done IKZ

TEMA9/M0.py

@@ -0,0 +1,7 @@
+import M2
+from numpy import frombuffer, float64
+
+with open('Res456.bin', 'rb') as file:
+    data = file.read()
+    decoded = frombuffer(data, dtype=float64)
+    print(f'Оценка мат. ожидания {decoded[-2]}\nОценка медианы {decoded[-1]}')

TEMA9/M1.py

@@ -0,0 +1,7 @@
+from numpy import median, mean
+
+def func1(SPS, KL):
+    return sorted(SPS, reverse=KL)
+
+def func2(data):
+    return median(data), mean(data)

TEMA9/M2.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+from numpy.random import normal
+from math import sqrt
+from pylab import plot, show
+import M1
+
+print('Введите параметры выборки случайной велечины')
+n = int(input('Введите число элементов: '))
+m = int(input('Введите мат ожидание: '))
+d2 = int(input('Введите дисперсию: '))
+data = normal(m, sqrt(d2), n)
+KL = int(input('Введите значение бинарного ключа: '))
+orderedData = M1.func1(data, KL)
+me, mede = M1.func2(orderedData)
+with open('Res456.bin', 'wb') as file:
+    data.tofile(file)
+    me.tofile(file)
+    mede.tofile(file)
+plot(data)
+show()

TEMA9/test.md

@@ -0,0 +1,66 @@
+# Индивидуальное контрольное задание по теме 9
+
+Коваленко Дмитрий, А-01-23
+
+## Задание 12
+
+1) Создайте модуль М1, содержащий две функции:
+- функция 1: аргумент - список SPS и бинарный ключ KL; функция должна создавать новый список с элементами из SPS, упорядоченными по возрастанию (при KL=0) или по убыванию величины (при KL=1);
+- функция 2: аргумент - список или кортеж; функция должна рассчитать по нему медиану и среднее значение.
+2)  Создайте еще один модуль М2, в котором должны выполняться следующие операции: 
+- по запросу вводятся параметры выборки случайной величины, подчиняющейся нормальному распределению: N - число элементов выборки, M - её математическое ожидание, D2-дисперсия,
+- создаётся выборка с заданными параметрами,
+- у пользователя запрашивается значение бинарного ключа;
+- с помощью функции 1 по выборке рассчитывается упорядоченный ряд и по нему - медиана и среднее значение; 
+- с помощью функции 2 по выборке рассчитываются оценка матожидания и медиана;
+- исходная выборка и результаты расчета записываются в бинарный файл Res456.bin.
+- выборка представляется в виде графика.
+3) Создайте модуль М0 - главную программу, которая вызывает М2 и отображает результаты расчета на экране.
+4) Проведите расчеты при 3-х разных наборах значений параметров.
+
+## Решение
+
+Модуль-реализация M1
+```py
+from numpy import median, mean
+
+def func1(SPS, KL):
+    return sorted(SPS, reverse=KL)
+
+def func2(data):
+    return median(data), mean(data)
+```
+
+Модуль-реализация M2
+```py
+from numpy.random import normal
+from math import sqrt
+from pylab import plot, show
+import M1
+
+print('Введите параметры выборки случайной велечины')
+n = int(input('Введите число элементов: '))
+m = int(input('Введите мат ожидание: '))
+d2 = int(input('Введите дисперсию: '))
+data = normal(m, sqrt(d2), n)
+KL = int(input('Введите значение бинарного ключа: '))
+orderedData = M1.func1(data, KL)
+me, mede = M1.func2(orderedData)
+with open('Res456.bin', 'wb') as file:
+    data.tofile(file)
+    me.tofile(file)
+    mede.tofile(file)
+plot(data)
+show()
+```
+
+Модуль-проверка
+```py
+import M2
+from numpy import frombuffer, float64
+
+with open('Res456.bin', 'rb') as file:
+    data = file.read()
+    decoded = frombuffer(data, dtype=float64)
+    print(f'Оценка мат. ожидания {decoded[-2]}\nОценка медианы {decoded[-1]}')
+```