# Отчет по теме 4

Корнеев Максим, А-03-23

## 1 Стандартные функции

### 1.1 Функция round
```py
>>> a = round(123.456,1)
>>> a
123.5
>>> type(a)
<class 'float'>
>>> b = round(123.456,0)
>>> b
123.0
>>> type(b)
<class 'float'>
>>> c = round(123.456)
>>> c
123
>>> type(c)
<class 'int'>
```

### 1.2 Функция range
```py
>>> gg=range(76,123,9)
>>> list(gg)
[76, 85, 94, 103, 112, 121]
>>> 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]
```
Список со значениями от 0 до 22 с шагом 1

### 1.3 Функция zip
```py
>>> qq = ['Корнеев','Гордиевских','Виноградов','Веретельников']
>>> ff=zip(gg,qq)
>>> tuple(ff)
((76, 'Корнеев'), (85, 'Гордиевских'), (94, 'Виноградов'), (103, 'Веретельников'))
>>> ff[0]
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#25>", line 1, in <module>
    ff[0]
TypeError: 'zip' object is not subscriptable
```

### 1.4 Функция eval
```py
>>> fff=float(input('коэффициент усиления=')); dan=eval('5*fff-156')
коэффициент усиления=0.75
>>> dan
-152.25
```

### 1.5 Функция exec
```py
>>> exec(input('введите инструкции:'))
введите инструкции:perem=-123.456;gg=round(abs(perem)+98,3)
>>> gg
221.456
```

### 1.6 Некоторые другие функции
```py
>>> abs(-123.8)
123.8
>>> pow(3,4,5)
1
>>> max([2,3,8,0,4,19])
19
>>> min([2,3,8,0,4,19])
0
>>> sum([2,3,8,0,4,19])
36
>>> divmod(5,2)
(2, 1)
>>> len([2,3,8,0,4,19])
6
>>> list(map(str, [1,2,3]))
['1', '2', '3']
```

## 2 Функции из стандартного модуля math

```py
>>> dir(math)
['__doc__', '__file__', '__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(0)
0.0
>>> math.acos(1)
0.0
>>> math.degrees(1)
57.29577951308232
>>> math.radians(57.29577951308232)
1.0
>>> math.exp(1)
2.718281828459045
>>> math.log(10,10)
1.0
>>> math.log10(100)
2.0
>>> math.sqrt(4)
2.0
>>> math.ceil(1.1)
2
>>> math.floor(2.9)
2
>>> math.pi
3.141592653589793
>>> math.sin((2*math.pi)/(7+math.exp(0.23)))
0.6895048136223224
```

## 3 Функции из модуля cmath

```py
>>> dir(cmath)
['__doc__', '__file__', '__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
>>> 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.random()
0.09784937641299252
>>> random.uniform(0,1)
0.7586998848425669
>>> random.randint(1,10)
5
>>> random.gauss(1,1)
1.4114397784493207
>>> random.choice([0,3,4,12])
3
>>> ss=[0,3,4,12]
>>> random.shuffle(ss)
>>> ss
[12, 4, 3, 0]
>>> random.sample(ss,2)
[3, 12]
>>> random.betavariate(1,1)
0.6955346411563408
>>> random.gammavariate(1,1)
1.2069826359988067
>>> spisok = [random.uniform(0, 1), random.gauss(0, 1), random.betavariate(1, 1), random.gammavariate(1, 1)]
>>> spisok
[0.976567712925113, 0.9183429804998575, 0.5079068978092008, 1.7131944904872685]
```

## 5 Функции из модуля time

```py
>>> dir(time)
['CLOCK_MONOTONIC', 'CLOCK_MONOTONIC_RAW', 'CLOCK_MONOTONIC_RAW_APPROX', 'CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID', 'CLOCK_REALTIME', 'CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID', 'CLOCK_UPTIME_RAW', 'CLOCK_UPTIME_RAW_APPROX', '_STRUCT_TM_ITEMS', '__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'altzone', 'asctime', 'clock_getres', 'clock_gettime', 'clock_gettime_ns', 'clock_settime', 'clock_settime_ns', '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', 'tzset']
>>> c1=time.time()
>>> c1
1760129676.087689
>>> c2=time.time()-c1
>>> c2
0.29564905166625977
>>> dat=time.gmtime()
>>> dat
time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=10, tm_hour=20, tm_min=55, tm_sec=16, tm_wday=4, tm_yday=283, tm_isdst=0)
>>> dat.tm_mon
10
>>> dat.tm_year
2025
>>> dat.tm_hour
20
>>> dat.tm_mday
10
>>> time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=10, tm_hour=23, tm_min=57, tm_sec=26, tm_wday=4, tm_yday=283, tm_isdst=0)
>>> time.asctime(dat)
'Fri Oct 10 20:55:16 2025'
>>> time.ctime()
'Fri Oct 10 23:58:50 2025'
>>> time.sleep(1) # Программа прервала свою работу на 1 секунду
>>> time.mktime(dat)
1760118916.0
>>> time.localtime(c1)
time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=10, tm_hour=23, tm_min=54, tm_sec=36, tm_wday=4, tm_yday=283, tm_isdst=0)
```

## 6 Графические функции

```py
>>> x=list(range(-3,55,4))
>>> t=list(range(15))
>>> pylab.plot(t,x) 
>>> pylab.title('Первый график')
>>> pylab.xlabel('время')
>>> pylab.ylabel('сигнал')
>>> pylab.show()
```
Первый график:

![Первый график](Ris1.png)
```py
>>> X1=[12,6,8,10,7]
>>> X2=[5,7,9,11,13]
>>> pylab.plot(X1)
>>> pylab.plot(X2)
>>> pylab.show()
```
Второй график:

![Второй график](Ris5.png)
```py
>>> region=['Центр','Урал','Сибирь','Юг']
>>> naselen=[65,12,23,17]
>>> pylab.pie(naselen,labels=region)
>>> pylab.show()
```
Третий график:

![Третий график](Ris2.png)
```py
>>> a = [1, 2, 5, 1, 5, 3, 2, 3, 1, 2, 1, 1, 2]
>>> pylab.hist(a)
>>> pylab.show()
```
Четвертый график:

![Четвертый график](Ris3.png)
```py
>>> pylab.bar(region, naselen)
>>> pylab.show()
```
Пятый график:

![Пятый график](Ris4.png)

## 7 Статистический модуль statistic

```py
>>> dir(statistics)
['Counter', 'Decimal', 'Fraction', 'LinearRegression', 'NormalDist', 'StatisticsError', '_SQRT2', '__all__', '__annotations__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_coerce', '_convert', '_decimal_sqrt_of_frac', '_exact_ratio', '_fail_neg', '_float_sqrt_of_frac', '_integer_sqrt_of_frac_rto', '_isfinite', '_kernel_invcdfs', '_mean_stdev', '_newton_raphson', '_normal_dist_inv_cdf', '_quartic_invcdf', '_quartic_invcdf_estimate', '_random', '_rank', '_sqrt_bit_width', '_sqrtprod', '_ss', '_sum', '_triweight_invcdf', '_triweight_invcdf_estimate', 'acos', 'asin', 'atan', 'bisect_left', 'bisect_right', 'correlation', 'cos', 'cosh', 'count', 'covariance', 'defaultdict', 'erf', 'exp', 'fabs', 'fmean', 'fsum', 'geometric_mean', 'groupby', 'harmonic_mean', 'hypot', 'isfinite', 'isinf', 'itemgetter', 'kde', 'kde_random', 'linear_regression', 'log', 'math', 'mean', 'median', 'median_grouped', 'median_high', 'median_low', 'mode', 'multimode', 'namedtuple', 'numbers', 'pi', 'pstdev', 'pvariance', 'quantiles', 'random', 'reduce', 'repeat', 'sin', 'sqrt', 'stdev', 'sumprod', 'sys', 'tan', 'tau', 'variance']
>>> statistics.median(naselen)
20.0
>>> statistics.variance(naselen)
588.25
>>> x = [1,2,3,4,5]
>>> y = [3,4,6,8,13]
>>> statistics.correlation(x,y)
0.9577042613611466
>>> k, b = statistics.linear_regression(x,y)
>>> k; b
2.4
-0.39999999999999947
```