форкнуто от main/python-labs
				
			
			Вы не можете выбрать более 25 тем
			Темы должны начинаться с буквы или цифры, могут содержать дефисы(-) и должны содержать не более 35 символов.
		
		
		
		
		
			
		
			
				
	
	
	
		
			6.6 KiB
		
	
	
	
			
		
		
	
	
			6.6 KiB
		
	
	
	
Отчет по теме 4
Коваленко Дмитрий, А-01-23
4 Встроенные функции
4.1 Изучим стандартные функции
функция round
>>> round(123.456,1)
123.5
>>> round(123.456,0)
123.0
>>> round(123.456)
123
функция range
>>> gg=range(76,123,9)
>>> list(gg)
[76, 85, 94, 103, 112, 121]
>>> range(23)
range(0, 23)
Получили последовательность от 0 до 22 с шагом 1
функция zip
>>> qq = ['Kovalenko', 'Ivanov', 'Mahnov', 'Hodyuk']
>>> ff=zip(gg,qq)
>>> tuple(ff)
((76, 'Kovalenko'), (85, 'Ivanov'), (94, 'Mahnov'), (103, 'Hodyuk'))
функция eval
>>> fff=float(input('коэффициент усиления=')); dan=eval('5*fff-156')
коэффициент усиления=2
>>> dan
-146.0
функция exec
>>> exec(input('введите инструкции:'))
введите инструкции:perem=-123.456;gg=round(abs(perem)+98,3)
>>> gg
221.456
самостоятельно изучим функции divmod и map
a = map(lambda val: len(val), qq)
>>> print(list(a))
[9, 6, 6, 6]
>>> divmod(10, 3)
(3, 1)
4.2 Изучим функции модуля math
 >> import math
>>> dir(math)
['__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'comb', 'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'dist', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', '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', 'tan', 'tanh', 'tau', 'trunc', 'ulp']
>>> help(math.factorial)
factorial(x, /)
    Find x!.
    
    Raise a ValueError if x is negative or non-integral.
>>> math.factorial(5)  
120
>>> math.sin(2 * math.pi / (7 + math.exp(0.23)))
0.6895048136223224
4.3 Изучим функции модуля cmath
import cmath
>>> 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
4.4 Изучим функции модуля random
>>> import random
 dir(random)
['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random', 'SG_MAGICCONST', 'SystemRandom', 'TWOPI', '_Sequence', '_Set', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_accumulate', '_acos', '_bisect', '_ceil', '_cos', '_e', '_exp', '_floor', '_inst', '_log', '_os', '_pi', '_random', '_repeat', '_sha512', '_sin', '_sqrt', '_test', '_test_generator', '_urandom', '_warn', 'betavariate', 'choice', 'choices', 'expovariate', 'gammavariate', 'gauss', 'getrandbits', 'getstate', 'lognormvariate', 'normalvariate', 'paretovariate', 'randbytes', 'randint', 'random', 'randrange', 'sample', 'seed', 'setstate', 'shuffle', 'triangular', 'uniform', 'vonmisesvariate', 'weibullvariate']
help(random.seed)
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.seed()
>>> randoms = [random.gauss(0, 1), random.random(), random.betavariate(1, 2), random.gammavariate(2, 3)]
randoms
[0.6215069973322431, 0.08807819378198645, 0.5664749235248212, 4.506587762379303]
4.5 Изучим функции модуля time
>>> import time
>>> dir(time)
['CLOCK_MONOTONIC', 'CLOCK_MONOTONIC_RAW', 'CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID', 'CLOCK_REALTIME', 'CLOCK_THREAD_CPUTIME_ID', 'CLOCK_UPTIME_RAW', '_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
1760084296.501437
>>> c2=time.time()-c1
>>> c2
19.090100049972534
>>> dat=time.gmtime()
>>> dat
time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=10, tm_hour=8, tm_min=19, tm_sec=3, tm_wday=4, tm_yday=283, tm_isdst=0)
>>> dat.tm_mon
10
>>> dat.tm_min
19
>>> time.localtime()
time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=10, tm_hour=11, tm_min=22, tm_sec=32, tm_wday=4, tm_yday=283, tm_isdst=0)
>>> time.localtime(c1)
time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=10, tm_hour=11, tm_min=18, tm_sec=16, tm_wday=4, tm_yday=283, tm_isdst=0)
4.6 Изучим графические функции
>>> import pylab
>>> 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()
Полученный график сохранил как Ris1.png
>>> X1=[12,6,8,10,7] 
>>> X2=[5,7,9,11,13]
pylab.plot(X1)
pylab.plot(X2)
pylab.show()
region=['Центр','Урал','Сибирь','Юг']
naselen=[65,12,23,17]
pylab.pie(naselen,labels=region)
pylab.show()  
Полученный график сохранил как Ris2.png
X1=[12,6,8,10,7, 7, 7, 6, 12, 12, 12] 
pylab.hist(X1)
pylab.show()
region=['Центр','Урал','Сибирь','Юг']
naselen=[65,12,23,17]
pylab.bar(region, naselen)
pylab.show()
4.7 Изучим функции модуля statistics
import statistics
>>> dir(statistics)
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> statistics.mean(a)
3
>>> statistics.sqrt(9)
3.0
>>> statistics.exp(3)
20.085536923187668