Merge branch 'main' of http://uit.mpei.ru/git/BerezhkovDA/python-labs

TEMA4/report.md

@@ -0,0 +1,305 @@
+# Отчет по теме 3
+Бережков Дмитрий, А-01-23
+## 1.Начало работы, настройка текущего каталога
+```py
+>>> import os
+>>> os.chdir('C:\\MPEI\\PO_ASY\\BerezhkovGit\\python-labs\\Tema4')
+```
+## 2. Стандартные функции.
+2.1 Функция round – округление числа с заданной точностью:
+```py
+>>> help(round)
+Help on built-in function round in module builtins:
+
+round(number, ndigits=None)
+    Round a number to a given precision in decimal digits.
+
+    The return value is an integer if ndigits is omitted or None.  Otherwise
+    the return value has the same type as the number.  ndigits may be negative.
+
+>>> round(123.456,1)
+123.5
+>>> round(123.456,0)
+123.0
+>>> type(round(123.456,0))
+<class 'float'>
+>>> round(123.456)
+123
+>>> type(round(123.456))
+<class 'int'>
+```
+2.2 Функция range: 
+```py
+>>> gg=range(76,123,9)
+>>> gg
+range(76, 123, 9)
+>>> list(gg)
+[76, 85, 94, 103, 112, 121]
+>>> range(23)
+range(0, 23)
+>>> list(range(23))
+[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22]
+```
+Объект с какими значениями получится в этом случае? Каковы границы диапазона? Какой шаг?
+
+Значения: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22]
+
+Границы: [0, 23)
+
+Шаг: 1
+
+2.3 Функция zip:
+```py
+>>> qq=['Berezhkov','Stepanischev','Tabolin','Krishtul']
+>>> ff=zip(gg,qq)
+>>> fff = tuple(ff)
+>>> print(fff)
+((76, 'Berezhkov'), (85, 'Stepanischev'), (94, 'Tabolin'), (103, 'Krishtul'))
+>>> print(len(fff))
+4
+>>> len(gg), len(qq)
+(6, 4)
+>>> ff[0]
+Traceback (most recent call last):
+  File "<pyshell#34>", line 1, in <module>
+    ff[0]
+TypeError: 'zip' object is not subscriptable
+```
+Невозможно обратиться с указанием индекса, потому что объект является итерируемым.
+
+2.4  Функция eval: 
+```py
+>>> fff=float(input('коэффициент усиления=')); dan=eval('5*fff-156')
+коэффициент усиления=3
+>>> dan
+-141.0
+```
+2.5 Функция exec:
+```py
+>>> exec(input('введите инструкции:'))
+введите инструкции:perem=-123.456;gg=round(abs(perem)+98,3)
+>>> gg
+221.456
+```
+2.6 Функции abs, pow, max, min, sum, divmod, len, map:
+```py
+>>> abs(-13)
+13
+>>> pow(2,4)
+16
+>>> max(42,54,33)
+54
+>>> min(1,3,5)
+1
+>>> sum([1,2,3])
+6
+>>> divmod(5,3)
+(1, 2)
+>>> 
+>>> len(range(9))
+9
+>>> r = map(lambda x: round(x) * (-1), [12.1245, 14.125234, 534.222])
+>>> list(r)
+[-12, -14, -534]
+```
+## 3.	Функции из стандартного модуля math.
+```py
+>>> import math
+>>> dir(math)
+['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'cbrt', 'ceil', 'comb', 'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'dist', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'exp2', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fma', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'gcd', 'hypot', 'inf', 'isclose', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'isqrt', 'lcm', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'log2', 'modf', 'nan', 'nextafter', 'perm', 'pi', 'pow', 'prod', 'radians', 'remainder', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'sumprod', 'tan', 'tanh', 'tau', 'trunc', 'ulp']
+>>> help(math.factorial)
+Help on built-in function factorial in module math:
+
+factorial(n, /)
+    Find n!.
+
+    Raise a ValueError if x is negative or non-integral.
+
+>>> math.factorial(5)
+120
+```
+3.1 Функции sin, acos, degrees, radians, exp, log, log10, sqrt, ceil, floor, pi:
+```py
+>>> math.sin(90)
+0.8939966636005579
+>>> math.acos(0)
+1.5707963267948966
+>>> math.degrees(math.pi)
+180.0
+>>> math.radians(180)
+3.141592653589793
+>>> math.exp(4)
+54.598150033144236
+>>> math.log(10)
+2.302585092994046
+>>> math.log10(100)
+2.0
+>>> math.sqrt(16)
+4.0
+>>> math.ceil(3.14)
+4
+>>> math.floor(3.14)
+3
+>>> math.pi
+3.141592653589793
+```
+3.2 Вычисление значения функции sin(2π/7+e0.23 ):
+```py
+>>> math.sin((2*math.pi/7) + math.exp(0.23))
+0.8334902641414562
+```
+## 4. Функции из модуля cmath:
+```py
+>>> import cmath
+>>> dir(cmath)
+['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atanh', 'cos', 'cosh', 'e', 'exp', 'inf', 'infj', 'isclose', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'log', 'log10', 'nan', 'nanj', 'phase', 'pi', 'polar', 'rect', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'tau']
+>>> cmath.sqrt(1.2-0.5j)
+(1.118033988749895-0.22360679774997896j)
+>>> cmath.phase(1-0.5j)
+-0.4636476090008061
+```
+## 5. Стандартный модуль random.
+```py
+>>> import random
+>>> dir(random)
+['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random', 'SG_MAGICCONST', 'SystemRandom', 'TWOPI', '_ONE', '_Sequence', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_accumulate', '_acos', '_bisect', '_ceil', '_cos', '_e', '_exp', '_fabs', '_floor', '_index', '_inst', '_isfinite', '_lgamma', '_log', '_log2', '_os', '_parse_args', '_pi', '_random', '_repeat', '_sha512', '_sin', '_sqrt', '_test', '_test_generator', '_urandom', 'betavariate', 'binomialvariate', 'choice', 'choices', 'expovariate', 'gammavariate', 'gauss', 'getrandbits', 'getstate', 'lognormvariate', 'main', 'normalvariate', 'paretovariate', 'randbytes', 'randint', 'random', 'randrange', 'sample', 'seed', 'setstate', 'shuffle', 'triangular', 'uniform', 'vonmisesvariate', 'weibullvariate']
+>>> help(random.seed)
+Help on method seed in module random:
+
+seed(a=None, version=2) method of random.Random instance
+    Initialize internal state from a seed.
+
+    The only supported seed types are None, int, float,
+    str, bytes, and bytearray.
+
+    None or no argument seeds from current time or from an operating
+    system specific randomness source if available.
+
+    If *a* is an int, all bits are used.
+
+    For version 2 (the default), all of the bits are used if *a* is a str,
+    bytes, or bytearray.  For version 1 (provided for reproducing random
+    sequences from older versions of Python), the algorithm for str and
+    bytes generates a narrower range of seeds.
+
+random.seed()
+random.random() # вещественное число от 0.0 до 1.0
+0.022635313373460364
+random.uniform(5, 15) # вещественное число от 5.0 до 15.0
+5.363612111162993
+random.randint(1, 100) # целое число от 1 до 100
+2
+random.gauss(0, 1) # mu - среднее значение, sigma - стандартное отклонение
+0.8104264223845308
+random.choice([1, 2, 3, 4]) # случайный выбор элемента из списка, кортежа, строки и т.д.
+1
+Num = [1, 2, 3, 4]
+random.shuffle(Num)
+Num
+[2, 1, 4, 3]
+random.sample(Num, 2) # случайный выбор двух элементов из Num
+[3, 1]
+random.betavariate(2, 5) # случайное число с плавающей точкой на основе бета-распределения
+0.3506592878950909
+random.gammavariate(2, 1) # случайное число с плавающей точкой на основе гамма-распределения
+3.755676054491517
+```
+## 6. Функции из модуля time.
+```py
+>>> import time
+>>> dir(time)
+['_STRUCT_TM_ITEMS', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'altzone', 'asctime', 'ctime', 'daylight', 'get_clock_info', 'gmtime', 'localtime', 'mktime', 'monotonic', 'monotonic_ns', 'perf_counter', 'perf_counter_ns', 'process_time', 'process_time_ns', 'sleep', 'strftime', 'strptime', 'struct_time', 'thread_time', 'thread_time_ns', 'time', 'time_ns', 'timezone', 'tzname']
+>>> c1=time.time()
+>>> c2=time.time()-c1
+>>> c1
+1761120933.7341516
+>>> c2
+5.980855703353882
+>>> dat=time.gmtime()
+>>> dat
+time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=22, tm_hour=8, tm_min=16, tm_sec=5, tm_wday=2, tm_yday=295, tm_isdst=0)
+>>> dat.tm_mon
+10
+>>> time.asctime((2025, 10, 13, 20, 13, 54, 1, 345, 0)) #год, месяц, день, час, минута, секунда, день недели, день года, летнее время
+'Tue Oct 13 20:13:54 2025'
+>>> time.ctime(time.time())
+'Wed Oct 22 11:19:57 2025'
+>>> time.mktime((2025, 12, 25, 15, 30, 0, 0, 0, 0))
+1766665800.0
+```
+## 7. Графические функции.
+```py
+>>> import pylab
+>>> x=list(range(-3,55,4))
+>>> t=list(range(15))
+>>> pylab.plot(t,x)  #Создание графика в оперативной памяти
+[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001890FC94910>]
+>>> pylab.title('Первый график')
+Text(0.5, 1.0, 'Первый график')
+>>> pylab.xlabel('время')
+Text(0.5, 0, 'время')
+>>> pylab.ylabel('сигнал')
+Text(0, 0.5, 'сигнал')
+>>> pylab.show() #Отображение графика на экране
+```
+Отображение графика:
+<image src="figure1.png">
+
+```py
+>>> X1=[12,6,8,10,7]; X2=[5,7,9,11,13]
+>>> pylab.plot(X1)
+[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001890FD35450>]
+>>> pylab.plot(X2)
+[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001890FD35590>]
+>>> pylab.show()
+```
+Отображение графика:
+<image src="figure2.png">
+
+```py
+>>> region=['Центр','Урал','Сибирь','Юг']  #Метки для диаграммы
+>>> naselen=[65,12,23,17]  # Значения для диаграммы
+>>> pylab.pie(naselen,labels=region) #Создание диаграммы в памяти
+([<matplotlib.patches.Wedge object at 0x000001890E333E00>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x000001890F4DF110>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x000001890F4DF4D0>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x000001890F4DF750>], [Text(-0.191013134139045, 1.0832885038559115, 'Центр'), Text(-0.861328292412156, -0.6841882582231001, 'Урал'), Text(0.04429273995539947, -1.0991078896938387, 'Сибирь'), Text(0.9873750693480946, -0.48486129194837324, 'Юг')])
+>>> pylab.show()  #Отображение диаграммы
+```
+Отображение диаграммы:
+<image src="figure3.png">
+
+```py
+>>> pylab.bar(region, naselen)
+<BarContainer object of 4 artists>
+>>> pylab.title('Население по регионам')
+Text(0.5, 1.0, 'Население по регионам')
+>>> pylab.ylabel('Население (млн)')
+Text(0, 0.5, 'Население (млн)')
+>>> pylab.show()
+```
+Отбражение диаграммы:
+<image src="figure4.png">
+
+```py
+>>> pylab.hist(naselen)
+(array([2., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]), array([12. , 17.3, 22.6, 27.9, 33.2, 38.5, 43.8, 49.1, 54.4, 59.7, 65. ]), <BarContainer object of 10 artists>)
+>>> pylab.title('Гистограмма распределения населения')
+Text(0.5, 1.0, 'Гистограмма распределения населения')
+>>> pylab.xlabel('Население (млн)')
+Text(0.5, 0, 'Население (млн)')
+>>> pylab.ylabel('Частота')
+Text(0, 0.5, 'Частота')
+>>> pylab.show()
+```
+Отображение гистограммы:
+<image src="figure5.png">
+## 8. Статистический модуль statistics.
+```py
+>>> import statistics
+>>> numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
+>>> statistics.mean(numbers)
+5
+>>> statistics.median(numbers)
+5
+>>> a = [-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,-9]
+>>> statistics.correlation(numbers, a)
+-1.0
+```