Как отделать круглую колонну в квартире: Облицовка круглых колонн. Новейшая энциклопедия правильного ремонта

Колонны в интерьере

Большой зал нуждается в дополнительных опорах для свода. Колонны в интерьере устанавливаются с конструктивной целью. Декоративные колонны дизайнеры проектируют и ставят украшать помещение, подчеркивать его стиль и разделять функциональные зоны. Невозможно представить некоторые интерьеры, особенно Римский, без помпезного декора, который в свое время был просто необходим. В современном интерьере колонны могут иметь и практическое значение, изготавливаться самостоятельно. Строительные магазины предлагают большой выбор колонн из пенопласта в различных стилях.

Колонны в интерьере

Акцент в дизайне делается на колонны

Дизайн квартиры с колоннами

Колонны в интерьере не должны маскироваться под фон. Дизайнеры советуют делать из них акцент оформления комнаты. Они должны подчеркивать стиль или быть контрастом основной отделке и мебели. Конструктивно в архитектуре разделяют опорные и декоративные колонны. В интерьере их необходимо превратить в главный элемент.

Все типы колонн имеют 3 элемента.

1. База представляет собой мощное основание для классических видов. Она является опорой и украшается мало, в основном горизонтальными выемками. Они подчеркивают массивность конструкции.
2. Основная часть – стебель. Это ствол всего элемента. Имеет ровную поверхность или продольные вертикальные линии.
3. Капитель плавно переходит в потолочные балки. Располагается вверху и собирает на себе большую часть декора. Ее функция – подчеркнуть роскошь отделки, придать интерьеру величие и помпезность.

В современном интерьере база и капитель у колонны могут отсутствовать. Их заменяют плинтуса, закрывающие переход опоры в перекрытие.

Колонны в интерьере могут иметь любую форму в сечении:

• круг;
• квадрат;
• всевозможные многогранники;
• прямоугольники;
• овал.

Исторически различные виды колонн создавались как необходимый элемент в архитектуре для поддержания сводов больших залов.

Они оформлялись в соответствии с эпохой и возможностями владельца дворца. Мраморные колонны подчеркивали достаток хозяина, его положение в обществе. На них капитель была массивной и густо украшена растительными орнаментами с завитками. Для других стилей применяется облицовка колонн. Это плиты и мозаика из декоративного камня, стекла, синтетических материалов.

Атмосферу загадочности интерьера и релаксации создает подсветка колонн. Она подчеркивает изящество стебля и роскошь капители, массивность основания. Меняется образ интерьера и его настроение. Располагать диодные лампочки лучше в верхней части. Свет подчеркнет шероховатую поверхность колонн в греческом стиле, отразится в глянце техно. Внизу выделяется светом граница со ступенями, подиум. Направленные лучи могут высвечивать роскошную лепнину с позолотой в гостиной, оформленной под римскую эпоху, в стиле барокко, готическом, классицизм.

Разнообразие форм колонн, материалов и способов их отделки

Колонны в интерьере помещения

Колонны, стоящие одиночно, могут имитировать простенок между проемами и быть обшиты планками и полками, задрапированы тканями и облицованы мозаикой и зеркалами. На них удобно располагаются книги, диски, находит свое место телевизор. Если вокруг колонны делаются сидения, получается оригинальное место для отдыха и общения. Колонны в квартире имеют несколько функций:

• подчеркивают стиль;
• создают обстановку достатка и хорошего вкуса;
• зонируют пространство;
• визуально увеличивают зал;
• маскируют коммуникации.

Стебель в основном имеет одинаковую ширину по высоте в классических, исторических и техно стилях. В авангарде, арт-деко и другом оформлении форма ствола непредсказуема. Ее определяет дизайнер, исходя из своего видения, возможности материала и конструктивной необходимости. Колонна из дерева в природном стиле может быть стволом естественной природной формы с корнями и ветками. Облицовка колонн в этом случае делается просто пропитками и лаком, подчеркивающими рисунок древесины.

Колонны в интерьере традиционно делались из камня. Современные материалы внесли разнообразие. Теперь опоры могут изготавливаться:

• мрамор;
• базальт;
• гипс;
• дерево;
• металл;
• пенополистирол;
• полиуретан;
• гипсокартон.

Декоративные колонны в современном интерьере имеют различную высоту. Им не обязательно подпирать потолок или опираться на пол. Они могут создавать своеобразный лес из светящихся цилиндров разной высоты и даже свисать сверху.

Опорные колонны декорируют под выбранный стиль

Интерьер современной квартиры с колоннами

Если колонны в интерьере опорные и являются частью конструкции здания, убрать и переставить нельзя. Не стоит маскировать их, проще превратить в часть декора. Оформление колон делается в едином стиле с комнатой или выделяется контрастом фактур. Для акцента используется облицовка колонн камнем, пленкой, металлом, керамикой, пластиком. В блестящем с гладкими поверхностями интерьере акцентировать на себе внимание будут кирпичные колонны. Обвитые живыми растениями, они создают особый уют в городской комнате.

Современные материалы позволяют с помощью самоклеящейся пленки создавать имитацию, и гипсовые колонны будут выглядеть как изготовленные из дорогого камня. Мозаичный пол, сделанный из готовых блоков, позволит превратить свой скромный современный дом в роскошный дворец.

В гостиной колонны разграничат столовую и кухню. Одиночная станет основанием для острова или превратится в склад напитков. Между парно стоящими столбами удобно расположить полки для посуды, отделив ими место приготовления пищи от столовой. Этот промежуток украсит стеклянная мозаика и зеленая стенка комнатных растений.

Брутальность и глянец промышленных стилей

Современный интерьер квартиры с использованием колонн

Массовое переселение из сельских районов в города сначала в Америке, затем и в других странах, породило стиль лофт. Люди приспосабливали под жилье заброшенные промышленные предприятия и чердаки. Колонны металлические в виде двутавровых балок, столбов из труб и бетонных опор стали основным элементом стиля. С повышением уровня жизни появились диваны с яркой обивкой, полированные столы и шкафы, качественная отделка стен. Теперь железо и бетон своим грубым видом подчеркивают глянец мебели и дорогое оформление помещения пластиком, стеклом и хромом.

В современном интерьере промышленных стилей делается облицовка колонн, имитирующая пятна коррозии на металле, грязный бетон с выбоинами и царапинами. Фактурная поверхность окрашивается в серые оттенки синего и зеленого.

Просторные помещения стиля лофт кажутся еще больше, разделенные рядом бетонных опор. Создается иллюзия чередования зон за рядами колонн, и возникает ощущение бесконечного пространства.

Создание колонн своими руками

Отделка колонн

Любители мастерить, часто интересуются, как сделать колонну своими руками. Для создания выбранного образа комнаты, можно купить пенопластовые заготовки. Они относительно дешевые, легко собираются и монтируются. Достаточно склеить несколько элементов и установить в своем доме. После

Делается колонна своими руками без специального оборудования из полиуретана и гипсокартона. Оба варианта имеют преимущества и недостатки.

Полиуретан легко обрабатывается, не требует специальных навыков. Сложности могут возникнуть в изготовлении формы под заливку и соблюдении пропорций при создании состава. Это требует специальных площадей. В стандартной городской квартире сделать это невозможно. Проще купить заготовки в магазине. Для самостоятельных работ остается сборка и облицовка колонны.

Отделка полиуретану подойдет любая. Можно покрасить акриловыми составами в любой цвет. Не покрытый пластик со временем выгорает, желтеет. Придется грунтовать и возвращать нужный оттенок декору или наклеивать пленку.

Гипсокартонн требует создания каркаса из металлопрофиля, который затем обшивается. Форма колонны классически делается квадратной. Возможности гипсокартона позволяют изгибать его дугой с большим радиусом, делая арки и декоративные элементы различной формы.

Облицовка колон ГКЛ имеет ограничение только по весу. Тяжелый камень и керамику лист может не выдержать. Грунтованная поверхность легко красится в любой цвет, декорируется под кирпичную кладку и другую фактуру с помощью виниловых плит, стеклянной мозаики.

Колонны из гипсокартона: правильный монтаж

В современном интерьере нашего жилища все чаще появляются самые разнообразные декоративные элементы. Классическим их проявлением является колонна из гипсокартона. Данный материал является очень пластичным (при применении определенных технологий), что позволяет с успехом обшивать им самые невероятнее конструкции.
Наличие декоративных колонн в помещении поможет:

• визуально разграничить пространство;
• привнести живость и новизну в интерьер комнаты;
• создать шикарный и уникальный дизайн;
• получить дополнительную точку опоры;
• создать оригинальную подставку под телевизор;
• изменить геометрию помещения;
• создать дополнительные полки;
• замаскировать ненужные элементы: трубы, коммуникации и т. д.

Внешний вид колонн

Изображение 1 из 6

Размещение колонн в квартире

Колонны из гипсокартона можно очень быстро и легко сделать даже своими руками.

Разновидности колон

В современном дизайне имеется два основных варианта колон из гипсокартона по сечению конструкции:

• круглые. Такая конструкция зачастую выступает только в роли декорации либо для маскировки труб и других нежелательных элементов помещения. Круглая декоративная колонна будет уместной в современных дизайнах;

• прямоугольные. Такая конструкция позволяет размещать в себе несколько полок. Поэтом каркас данного изделия всегда делается более прочным, нежели у круглых колонн.

При выборе варианта конструкции следует руководствоваться размерами помещения. В небольшом пространстве уместно будет выглядеть мини-колонна. В то время как на больших площадях можно создать целый декоративный ансамбль из колонн.

Подготовительный этап

После того, как был выбран вид конструкции, следует разобраться в том, как сделать колонну из гипсокартона. Для этого сначала нужно осуществить разметку места будущего возведения колонны.
Вначале следует определить место установки и нанести разметку. Разметка делается на потолке и на полу. Она имеет вид либо круга, либо прямоугольника (в зависимости от типа выбранной конструкции).
Нанесение разметки своими руками предполагает следующие действия:

• сначала рисуем разметку на потолке;
• используя лазерный уровень или отвес, переносим разметку на пол.

Обратите внимание! Сечение конструкции можно выбирать абсолютно любое. Главное чтобы колонна была устойчивой и выполняла возлагаемые на нее функции.

От точности проведенных манипуляций напрямую зависит красота конструкции.

Монтажные работы

Монтажные работы по установке каркаса предполагают:

• готовим своими руками основание для колонны. Для этого либо устанавливаем направляющие профиля в форме прямоугольника, либо делаем надрез ножницами по металлу и изгибаем направляющие кругом. Круг получится при нарезке направляющего профиля каждые 5 см. При необходимости большего сечения расстояние можно увеличить;

Направляющие профиля

• фиксируем основу с помощью дюбелей на потолке и полу. Крепление должно быть как можно более крепким, чтобы предотвратить движение изделия;
• в местах последующей установки гипсокартонных полок следует сделать поперечные направляющие по всему периметру каркаса.

Не забывайте сверяться с уровнем при креплении основных и боковых направляющих профиля. В противном случае возможны искривления каркаса, которые в дальнейшем скажутся на внешнем облике колонны.

 

Каркас колоны

В результате мы получим каркас, на который можно монтировать гипсокартонные листы.
Крепление гипсокартонных листов происходит следующим образом:

• нарезаем из плит кусочки необходимых размеров;
• осуществляем крепление гипсокартона своими руками на боковые грани там, где предполагаются встроенные ниши. Листами нужно обшить все внутреннее пространство ниш;
• после того как ниши были обшиты, можно приступать к монтажу кусочков гипсокартона по всей длине каркаса;
• после крепления последнего листа все стыки и места вкручивания саморезов необходимо зашпаклевать и зачистить.

Обшивка гипсокартонными листами

Очень часто в гипсокартонные колонны с нишами монтируют растровые светильники. В таком случае перед креплением листов в месте будущей ниши нужно заранее сделать прокладку проводов. Также следует сделать в гипсокартоне отверстия необходимо размера, укрепить в них светильники и только после этого приступать к монтажу.

Обратите внимание! Осуществлять разводку электропроводки, если она планируется, необходимо до полного зашивания каркаса гипсокартоном.
Если колонна будет нести определенную нагрузку — на ней будет стоять телевизор или тяжелые декоративные элементы, то каркас следует изначально усилить.

Усиление конструкции осуществляется следующим способом:

• нарезаются направляющие профиля на кусочки нужного размера;
• для одного усиления нужно четыре стоечных двойных балки. Они получаются в результате фиксированного одновременного совмещения двух профилей;
• помимо этого необходимо увеличить число поперечных креплений.

После всех монтажных работ, проведенных своими руками, вы получите идеально ровную круглую или прямоугольную колонну.
Финальным аккордом в создании колоннообразных конструкций из гипсокартона является их отделка.

Проведение отделочных работ

Когда колонна полностью готова, ее нужно только отделать для придания ей необходимого внешнего вида. Наиболее часто для этого используется покраска в контрастные цвета, которые помогают выделить данный элемент декора.

Также колону можно отделать искусственным камнем, декоративной или кафельной плиткой.

Создать у себя дома гипсокартонные колонны можно самостоятельно. Главное правильно нанести разметку и следовать правилам монтажа, и ваша квартира станет уникальной и неповторимо оригинальной.

Как декорируют опорные столбы дома

Как декорируют опорные столбы дома

Применение опорных столбов из дерева, металла и бетона — широко распространенная в загородном строительстве практика. Они являются частью входной группы, могут поддерживать крышу над террасой, галерею вокруг дома или быть опорами беседки. Обычно их стараются декорировать в соответствии с общим архитектурным решением.

При отделке опор в большинстве случаев отталкиваются от строительного либо отделочного материала, использованного при возведении дома.

Достаточно просто решается вопрос с кирпичными зданиями: бетонные столбы тогда могут быть обложены облицовочным кирпичом или искусственным камнем аналогичного формата; иногда подбирают керамическую плитку или же используют декоративные штукатурки, устойчивые к атмосферным воздействиям (для наружных работ).

В некоторых случаях применяют не отделочный, а строительный кирпич, что позволяет одновременно решить как эстетическую, так и функциональную задачу — усилить опорную стойку. Это особенно важно при больших по площади навесах, на которые ложится значительная нагрузка (а зимой еще и вес снега нужно прибавить).

Опорные столбы полностью выложены из кирпича или отделаны облицовочным кирпичом

Если в декоре фасада здания или его цоколя использован искусственный камень, то, как правило, хозяева склоняются к отделке опорных столбов именно этим материалом. Технология укладки и широкий размерный ряд элементов позволяют без особых проблем декорировать даже такую довольно сложную форму, как круглая опора.

Опорные столбы полностью выложены из кирпича или отделаны облицовочным кирпичом

Немного больше хлопот вызывает облицовка натуральным камнем — в частности, распиловка с обеспечением точных размеров, подбор по цвету соседних фрагментов, но и эта задача вполне по силам профессионалам.

Опорные столбы облицованы искусственным камнем

Металлические опоры большинство архитекторов предпочитает не маскировать, считая, что металл сам по себе смотрится выигрышно, если только здание не решено в сугубо классическом стиле. Всё, что позволяют себе сторонники аутентичности, — это порошковые покрытия или специальные грунтовки, эмали и кузнечные краски для металла.

Готовый вариант — «колонна в сборе» из искусственного камня. Может быть высотой от 3 до 7 м и нижним диаметром от 300 до 740 мм.

Качественная обработка ими существенно экономит средства и время, надолго защищая материал от коррозии. Металлические столбы окрашивают в самые разные цвета — чёрный, тёмно-коричневый, серый, зелёный, белый. Иногда уместны оттенки золота, серебра, бронзы, латуни; поверхности делают блестящими либо матовыми: интересны варианты с имитацией патины.

Опорные столбы облицованы искусственным камнем

При выборе материала для декорирования опор значение имеет тот факт, защищает ли их навес от дождя и снега. Если да, то один из наиболее интересных вариантов — отделка толстым пеньковым канатом (диаметр обычно порядка 3-5 см, всё зависит от размера опорной стойки — её собственной высоты и диаметра).

Канаты — это вид кручёных и плетёных изделий диаметром 6-112 мм с увеличенной разрывной нагрузкой и повышенной устойчивостью к износу.

Канат закрепляют в одной из точек (чаще всего внизу) и затем укладывают вокруг опоры плотными кольцами. На открытой площадке, в условиях постоянных осадков, канат быстро портится; под навесом он будет служить долго, а при случае его легко заменить.

 

 

 

 

Что бы еще почитать?

  Поделитесь ссылкой на статью в социальных сетях

  Вы можете оставить свой комментарий

Поделитесь своим мнением, что Вы думаете о прочитанном?
Если Вам не понравилась статья, напишите в комментариях причину.
Возможно, Вы заметили ошибку или у Вас появились вопросы, напишите об этом.
Только зная Ваше мнение, можно будет улучшить и дополнить статью.

Примените функцию к каждой строке или столбцу в Dataframe с помощью pandas.apply ()

Есть разные способы применения функции к каждой строке или столбцу в DataFrame. В этом посте мы узнаем о различных способах. Давайте сначала создадим небольшой фрейм данных и посмотрим.

Python3

импорт панд как pd импорт numpy as np матрица = [( 1 , 2 , 3 , 4 ), ( 5 , 6 , 7 , 8 ,), ( 9 , 10 , 11 , 12 ), ( 13 , 14 , 15 , 16 ) ] df = pd. DataFrame (матрица, столбцы = список ( 'abcd' )) df

Выход:

Метод 1: Применение лямбда-функции к каждой строке / столбцу.
Пример 1: Для столбца

Python3

импорт панд как pd импорт numpy as np матрица = [( 1 , 2 , 3 , 4 ), ( 5 , 6 , 7 , 8 ,), ( 9 , 10 , 11 , 12 ), ( 13 , 14 , 15 , 16 ) ] df = pd. DataFrame (матрица, столбцы = список ( 'abcd' )) new_df = df. применить ( лямбда x: x + 10 ) новый_df

Выход:

Пример 2: Для строки

Python3

импорт панд как pd импорт numpy as np матрица = [( 1 , 2 , 3 , 4 ), ( 5 , 6 , 7 , 8 ,), ( 9 , 10 , 11 , 12 ), ( 13 , 14 , 15 , 16 ) ] df = pd. DataFrame (матрица, столбцы = список ( 'abcd' )) new_df = df. применить ( лямбда x: x + 5 , ось = 1 ) новый_df

Выход:

Метод 2: Применение пользовательской функции к каждой строке / столбцу
Пример 1: Для столбца

Python3

def squareData (x): возврат x * x импорт панд как pd импорт numpy as np матрица = [( 1 , 2 , 3 , 4 ), ( 5 , 6 , 7 , 8 ,), ( 9 , 10 , 11 , 12 ), ( 13 , 14 , 15 , 16 ) ] df = pd. DataFrame (матрица, столбцы = список ( 'abcd' )) new_df = df. применить (squareData) новый_df

Выход:

Пример 2: Для строки

Python3

def squareData (x): возврат x * x импорт панд как pd импорт numpy as np матрица = [( 1 , 2 , 3 , 4 ), ( 5 , 6 , 7 , 8 ,), ( 9 , 10 , 11 , 12 ), ( 13 , 14 , 15 , 16 ) ] df = pd. DataFrame (матрица, столбцы = список ( 'abcd' )) new_df = df. применить (squareData, ось = 1 ) новый_df

Выход:

В приведенных выше примерах мы увидели, как пользовательская функция применяется к каждой строке и столбцу.Мы также можем применять пользовательские функции, которые принимают два аргумента.

Пример 1: Для столбца

Python3

def addData (x, y): возврат x + y импорт панд как pd импорт numpy as np матрица = [( 1 , 2 , 3 , 4 ), ( 5 , 6 , 7 , 8 ,), ( 9 , 10 , 11 , 12 ), ( 13 , 14 , 15 , 16 ) ] df = pd. DataFrame (матрица, столбцы = список ( 'abcd' )) new_df = df. применить (addData, args = [ 1 ]) печать (new_df)

Выход:

Пример 2: Для строки

Примените функцию к каждой строке / столбцу в Dataframe — thispointer.com

В этой статье мы обсудим, как применить заданную лямбда-функцию, пользовательскую функцию или функцию numpy к каждой строке или столбцу в кадре данных.

Библиотека

Python Pandas предоставляет функцию-член в классе Dataframe для применения функции вдоль оси Dataframe, т.е. вдоль каждой строки или столбца, т.е.

 DataFrame. apply (func, axis = 0, broadcast = None, raw = False, reduce = None, result_type = None, args = (), ** kwds) 

Важные аргументы:

• func: Функция, применяемая к каждому столбцу или строке.Эта функция принимает серию и возвращает серию.
• ось : ось, по которой функция применяется во фрейме данных. Значение по умолчанию 0.
  • Если значение равно 0, функция применяется к каждому столбцу.
  • Если значение равно 1, функция применяется к каждой строке.
• args: кортеж / список аргументов, передаваемых функции.

Давайте воспользуемся этим, чтобы применить функцию к строкам и столбцам фрейма данных.

Предположим, у нас есть фрейм данных i.е.

 # Список кортежей
матрица = [(222, 34, 23),
         (333, 31, 11),
         (444, 16, 21),
         (555, 32, 22),
         (666, 33, 27),
         (777, 35, 11)
         ]

# Создаем объект DataFrame
dfObj = pd. DataFrame (матрица, столбцы = список ('abc')) 

Содержимое кадра данных в объекте dfObj равно,

 a b c
0 222 34 23
1 333 31 11
2 444 16 21
3 555 32 22
4 666 33 27
5 777 35 11
 

Примените лямбда-функцию к каждой строке или каждому столбцу в Dataframe

Предположим, у нас есть лямбда-функция, которая принимает серию в качестве аргумента, возвращает новый объект серии, добавляя 10 в каждое значение
данной серии i.е.

 лямбда x: x + 10 

Теперь давайте посмотрим, как применить эту лямбда-функцию к каждому столбцу или строке нашего фрейма данных, т.е.

Примените лямбда-функцию к каждому столбцу:

Чтобы применить эту лямбда-функцию к каждому столбцу в фрейме данных, передайте лямбда-функцию в качестве первого и единственного аргумента в Dataframe.apply ()
с созданным выше объектом фрейма данных, т. е.

 # Примените лямбда-функцию к каждому столбцу, добавив 10 к каждому значение в каждом столбце
modDfObj = dfObj.применить (лямбда x: x + 10)

print ("Измененный фрейм данных путем применения лямбда-функции к каждому столбцу:")
печать (modDfObj)
 

Вывод:

 Модифицированный фрейм данных путем применения лямбда-функции к каждому столбцу:
     а б в
0 232 44 33
1 343 41 21
2 454 26 31
3 565 42 32
4 676 43 37
5 787 45 21
 

Поскольку в кадре данных было 3 столбца, наша лямбда-функция вызывается три раза, и для каждого вызова столбец будет передаваться в качестве аргумента в
. лямбда-функция в качестве аргумента.Поскольку, наша лямбда-функция возвращает копию серии с нарушением значения каждого элемента в данном столбце на 10. Эта возвращенная серия заменяет столбец в копии фрейма данных.

Итак, в основном Dataframe.apply () вызывает переданную лямбда-функцию для каждого столбца и передает содержимое столбца в виде ряда в эту лямбда-функцию. Наконец, он возвращает измененную копию фрейма данных, построенного со столбцами, возвращаемыми лямбда-функциями, вместо изменения исходного фрейма данных.

Примените лямбда-функцию к каждой строке:

Теперь, чтобы применить эту лямбда-функцию к каждой строке в кадре данных, передайте лямбда-функцию в качестве первого аргумента, а также передайте ось = 1 в качестве второго аргумента в кадре данных.apply () с созданным выше объектом фрейма данных, т.е.

 # Примените лямбда-функцию к каждой строке, добавив 5 к каждому значению в каждом столбце
modDfObj = dfObj.apply (лямбда x: x + 5, ось = 1)

print ("Измененный фрейм данных путем применения лямбда-функции к каждой строке:")
печать (modDfObj)
 

Результат:

 Модифицированный фрейм данных путем применения лямбда-функции к каждой строке:
     а б в
0 227 39 28
1 338 36 16
2 449 21 26
3 560 37 27
4 671 38 32
5 782 40 16
 

Итак, в основном Dataframe. apply () вызывает переданную лямбда-функцию для каждой строки и передает содержимое каждой строки в виде серии в эту лямбда-функцию. Наконец, он возвращает измененную копию фрейма данных, построенного из строк, возвращаемых лямбда-функциями, вместо изменения исходного фрейма данных.

Применение пользовательской функции с аргументами или без них к каждой строке или столбцу фрейма данных

Предположим, у нас есть определяемая пользователем функция, которая принимает серию и возвращает серию, умножая каждое значение на 2, т.е.

 # Умножаем данное значение на 2 и возвращает
def doubleData (x):
   возврат x * 2 

Теперь давайте посмотрим, как применить эту определяемую пользователем функцию к каждому столбцу нашего фрейма данных i.е.

 # Применяем пользовательскую функцию к каждому столбцу, удваивая каждое значение в каждом столбце
modDfObj = dfObj. apply (doubleData)

print ("Измененный фрейм данных путем применения пользовательской функции к каждому столбцу в фрейме данных:")
печать (modDfObj)
 

Результат:

 измененный фрейм данных путем применения определенной пользователем функции к каждому столбцу в фрейме данных:
      а б в
0 444 68 46
1 666 62 22
2 888 32 42
3 1110 64 44
4 1332 66 54
5 1554 70 22
 

Точно так же мы можем применить эту определяемую пользователем функцию к каждой строке вместо столбца, передав дополнительный аргумент i.е.

 # Применяем пользовательскую функцию к каждой строке, удваивая каждое значение в каждом столбце
modDfObj = dfObj.apply (doubleData, axis = 1)
 

Предположим, у нас есть определяемая пользователем функция, которая принимает и другие аргументы. Например, эта функция принимает серию и число y, затем
. возвращает новую серию, умножая каждое значение в серии на y, т. е.

 # Возвращает x * y
def multiplyData (x, y):
   вернуть x * y
 

Теперь давайте посмотрим, как применить эту пользовательскую функцию с аргументом к каждому столбцу нашего фрейма данных i.е.

 # Применить пользовательскую функцию к каждому столбцу, которая умножит каждое значение в каждом столбце на заданное число
modDfObj = dfObj.apply (multiplyData, args = [4])

print ("Измененный фрейм данных путем применения пользовательской функции (с аргументами) к каждому столбцу в фрейме данных:")
печать (modDfObj)
 

Результат:

 измененный фрейм данных путем применения определенной пользователем функции (с аргументами) к каждому столбцу в фрейме данных:
      а б в
0 888 136 92
1 1332 124 44
2 1776 64 84
3 2220 128 88
4 2664 132 108
5 3108 140 44
 

Точно так же мы можем применить эту определяемую пользователем функцию с аргументом к каждой строке вместо столбца, передав дополнительный аргумент i. е.

 # Применяем пользовательскую функцию к каждой строке, удваивая каждое значение в каждом столбце
modDfObj = dfObj.apply (multiplyData, axis = 1, args = [3])
 

Применить функции numpy к каждой строке или столбцу фрейма данных

Обычно в практических сценариях мы применяем уже существующие функции numpy к столбцам и строкам в кадре данных, то есть

Теперь давайте посмотрим, как применить функцию numpy к каждому столбцу нашего фрейма данных, т.е.

 # Применить функцию numpy к каждому столбцу, удвоив каждое значение в каждом столбце
modDfObj = dfObj.применить (np.square)

print ("Измененный фрейм данных путем применения функции numpy к каждому столбцу в фрейме данных:")
печать (modDfObj)
 

Вывод:

 измененный фрейм данных путем применения функции numpy к каждому столбцу в фрейме данных:
        а б в
0 49284 1156 529
1 110889 961 121
2 197136 256 441
3 308025 1024 484
4 443556 1089 729
5 603729 1225 121
 

Точно так же мы можем применить функцию numpy к каждой строке вместо столбца, передав дополнительный аргумент i. е.

 # Применяем функцию numpy к каждой строке квадратным корнем для каждого значения в каждом столбце
modDfObj = dfObj.apply (np.sqrt, ось = 1)
 

Примените уменьшающие функции к каждой строке или столбцу фрейма данных

До сих пор мы применяли своего рода функцию, которая принимает каждый столбец или строку как серию и возвращает серию того же размера. Но мы также можем вызвать функцию, которая принимает серию и возвращает одну переменную вместо серии. Например, давайте применим numpy.sum () к каждому столбцу в фрейме данных, чтобы узнать сумму всех значений в каждом столбце i.е.

 # Применить функцию numpy, чтобы получить сумму значений в каждом столбце
modDfObj = dfObj.apply (np.sum)

print ("Измененный фрейм данных путем применения функции numpy для получения суммы значений в каждом столбце:")
печать (modDfObj)
 

Результат:

 модифицированный фрейм данных путем применения функции numpy для получения суммы значений в каждом столбце:
2997
б 181
в 115
dtype: int64
 

Теперь давайте применим numpy. sum () к каждой строке в фрейме данных, чтобы узнать сумму всех значений в каждой строке i.е.

 # Применяем функцию numpy, чтобы получить сумму значений в каждой строке
modDfObj = dfObj.apply (np.sum, axis = 1)

print ("Измененный фрейм данных путем применения функции numpy для получения суммы значений в каждой строке:")
печать (modDfObj)
 

Вывод:

 модифицированный фрейм данных путем применения функции numpy для получения суммы значений в каждой строке:
0 279
1 375
2 481
3 609
4 726
5 823
dtype: int64
 

Полный пример выглядит следующим образом:

 import pandas as pd
импортировать numpy как np


# Возвращает x * y
def multiplyData (x, y):
   вернуть x * y

# Умножаем данное значение на 2 и возвращает
def doubleData (x):
   вернуть x * 2


def main ():
    # Список кортежей
    матрица = [(222, 34, 23),
             (333, 31, 11),
             (444, 16, 21),
             (555, 32, 22),
             (666, 33, 27),
             (777, 35, 11)
             ]

    # Создаем объект DataFrame
    dfObj = pd. DataFrame (матрица, столбцы = список ('abc'))

    print ("Исходный фрейм данных", dfObj, sep = '\ n')

    print ('************* Применить лямбда-функцию к каждой строке или каждому столбцу в Dataframe *************')

    print ('*** Применить лямбда-функцию к каждому столбцу в Dataframe ***')

    # Применяем лямбда-функцию к каждому столбцу, добавляя 10 к каждому значению в каждом столбце
    modDfObj = dfObj.apply (лямбда x: x + 10)

    print ("Измененный фрейм данных путем применения лямбда-функции к каждому столбцу:")
    печать (modDfObj)

    print ('*** Применить лямбда-функцию к каждой строке в Dataframe ***')

    # Применяем лямбда-функцию к каждой строке, добавляя 5 к каждому значению в каждом столбце
    modDfObj = dfObj.применить (лямбда x: x + 5, ось = 1)

    print ("Измененный фрейм данных путем применения лямбда-функции к каждой строке:")
    печать (modDfObj)

    print ('************* Применить пользовательскую функцию к каждой строке или каждому столбцу в фрейме данных *************')

    print ('*** Применить пользовательскую функцию к каждому столбцу в Dataframe ***')

    # Применяем пользовательскую функцию к каждому столбцу, удваивая каждое значение в каждом столбце
    modDfObj = dfObj. apply (doubleData)

    print ("Измененный фрейм данных путем применения пользовательской функции к каждому столбцу в фрейме данных:")
    печать (modDfObj)

    print ('*** Применить пользовательскую функцию к каждой строке в Dataframe ***')

    # Применяем пользовательскую функцию к каждой строке, удваивая каждое значение в каждом столбце
    modDfObj = dfObj.применить (doubleData, axis = 1)

    print ("Измененный фрейм данных путем применения пользовательской функции к каждой строке в фрейме данных:")
    печать (modDfObj)

    print ('************* Применить пользовательскую функцию (с аргументами) к каждой строке или каждому столбцу в фрейме данных *************')


    print ('*** Применить пользовательскую функцию (с аргументами) к каждому столбцу в Dataframe ***')

    # Применить пользовательскую функцию к каждому столбцу, которая умножит каждое значение в каждом столбце на заданное число
    modDfObj = dfObj.применить (multiplyData, args = [4])

    print ("Измененный фрейм данных путем применения пользовательской функции (с аргументами) к каждому столбцу в фрейме данных:")
    печать (modDfObj)

    print ('*** Применить пользовательскую функцию (с аргументами) к каждой строке в Dataframe ***')

    # Применяем пользовательскую функцию к каждой строке, удваивая каждое значение в каждом столбце
    modDfObj = dfObj.apply (multiplyData, axis = 1, args = [3])

    print ("Измененный фрейм данных путем применения пользовательской функции (с аргументами) к каждой строке в фрейме данных:")
    печать (modDfObj)

    print ('************* Применить функцию numpy к каждой строке или каждому столбцу в Dataframe *************')

    # Применяем функцию numpy к каждому столбцу, удваивая каждое значение в каждом столбце
    modDfObj = dfObj.применить (np.square)

    print ("Измененный фрейм данных путем применения функции numpy к каждому столбцу в фрейме данных:")
    печать (modDfObj)

    # Применяем функцию numpy к каждой строке квадратным корнем для каждого значения в каждом столбце
    modDfObj = dfObj.apply (np.sqrt, ось = 1)

    print ("Измененный фрейм данных путем применения функции numpy к каждой строке в фрейме данных:")
    печать (modDfObj)

    print ('************* Применить функцию сокращения к каждому столбцу или строке в DataFrame *************')

    # Применяем функцию numpy, чтобы получить сумму значений в каждом столбце
    modDfObj = dfObj.применить (np.sum)

    print ("Измененный фрейм данных путем применения функции numpy для получения суммы значений в каждом столбце:")
    печать (modDfObj)

    # Применяем функцию numpy, чтобы получить сумму значений в каждой строке
    modDfObj = dfObj.apply (np.sum, axis = 1)

    print ("Измененный фрейм данных путем применения функции numpy для получения суммы значений в каждой строке:")
    печать (modDfObj)



если __name__ == '__main__':
   основной()

 

Вывод:

 Исходный фрейм данных
     а б в
0 222 34 23
1 333 31 11
2 444 16 21
3 555 32 22
4 666 33 27
5 777 35 11
************* Примените лямбда-функцию к каждой строке или каждому столбцу в Dataframe *************
*** Примените лямбда-функцию к каждому столбцу в Dataframe ***
Модифицированный Dataframe путем применения лямбда-функции к каждому столбцу:
     а б в
0 232 44 33
1 343 41 21
2 454 26 31
3 565 42 32
4 676 43 37
5 787 45 21
*** Примените лямбда-функцию к каждой строке в Dataframe ***
Измененный Dataframe путем применения лямбда-функции к каждой строке:
     а б в
0 227 39 28
1 338 36 16
2 449 21 26
3 560 37 27
4 671 38 32
5 782 40 16
************* Применение пользовательской функции к каждой строке или каждому столбцу в фрейме данных *************
*** Применить пользовательскую функцию к каждому столбцу в Dataframe ***
Измененный Dataframe путем применения пользовательской функции к каждому столбцу в Dataframe:
      а б в
0 444 68 46
1 666 62 22
2 888 32 42
3 1110 64 44
4 1332 66 54
5 1554 70 22
*** Применить пользовательскую функцию к каждой строке в Dataframe ***
Измененный Dataframe путем применения определенной пользователем функции к каждой строке в Dataframe:
      а б в
0 444 68 46
1 666 62 22
2 888 32 42
3 1110 64 44
4 1332 66 54
5 1554 70 22
************* Применение пользовательской функции (с аргументами) к каждой строке или каждому столбцу в фрейме данных *************
*** Примените пользовательскую функцию (с аргументами) к каждому столбцу в Dataframe ***
Измененный Dataframe путем применения пользовательской функции (с аргументами) к каждому столбцу в Dataframe:
      а б в
0 888 136 92
1 1332 124 44
2 1776 64 84
3 2220 128 88
4 2664 132 108
5 3108 140 44
*** Применить пользовательскую функцию (с аргументами) к каждой строке в Dataframe ***
Измененный Dataframe путем применения пользовательской функции (с аргументами) к каждой строке в Dataframe:
      а б в
0 666 102 69
1 999 93 33
2 1332 48 63
3 1665 96 66
4 1998 99 81
5 2331 105 33
************* Применить функцию numpy к каждой строке или каждому столбцу в Dataframe *************
Измененный Dataframe путем применения функции numpy к каждому столбцу в Dataframe:
        а б в
0 49284 1156 529
1 110889 961 121
2 197136 256 441
3 308025 1024 484
4 443556 1089 729
5 603729 1225 121
Изменен Dataframe путем применения функции numpy к каждой строке в Dataframe:
           а б в
0 14.899664 5,830952 4,795832
1 18,248288 5,567764 3,316625
2 21.071308 4.000000 4.582576
3 23,558438 5,656854 4,6
4 25,806976 5,744563 5,196152
5 27,874720 5,
0 3,316625
************* Применение функции уменьшения к каждому столбцу или строке в DataFrame *************
Модифицированный Dataframe путем применения функции numpy для получения суммы значений в каждом столбце:
2997
б 181
в 115
dtype: int64
Модифицированный Dataframe путем применения функции numpy для получения суммы значений в каждой строке:
0 279
1 375
2 481
3 609
4 726
5 823
dtype: int64
 

Как использовать функцию СЧЁТЕСЛИ

Числовые критерии | Текстовые хитрости | Подсчет логических значений | Подсчитывать ошибки | И критерии | Или критерии | Подробнее о Countif | Граф Магия

Мощная функция СЧЁТЕСЛИ в Excel подсчитывает ячейки на основе одного критерия.Эта страница содержит множество простых примеров COUNTIF.

Числовые критерии

Используйте функцию СЧЁТЕСЛИ в Excel для подсчета ячеек, которые равны значению, подсчета ячеек, которые больше или равны значению, и т. Д.

1. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, равное 20.

2. Следующая функция СЧЁТЕСЛИ дает точно такой же результат.

3. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, которые больше или равны 10.

4. Следующая функция СЧЁТЕСЛИ дает точно такой же результат.

Объяснение: оператор & соединяет символ «больше или равно» и значение в ячейке C1.

5. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, равное , а не равным 7.

6. Функции СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывают количество ячеек, равное 3 или 7.

Уловки текста

Используйте функцию СЧЁТЕСЛИ в Excel и несколько приемов для подсчета ячеек, содержащих определенный текст. Всегда заключайте текст в двойные кавычки.

1. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, содержащих ровно звезду.

2. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, содержащих ровно звездочку + 1 символ. Вопросительный знак (?) Соответствует ровно одному символу.

3. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, которые содержат ровно звездочку + последовательность из нуля или более символов. Звездочка (*) соответствует серии из нуля или более символов.

4.Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, которые каким-либо образом содержат звезду.

5. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, содержащих текст.

Подсчет логических значений

Используйте функцию СЧЁТЕСЛИ в Excel для подсчета логических значений (ИСТИНА или ЛОЖЬ).

1. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, содержащих логическое значение ИСТИНА.

2. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, содержащих логическое значение ЛОЖЬ.

Ошибок подсчета

Используйте функцию СЧЁТЕСЛИ в Excel для подсчета конкретных ошибок.

1. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, содержащих # ИМЯ? ошибка.

2. Формула массива ниже подсчитывает общее количество ошибок в диапазоне ячеек.

Примечание: завершите формулу массива, нажав CTRL + SHIFT + ENTER. Excel добавляет фигурные скобки {}. Посетите нашу страницу о подсчете ошибок, чтобы получить подробные инструкции о том, как создать эту формулу массива.

и критерии

Подсчет с критериями И в Excel очень прост. Функция СЧЁТЕСЛИМН (с буквой S в конце) в Excel подсчитывает ячейки на основе двух или более критериев.

1.Например, чтобы подсчитать количество строк, содержащих Google и Stanford, просто используйте функцию СЧЁТЕСЛИМН.

или критерии

Подсчет с использованием критерия Или в Excel может быть непростым.

1. Функции СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывают количество ячеек, содержащих Google или Facebook (один столбец). Ракетостроения пока нет.

2. Однако, если вы хотите подсчитать количество строк, содержащих Google или Stanford (два столбца), вы не можете просто использовать функцию СЧЁТЕСЛИ дважды (см. Рисунок ниже).

Примечание: строки, содержащие Google и Stanford, учитываются дважды, но их следует подсчитывать только один раз. 4 — это ответ, который мы ищем.

3. Приведенная ниже формула массива помогает.

Примечание: завершите формулу массива, нажав CTRL + SHIFT + ENTER. Excel добавляет фигурные скобки {}. Посетите нашу страницу о подсчете с использованием критериев или для получения подробных инструкций о том, как создать эту формулу массива.

Подробнее о Countif

Функция СЧЁТЕСЛИ — отличная функция. Давайте взглянем на еще несколько интересных примеров.

1. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже использует именованный диапазон. Именованный диапазон Возраст относится к диапазону A1: A6.

2. Функция СЧЁТЕСЛИ ниже подсчитывает количество ячеек, которые меньше среднего возраста (32,2).

3.Чтобы подсчитать ячейки между двумя числами, используйте функцию СЧЁТЕСЛИМН (с буквой S в конце).

4. Используйте функцию СЧЁТЕСЛИ, чтобы подсчитать, сколько раз каждое значение встречается в названном диапазоне Ages.

Примечание: ячейка B2 содержит формулу = СЧЁТЕСЛИ (возраст, A2), ячейка B3 = СЧЁТЕСЛИ (возраст, A3) и т. Д.

5. Добавьте функцию ЕСЛИ, чтобы найти дубликаты.

Совет: используйте СЧЁТЕСЛИ и условное форматирование для поиска и выделения дубликатов в Excel.

Магия графов

Функция СЧЁТЕСЛИ не может подсчитать, сколько раз встречается конкретное слово в ячейке или диапазоне ячеек. Все, что нам нужно, это немного волшебства!

1. Формула ниже подсчитывает, сколько раз слово «собака» встречается в ячейке A1.

2. Формула ниже подсчитывает, сколько раз слово «собака» встречается в диапазоне A1: A2.

Примечание: посетите нашу страницу о подсчете слов, чтобы узнать больше об этих формулах.

1. Завершите каждый абзац одним набором глаголов, используя настоящее простое или настоящее продолженное.

Список высокочастотных слов PUSD

Список часто используемых слов PUSD для оценок по чтению и правописанию K-5 Частые или мгновенные слова важны, потому что: 1.Вы не можете прочитать предложение или абзац, не зная хотя бы наиболее распространенного.

Подробнее

Иисус в храме (в 12 лет)

Иисус в храме (в 12 лет). Пеп-разговор с учителем: Двенадцать звучит так по-взрослому, особенно когда ты маленький парень! Но нам, взрослым, 12 кажется очень молодым, чтобы делать то, что делал Иисус

Подробнее

Маммона и Лучник

О.Ен п р Маммон и лучник. СТАРЫЙ ЭНТОНИ РОКУОЛЛ, ЗАРАБОТАВШИЙ миллионы долларов на производстве и продаже мыла Рокуолла, стоял у окна своего большого дома на Пятой авеню. Он смотрел

Подробнее

Прощающий отец

КНИГА 1, ЧАСТЬ 3, УРОК 4 ПРОЩАТЕЛЬНЫЙ ОТЕЦ БИБЛИЯ: Луки 15: 11-32 ТЕМА: Мы можем узнать, что Иисус хочет, чтобы мы делали и кем были, слушая притчи, сказанные Иисусом.ПОДГОТОВКА К УРОКУ ГЛАВНАЯ ИДЕЯ: Иисус

Подробнее

Вступительный экзамен 2016 на английском языке

Вступительный экзамен 2016 года на английском языке Фамилия: Имя: Нынешняя школа: Продолжительность: 50 минут Вам не разрешается пользоваться карандашом. Используйте ручку! Вы можете уйти раньше. (Когда закончите, переверните тест и

Подробнее

Общие фразы для электронной почты

Общие фразы для электронной почты Выберите фразы из списка ниже и попытайтесь представить электронное письмо кому-то в вашем контексте, используя эту фразу или эти фразы, используя свои собственные идеи там, где они есть.Используйте несколько фраз в

Подробнее

Б.А. АНГЛИЙСКИЙ ВХОДНОЙ ТЕСТ

Б.А. ВСТУПИТЕЛЬНЫЙ ТЕСТ НА АНГЛИЙСКИЙ Допустимое время: 60 мин. Общее количество баллов за тест: 100 Схема выставления оценок: 1 балл за каждый правильный ответ. В каждом вопросе с несколькими вариантами ответов только один из четырех ответов является правильным. Выберите

Подробнее

Притча о блудном сыне

Притча о блудном сыне: Пеп-разговор с учителем: Дети должны знать, что их любят безоговорочно.На самом деле, мы все должны это знать! В притче о блудном сыне Иисус заверяет нас, что Бог

Подробнее

Томми Сказки. КНИГА Джунглей 28

E W E B O O K S Tommy Tales — это книги для загрузки и печати, доступные в Интернете только на следующих веб-сайтах: www.learningpage.com www.readinga-z.com КНИГА 28 Томми в джунглях E W E B

Подробнее

Вечеринка у бассейна, Келли Хэшвей

— Вот, — сказала Мелани, протягивая Аве конверт.- Спасибо, — сказала Ава. Но что это? Приглашение на мою вечеринку у бассейна. Суббота в два. Мелани продолжала говорить, но Ава не слушала. Пул слов

Подробнее

Как был подставлен Адам. Автор Laine

Как Адама подставили Лэйн Актерский состав персонажей ХЭМИЛТОН, шестнадцатилетний мальчик из Солт-Лейк-Сити, штат Юта ХЭМИЛТОН, тридцать один год, мать, ДЖОН УОКЕР, шестнадцатилетний лучший друг, который живет двумя

Подробнее

Jahresabschlusstest 1

Jahresabschlusstest 1 Давайте просто продолжим. Пожалуйста, заполните пробелы либо простой, либо существующей непрерывной формой глагола в скобках.1. Саманта обычно (пьет) чашку кофе за

Подробнее

Заводить друзей в колледже

Раздел 1 1 Заведение друзей в колледже Учеба друзей Отрывок 02 Один из самых сложных аспектов жизни в колледже — найти правильный баланс между социальной и академической деятельностью. Все хотят иметь

Подробнее

Секретная валентинка Келли Хэшуэй

Лорен принесла в школу контейнер с печеньем в форме сердца.Всю прошлую ночь она украсила их красной и розовой глазурью. В ее классе была вечеринка в честь Дня святого Валентина, и хотя

Подробнее

Посетитель на заднем дворе, Келли Хэшуэй

Мама! — закричала Сара, вбегая в дом. Что это такое? — спросила ее мать, отрываясь от книги. На заднем дворе сидит олененок. Можем ли мы его накормить? Сара побежала за вазой с фруктами на прилавке и

. Подробнее

始 ま り の ブ ザ ー が る ま ー ジ を め く っ て い け ま せ ん

2013 年 度 青 山 山 学 高 等 部 一 問 題 英 語 の ブ ザ ー が 鳴 る ま で で ー ジ を め く っ い けい て く だ さ い 問 は 1 ペ ー ジ か ら 12 ペ ー ジ あ る の で 始 ま り の ー が 鳴 っ た ら ら す 確 認 Подробнее

ОТНОСИТЕЛЬНАЯ ПРАКТИКА

ОТНОСИТЕЛЬНАЯ ПРАКТИКА I.ВВЕДЕНИЕ СТАТЬЯ: Предложение — это группа слов, содержащая подлежащее и глагол. НЕЗАВИСИМОЕ ПРИЛОЖЕНИЕ: Независимое предложение — это законченное предложение. Содержит основную тему

Подробнее

Большая ошибка Марти Короткий рассказ о персонаже Уэса Фесслера Марти Маус шел домой из школы в один солнечный день. На тротуаре был камень, который он ударил ногой по дороге. Скала отскочит

Подробнее

1 Грамматика в реальном мире

U NIT 31 Прилагательные и наречия, производящие хорошее впечатление 1 Грамматика в реальном мире A Вы знаете, как проводить презентацию? Что вы делаете, чтобы подготовиться? Прочтите статью Сколько ваших идей в

Подробнее

МОЛИТВА В САДУ

КНИГА 3, ЧАСТЬ I, УРОК 4 МОЛИТВА В САДЕ БИБЛИЯ: Луки 22: 39-53, Марка 14: 32-50 ТЕМА: Мы помним, что Иисус учил о любви и проявлял любовь во всем, что делал.Во время Великого поста и Пасхи мы вспоминаем

Подробнее

ПРОДАЖА СЕГОДНЯ Все игрушки за полцены

Имя: Класс: Дата: Практика KET ПЭТ-тестПрактика чтения и чтения Письмо KET ПЭТ Часть 1 Вопросы 1 5 В каком примечании (A H) написано это (1 5)? Для вопросов 1 5 отметьте правильную букву A H на вашем

Подробнее

Как сформировать Present Perfect

Настоящее совершенное время глагола в английском немного сложнее, оно используется по-разному, и есть много правил, которые нужно запомнить.Этот урок научит вас всему, что вы когда-либо хотели знать

Подробнее

Вступительный тест Письменный тест

Вводный тест Письменный тест CEF от A1 до C1 Выберите лучший ответ на каждый вопрос Остановитесь, когда вопросы станут слишком сложными Потратьте на тест не более 40 минут 1 Откуда? Я из России А

Подробнее

Четвертые 100 слов Фрая

100 слов Фрая 301.тело 321. обычно 341. часов 361. пять 381. холодно 302. музыка 322. не т 342. черный 362. шаг 382. плакали 303. цвет 323. друзья 343. товары 363. утро 383. план 304. стенд

Подробнее

Тест по английскому языку

Английский язык Тест на знание английского языка Для получения дополнительной информации свяжитесь с нами: тел. +44 (0) 8707 202 909 Электронная почта. [email protected] www.ediplc.com 1. Мы очень голодны. это am are not t 2.имеет длинные

Подробнее

Книга 3 по искусству английского языка

English Language Arts Образец теста 2005 года для 4 класса Имя СОВЕТЫ ПО ПРОБЛЕМУ ТЕСТА Вот несколько советов, которые помогут вам сделать все возможное: Внимательно прочтите все указания в тестовой тетради. План

Подробнее

Спонсорское руководство по обучению

Спонсорство. Руководство по обучению. Спонсирование может происходить совершенно естественно, когда вы любите то, что делаете, и делитесь этим с другими.На самом деле это так же просто, как 1-2-3 1. Поделитесь ВООБЩЕСТВОМ от того, что вы делаете. 2. Сосредоточьтесь на

Подробнее

ГЛАГОЛЫ (2) Модальные глаголы (03)

ГЛАГОЛЫ (2) Модальные глаголы (03) Модальные глаголы: в контексте 2 мин. Что такое модальные глаголы? Она может плавать. Он должен пойти к врачу. Модальные глаголы — это небольшая группа глаголов, которые сильно отличаются от обычных глаголов.

Подробнее

ОДИН ДОЛЛАР ВОСЕМЬДЕСЯТ СЕМЬ ЦЕНТОВ.

ОДИН ДОЛЛАР И ВОСЕМЬДЕСЬ СЕМЬ ЦЕНТОВ. Это все. Она отложила его — один цент, потом еще и еще, осторожно покупая

. Подробнее

ИНТЕРНЕТ-РУКОВОДСТВО ДЛЯ ПРЕПОДАВАТЕЛЯ БЕЗОПАСНОСТИ:

РУКОВОДСТВО ДЛЯ УЧИТЕЛЯ: ЦЕЛИ ОБУЧЕНИЯ ПО БЕЗОПАСНОСТИ В ИНТЕРНЕТЕ Студенты узнают, как безопасно и эффективно пользоваться Интернетом.Студенты поймут, что люди в сети не всегда те, кем они себя называют.

Подробнее

АНГЛИЙСКИЙ ТЕСТ РАЗМЕЩЕНИЯ

НАЗВАНИЕ ТЕСТА НА АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ: Посмотрите на эти примеры. Правильные ответы подчеркнуты. а) В теплом климате людям нравится / нравится / нравится сидеть на улице на солнце. б) Если очень жарко, сядут

Подробнее

Рождественская тема: величайший подарок

Рождественская тема: величайший дар ОБЗОР Ключевой момент: Иисус — величайший дар из всех.Библейская история: Мудрецы приносили дары Ссылка на Библию: от Матфея 2: 1-2 Стих с вызовом: И мы видели и свидетельствуем

Подробнее .

Добавить комментарий Отменить ответ

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Комментарий *

Имя *

Email *

Сайт