# Отчет по Теме 4 Грудинин Егор, А-03-23 ## 1 Стандартные функции ```py >>> round(123.456,1); round(123.456,0) 123.5 123.0 >>> round(123.456,-1) 120.0 >>> type(round(123.456,1)) >>> type(round(123.456,0)) >>> round(123.456); type(round(123.456)) 123 ``` Если же в качестве второго аргумента функции round нияего не указывать, то округление будет происходить до целого. Поэтому результат - число целочисленного типа данных (int). В противном же случае результатом будет число вещественного типа. ```py >>> gg=range(76,123,9); gg; type(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] ``` Если в функцию range передать всего один аргумент, то результатом выполнения функции будет итерируемый объет класса range с целочисленными значениями от 0 до того числа, которое было указано в качестве аргумента, не включительно c шагом по умолчанию, равным единице. ```py >>> qq = ['Grudinin', 'Butko', 'Vasiliev', 'Semenov'] >>> ff = zip(gg,qq); ff >>> type(ff) >>> tuple(ff) ((76, 'Grudinin'), (85, 'Butko'), (94, 'Vasiliev'), (103, 'Semenov')) >>> ff[0]; ff[3] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ff[0]; ff[3] TypeError: 'zip' object is not subscriptable ``` В получившемся кортеже мы видим 4 объекта-кортежа, что соответствует длине самого короткого списка из двух (len(gg) = 6, len(qq) = 4). Заметим также, что к объекту ff типа zip нельзя обращаться по индексам. ```py >>> fff=float(input('коэффициент усиления=')); dan=eval('5*fff-156'); коэффициент усиления=100 >>> dan; type(dan) 344.0 >>> 5*100 - 156 344 >>> exec(input('введите инструкции:')) введите инструкции:perem=-123.456;gg=round(abs(perem)+98,3) >>> gg 221.456 >>> abs(-10.12) 10.12 >>> pow(2,5) 32 >>> pow(2,5.3) 39.396621227037315 >>> pow(2.4,-5.3) 0.009657849177552984 >>> max(1,-2) 1 >>> min([1,3,-5,-122]) -122 >>> sum([1,3,5,3,7,4]) 23 >>> divmod(9,5) (1, 4) >>> a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] >>> len(a) 9 >>> a = map(int, input().split()); a 1 2 3 4 5 6 >>> list(a) [1, 2, 3, 4, 5, 6] ``` ## 2 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'] >>> math.factorial(5) 120 >>> math.sin(math.pi/2) 1.0 >>> math.acos(-1) 3.141592653589793 >>> math.degrees(math.pi) 180.0 >>> math.radians(270) 4.71238898038469 >>> math.pi/2*3 4.71238898038469 >>> math.exp(1); math.exp(3) 2.718281828459045 20.085536923187668 >>> math.log(math.exp(1)) 1.0 >>> math.log(math.exp(3)) 3.0 >>> math.log10(pow(10,5)) 5.0 >>> math.sqrt(121); math.sqrt(25) 11.0 5.0 >>> math.ceil(3.2); math.ceil(6.999) 4 7 >>> math.floor(3.2); math.floor(6.999) 3 6 >>> math.sin(2*math.pi/7 + pow(math.exp(1), 0.23)) 0.8334902641414562 ``` ## 3 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 ``` ## 4 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'] >>> random.seed() >>> random.uniform(1,10) 7.820969962495622 >>> random.random() 0.21580642037220688 >>> random.randint(1,10) 1 >>> random.gauss(10, 2) 6.560077457806456 >>> random.choice([1,2,3,4,5,6,7,8,9]) 1 >>> x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] >>> random.shuffle(x); x [5, 7, 4, 3, 8, 1, 9, 2, 6] >>> random.betavariate(1,2) 0.31509637997467377 >>> random.gammavariate(1,2) 0.0676205462545973 >>> ls = [random.uniform(0,10), random.gauss(0,3), random.betavariate(1,2), random.gammavariate(1,2)]; ls [9.745005344582257, 2.16302978480045, 0.8426318147572717, 0.1932454384006428] ``` ## 5 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(); c1 1759138103.1649246 >>> c2=time.time()-c1; c2 21.219618320465088 >>> dat=time.gmtime(); dat time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=9, tm_mday=29, tm_hour=9, tm_min=29, tm_sec=17, tm_wday=0, tm_yday=272, tm_isdst=0) >>> dat.tm_mon 9 >>> dat.tm_year; dat.tm_sec 2025 17 >>> time.localtime() time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=9, tm_mday=29, tm_hour=12, tm_min=30, tm_sec=53, tm_wday=0, tm_yday=272, tm_isdst=0) >>> time.asctime(time.localtime()) 'Mon Sep 29 12:31:59 2025' >>> time.ctime() 'Mon Sep 29 12:32:27 2025' >>> time.ctime(time.time()) 'Mon Sep 29 12:33:19 2025' >>> time.sleep(10) >>> time.mktime(time.localtime()) 1759138661.0 >>> time.time() 1759138670.3741279 ``` ## 6 Графические функции ```py >>> import pylab >>> x=list(range(-3,55,4)) >>> t=list(range(15)) >>> pylab.plot(t,x) [] >>> 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() ``` ![Рисунок 1. Первый линейный график](Ris1.png) Мы видим отображение линйной зависимости x(t) в виде графика функции, являющегося прямой. ```py >>> X1=[12,6,8,10,7]; X2=[5,7,9,11,13] >>> pylab.plot(X1) [] >>> pylab.plot(X2) [] >>> pylab.show() ``` ![Рисунок 2. Несколько графиков на однои рисунке](Ris2.png) ```py >>> region=['Центр','Урал','Сибирь','Юг'] >>> naselen=[65,12,23,17] >>> pylab.pie(naselen,labels=region) ([, , , ], [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() ``` ![Рисунок 3. Круговая диаграмма](Ris3.png) ```py >>> data = [random.gauss() for i in range(1000)] >>> pylab.hist(data, bins = 30) (array([ 1., 0., 0., 0., 0., 3., 4., 15., 10., 19., 35., 53., 53., 60., 90., 82., 90., 99., 96., 67., 65., 52., 32., 34., 9., 14., 9., 4., 3., 1.]), array([-3.99649362, -3.76019089, -3.52388816, -3.28758542, -3.05128269, -2.81497996, -2.57867722, -2.34237449, -2.10607176, -1.86976903, -1.63346629, -1.39716356, -1.16086083, -0.92455809, -0.68825536, -0.45195263, -0.2156499 , 0.02065284, 0.25695557, 0.4932583 , 0.72956103, 0.96586377, 1.2021665 , 1.43846923, 1.67477197, 1.9110747 , 2.14737743, 2.38368016, 2.6199829 , 2.85628563, 3.09258836]), ) >>> pylab.show() ``` ![Рисунок 4. Гистограмма по выборке нормально распределенных значений](Ris4.png) ```py >>> cat = ['Сентябрь', 'Октябрь', 'Ноябрь'] >>> values = [100, 200, 30] >>> pylab.bar(cat, values) >>> pylab.title('Столбчатая диаграмма') Text(0.5, 1.0, 'Столбчатая диаграмма') >>> pylab.xlabel('Месяц') Text(0.5, 0, 'Месяц') >>> pylab.ylabel('Количество заявок, шт') Text(0, 0.5, 'Количество заявок, шт') >>> pylab.show() ``` ![Рисунок 5. Столбчатая диаграмма](Ris5.png) ## 7 Статистические функции ```py >>> import statistics >>> data = [random.gauss(10,3) for i in range(1000)] >>> statistics.mean(data) 10.13981944059001 >>> statistics.stdev(data) 3.053185233060045 >>> statistics.median(data) 10.073166882507437 ```