  
+
==Инструменты==
 +
===Python===
 +
Мы используем Python версии 3 и оболочку Jupyter (ранее известную как IPython Notebook). Чтобы их установить, проще всего скачать пакет [http://continuum.io/downloads Anaconda]. Обратите внимание: вам нужна версия с Python 3.x.
  
* Авторы курса: Д.А. Дагаев, Н.Е. Сахарова, К.И.Сонин, Л.Н.Сысоева, И.А. Хованская
+
После установки Anaconda у вас появится:
* Читает лекции: Дагаев Дмитрий Александрович
 
* Ведут семинары: Сахарова Нина Евгеньевна, Сысоева Любовь Николаевна
 
* Учебные ассистенты: Дарья Елицур, Марина Завалина
 
  
== Запись на консультацию ==
+
* Под Windows: в меню «Пуск» пункт «Anaconda», в нём подпункт «IPython Notebook».
  
Для того, чтобы консультация состоялась, заполните, пожалуйста, эту форму:
+
* Под Mac OS X: приложение Anaconda Launcher, в нём пункт ipython-notebook.
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeWUyftWrrJXiKuv6yudMXMy3UVr790KBHhvpXXiJBsX0hTsQ/viewform
 
  
 +
После запуска IPython Notebook у вас откроется окно браузера (и лучше пусть это будет не Internet Explorer, под ним IPython Notebook работает с некоторым скриптом, а иногда не работает) со списком файлов. В нём надо выбрать New → Python 3. Откроется новая вкладка браузера, в ней будет запущен пустой notebook, состоящий из отдельных ячеек (cells). В ячейку с кодом можно вписать код и нажать Shift+Enter — он выполнится и вам покажут тут же результат.
  
== Материалы по теме лекций ==
+
Для установки дополнительных пакетов вам необходимо открыть консоль (это может быть Anaconda Prompt под Windows или стандартный «Терминал» под Mac OS или Linux) и набрать команду <code>conda install <название пакета></code> или <code>pip install <название пакета></code> (например, <code>conda install seaborn</code>).
{|class='wikitable'
 
!лекция
 
!тема
 
!материалы
 
  
|-
+
Вы можете также запустить Jupyter онлайн [http://try.jupyter.org здесь], но данные там не сохранятся и возможности будут ограничены.
|1
 
|Стратегическое поведение.
 
|Dixit A., Nalebuff B. The Art of Strategy. Chapter 1.
 
  
А.В. Захаров. Теория игр в общественных науках. П. 1.1.1.
+
===Работа с ipynb-файлами===
 +
Мы выкладываем материалы курса в виде ipynb-файлов. По ссылкам ниже вы можете просмотреть эти файлы. Если вы хотите открыть этот файл у себя, то вам необходимо скачать его (нажав на иконку в правом верхнем углу страницы с лекцией) и положить в каталог, из которого Jupyter открывает ноутбуки: например, воспользовавшись кнопкой Upload в самом Jupyter (на экране со списком файлов). Также этот каталог можно найти по строчке <code>Serving notebooks from local directory: /home/user/IPython</code>, появляющейся в чёрненьком окошке при запуске Jupyter; здесь <code>/home/user/IPython</code> — искомый путь.
  
Открытый видеокурс лекций по теории игр от НИУ ВШЭ на платформе Coursera:
+
==Материалы==
 +
===Занятие 1: Первое знакомство===
 +
* Первое знакомство: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%201.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=5Y5tKPKhurA видео].
 +
**
 +
**  Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/inout_and_arithmetic_operations/ арифметические операции], [http://pythontutor.ru/lessons/int_and_float/ целые и вещественные числа].
  
Неделя 1 - Стратегическое взаимодействие
+
* [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-od2018/ps01/ps01.ipynb ДЗ№1]
https://www.coursera.org/learn/game-theory/home/week/1
 
  
Открытый видеокурс лекций по теории игр профессора Бена Полака (Йельский университет):
+
===Занятие 2: Списки и цикл <code>for</code>===
 +
* Списки: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%202.ipynb конспект], [https://www.youtube.com/watch?v=kBu3g-ITjY4 видео].
 +
**
 +
**  Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/lists/ списки].
  
Lecture 1 – Introduction: Five first lessons
+
===Занятие 3: Ввод-вывод списков, проверка условий, цикл <code>while</code>===
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-1
+
* Ввод-вывод списков, проверка условий, цикл <code>while</code>: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%203.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=uzgaCV8KZA0 видео]
 +
**
 +
**  Дополнение: PT  [http://pythontutor.ru/lessons/lists/#section_2 split и join], [http://pythontutor.ru/lessons/ifelse/ if], [http://pythontutor.ru/lessons/while/ while]
  
Lecture 2 - Putting yourselves into other people's shoes
+
* [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-od2018/ps02/ps02.ipynb ДЗ№2]
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-2
 
  
|-
+
===Занятие 4: Функции===
|2
+
* Функции: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%204.ipynb конспект] [https://www.youtube.com/watch?v=NYrYSFyCg4w видео].
|Доминирующие и доминируемые стратегии. Равновесие в доминирующих стратегиях. Равновесие, получаемое исключением доминируемых стратегий.
+
**
|Dixit A., Nalebuff B. The art of strategy. New York: W.W. Norton & Company, 2008. Chapter 4.
+
**  Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/functions/ функции].
  
А.В. Захаров. Теория игр в общественных науках. Пп. 1.1.2.–1.1.3.
+
===Занятие 5: Списковые включения, <code>zip</code> и двумерные массивы===
 +
* Списковые включения (list comprehensions): [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb#Списковые-включения-(list-comprehensions) конспект] [https://www.youtube.com/watch?v=z8bu_b5BboI&feature=youtu.be&t=24m59s видео]
 +
**
 +
**  Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/lists/#section_3 списковые включения][1]], [http://pythontutor.ru/lessons/2d_arrays/ двумерные массивы]
  
В.И. Данилов. Лекции по теории игр. Препринт РЭШ, 2002. Лекции 7,8.
+
===Занятие 6: Словари и всякая всячина===
 +
* Словари: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%205.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=z8bu_b5BboI видео]
 +
**
 +
**  Дополнение: PT [http://pythontutor.ru/lessons/dicts/ словари]
  
Открытый видеокурс лекций по теории игр от НИУ ВШЭ на платформе Coursera:
+
* Множества: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%207.ipynb#Множества конспект]
  
Неделя 2 - Доминирующие и доминируемые стратегии
+
* [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-od2018/ps03/ps03.ipynb ДЗ№3]
https://www.coursera.org/learn/game-theory/home/week/2
 
  
Открытый видеокурс лекций по теории игр профессора Бена Полака (Йельский университет):
+
===Занятие 7: Сортировка и работа с файлами===
 +
* Сортировка: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%206.ipynb#Сортировка конспект], [https://www.youtube.com/watch?v=1w0NG-pfcsg&feature=youtu.be&t=9m17s видео]
 +
**
 +
**  Дополнение: [https://docs.python.org/3/howto/sorting.html Sorting howto] (англ.)
  
Lecture 2 - Putting yourselves into other people's shoes
+
* Файлы: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%207.ipynb#Файловый-ввод-вывод конспект]
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-2
+
**
 +
**  Дополнение: [https://docs.python.org/3/tutorial/inputoutput.html официальная документация] (англ.)
  
Lecture 3 - Iterative deletion and the median-voter theorem
+
* [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-od2018/ps04/ps04.ipynb ДЗ№4]
http://oyc.yale.edu/economics/econ-159/lecture-3
 
|}
 
  
== Домашние задания ==
+
===Занятие 8: numpy и картинки===
{|class='wikitable'
+
* [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2011.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=A84rlgoVnMY видео]
!дедлайн
+
 
!файл
+
* [https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html numpy quickstart], [http://matplotlib.org/users/pyplot_tutorial.html pyplot tutorial], [http://matplotlib.org/gallery.html matplotlib gallery]
|-
+
 
|12.09
+
* [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-od2018/ps05/ps05.ipynb ДЗ№5]
|[http://math-info.hse.ru/f/2017-18/Games/hw1.pdf Домашнее задание 1]
+
 
|}
+
===Занятие 9-10: pandas===
 +
* pandas и датафреймы: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2012.ipynb конспект по базовым возможностям pandas], [http://www.youtube.com/watch?v=ENKfnIEXyKw видео]
 +
 
 +
* [http://math-info.hse.ru/a/2014-15/nes-stat/lectures/lecture14.html О регрессиях и символьной математике]
 +
 
 +
* Дополнительные материалы:
 +
**
 +
**  Официальная документация <code>pandas</code>: [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html 10-минутное введение] (обзор возможностей), [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/tutorials.html#pandas-cookbook pandas cookbook], [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html индексация и выбор данных] (подробно), [http://seaborn.pydata.org seaborn].
 +
**
 +
**  [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/odebook/blob/master/mathandpython.ipynb О математике в Python]: обзор возможностей и примеры.
 +
 
 +
* Для установки пакета <code>seaborn</code> нужно в командной строке (<code>cmd.exe</code> под Windows, <code>Terminal</code> под Mac OS) набрать <code>pip install seaborn</code>, либо исползовать функцию установки пакетов в Anaconda Navigator.
 +
 
 +
* [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-od2018/ps06/ps06.ipynb ДЗ№6]
 +
 
 +
===Занятие 11: ещё о pandas: мультииндексы===
 +
* [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2013.ipynb конспект]
 +
 
 +
* Официальная документация <code>pandas</code>: [http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/advanced.html Мультииндексы]
 +
 
 +
===Занятие 12: извлечение данных из веб-страниц===
 +
* Извлечение данных из веб-страниц с помощью BeautifulSoup и requests: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%208.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=3nPksaHTMGI видео]
 +
**
 +
**  Оригинальная документация (англ.): [http://docs.python-requests.org/en/latest/ requests] [http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ BeautifulSoup].
 +
 
 +
* [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-od2018/ps07/ps07.ipynb ДЗ№7]
 +
 
 +
===Занятие 13: извлечение данных из веб-страниц, заполнение форм===
 +
* Извлечение данных с помощью RoboBrowser: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2010.ipynb#Эмуляция-действий-с-браузером конспект], [https://www.youtube.com/watch?v=tC618tbA5Yk&feature=youtu.be&t=11m10s видео]
 +
**
 +
**  Оригинальная документация (англ.): [http://robobrowser.readthedocs.org/en/latest/ RoboBrowser]
 +
 
 +
* [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-od2018/ps07/ps07.ipynb ДЗ№7]
 +
 
 +
===Занятие 14: XML и JSON API===
 +
* Работа с открытыми API с помощью XML: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%209.ipynb конспект], [http://www.youtube.com/watch?v=5aelkl2HAow видео].
 +
 
 +
* JSON и API: [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/nesopendata2017/blob/master/API-JSON.ipynb конспекты] [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2010.ipynb ещё один пример].
 +
 
 +
* [http://nbviewer.jupyter.org/url/python.math-hse.info/static/assignments_release/nes-od2018/ps08/ps08.ipynb ДЗ№8]
 +
 
 +
===Занятие 15: продвинутый веб-скреппинг с помощью Selenium===
 +
* [http://nbviewer.math-hse.info/github/ischurov/pythonhse/blob/master/Lecture%2010.ipynb#Selenium конспект]
 +
**
 +
**  [http://selenium-python.readthedocs.org/ неофициальная документация] по Python-Selenium (её проще читать, чем официальную).
 +
 
 +
===Занятие 16: pandas_datareader и немного математики===
 +
* [http://math-info.hse.ru/a/2014-15/nes-stat/lectures/lecture14.html#Немного-о-работе-с-временными-рядами подробный конспект похожего занятия] (нужно заменить <code>pandas.io</code> на <code>pandas_datareader</code>, предварительно установив пакет <code>pandas_datareader</code>, и вместо <code>get_data_yahoo</code> использовать <code>get_data_google</code>).
 +
 
 +
* [http://nbviewer.jupyter.org/github/ischurov/odebook/blob/master/mathandpython.ipynb математические возможности Python]
 +
 
 +
==Задания==
 +
* [http://math-info.hse.ru/2017-18/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D0%BA%D0%B0_%D0%B8_%D0%BE%D1%82%D0%BA%D1%80%D1%8B%D1%82%D1%8B%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5/%D0%98%D1%82%D0%BE%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B9_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82 Итоговый проект]
 +
 
 +
===Примечания===
 +
* ↑ PT использует термин «генераторы списков» вместо «списковые включения»

Текущая версия на 14:15, 8 февраля 2020

Курс ведёт Илья Щуров.

Инструменты

Python

Мы используем Python версии 3 и оболочку Jupyter (ранее известную как IPython Notebook). Чтобы их установить, проще всего скачать пакет Anaconda. Обратите внимание: вам нужна версия с Python 3.x.

После установки Anaconda у вас появится:

  • Под Windows: в меню «Пуск» пункт «Anaconda», в нём подпункт «IPython Notebook».
  • Под Mac OS X: приложение Anaconda Launcher, в нём пункт ipython-notebook.

После запуска IPython Notebook у вас откроется окно браузера (и лучше пусть это будет не Internet Explorer, под ним IPython Notebook работает с некоторым скриптом, а иногда не работает) со списком файлов. В нём надо выбрать New → Python 3. Откроется новая вкладка браузера, в ней будет запущен пустой notebook, состоящий из отдельных ячеек (cells). В ячейку с кодом можно вписать код и нажать Shift+Enter — он выполнится и вам покажут тут же результат.

Для установки дополнительных пакетов вам необходимо открыть консоль (это может быть Anaconda Prompt под Windows или стандартный «Терминал» под Mac OS или Linux) и набрать команду conda install <название пакета> или pip install <название пакета> (например, conda install seaborn).

Вы можете также запустить Jupyter онлайн здесь, но данные там не сохранятся и возможности будут ограничены.

Работа с ipynb-файлами

Мы выкладываем материалы курса в виде ipynb-файлов. По ссылкам ниже вы можете просмотреть эти файлы. Если вы хотите открыть этот файл у себя, то вам необходимо скачать его (нажав на иконку в правом верхнем углу страницы с лекцией) и положить в каталог, из которого Jupyter открывает ноутбуки: например, воспользовавшись кнопкой Upload в самом Jupyter (на экране со списком файлов). Также этот каталог можно найти по строчке Serving notebooks from local directory: /home/user/IPython, появляющейся в чёрненьком окошке при запуске Jupyter; здесь /home/user/IPython — искомый путь.

Материалы

Занятие 1: Первое знакомство

Занятие 2: Списки и цикл for

Занятие 3: Ввод-вывод списков, проверка условий, цикл while

Занятие 4: Функции

Занятие 5: Списковые включения, zip и двумерные массивы

Занятие 6: Словари и всякая всячина

Занятие 7: Сортировка и работа с файлами

Занятие 8: numpy и картинки

Занятие 9-10: pandas

  • Для установки пакета seaborn нужно в командной строке (cmd.exe под Windows, Terminal под Mac OS) набрать pip install seaborn, либо исползовать функцию установки пакетов в Anaconda Navigator.

Занятие 11: ещё о pandas: мультииндексы

Занятие 12: извлечение данных из веб-страниц

Занятие 13: извлечение данных из веб-страниц, заполнение форм

Занятие 14: XML и JSON API

Занятие 15: продвинутый веб-скреппинг с помощью Selenium

Занятие 16: pandas_datareader и немного математики

Задания

Примечания

  • ↑ PT использует термин «генераторы списков» вместо «списковые включения»