3.5 KiB
Общее контрольное задание по теме 7
Беженарь Алёна, А-02-23
Задание:
-
Разработайте и проверьте функцию, реализующую для момента времени t расчет выхода y(t) для устройства задержки: на вход поступает сигнал, а на выходе повторяется этот сигнал с задержкой на заданное время Т.
-
Разработайте и проверьте функцию, реализующую расчет гистограммы по выборке случайной величины с каким-то распределением. Гистограмма при выводе на экран представляется в виде таблицы: границы интервала, число элементов выборки в интервале. Аргументы функции: выборка, число интервалов разбиения диапазона изменения случайной величины. Возвращаемый результат функции: список с числами элементов выборки в интервалах разбиения.
-
Разработайте и проверьте анонимную функцию, вычисляющую значение оценки отклика Y линейной регрессии при значении переменной Х Y=b1+b2*X и имеющую аргументы b1, b2 и X.
Решение
>>> #1
>>> def zaderzka (signal, T):
... """"Расчёт выхода y(t) для устройства задержки
... signal - входной сигнал
... T-параметр задержки сигнала"""
... output=[]
... for i in range(len(signal)+T):
... if i < T:
... output.append(0)
... else:
... output.append(signal[i-T])
... return output
...
>>> x=[1,2,3.4,4.5,6,7,8.9] # Входной сигнал
>>> y=zaderzka(x,4)
>>> print(y)
[0, 0, 0, 0, 1, 2, 3.4, 4.5, 6, 7, 8.9]
>>> #2
>>> def histogram (viborka, korziny):
... niz_gran = min(viborka) #нижняя граница
... verx_gran = max(viborka) #верхняя граница
... bins=(verx_gran-niz_gran)/korziny # Ширина одного интервала
... Num_elements = [0]*korziny # Создание списка для подсчёта элементов в каждом интервале
... intervals = [] # Список для хранения границ интервалов
... for i in range(korziny):
... lower = niz_gran + i * bins
... upper = verx_gran + (i+1) * bins
... intervals.append((lower, upper))
... for x in viborka:
... i = int((x-niz_gran)/bins) # Вычисление номера интервала для текущего элемента
... if i == korziny:
... i=korziny-1
... Num_elements[i] +=1
... plt.hist(viborka, korziny)
... plt.xlabel('Значения выборки')
... plt.ylabel('Число элементов')
... plt.title('Гистограмма выборки')
... plt.show()
... return Num_elements
>>> data = [random.gauss(1, 20) for _ in range(100)]
>>> histogram (data, 5)
>>> #3
>>> linear_regression = lambda b1, b2, x: b1+b2 * x
>>> result = linear_regression (5,10,20)
>>> result
205
