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.
307 строки
10 KiB
Markdown
307 строки
10 KiB
Markdown
# Отчёт по Теме 4
|
|
|
|
Кузьменко Елена, А-02-23
|
|
|
|
## 1. Запустили интерактивную оболочку IDLE.
|
|
|
|
## 2.Стандартные функции.
|
|
|
|
### 2.1.Округление числа с заданной точностью.
|
|
|
|
```py
|
|
>>> a = round(123.456,1); a; type(a)
|
|
123.5
|
|
<class 'float'>
|
|
>>> a1 = round(123.456,0); a1; type(a1)
|
|
123.0
|
|
<class 'float'>
|
|
>>> a2 = round(123.456); a2; type(a2)
|
|
123
|
|
<class 'int'>
|
|
```
|
|
|
|
### 2.2. Последовательные целые числа.
|
|
|
|
```py
|
|
>>> gg = range(76,123,9); gg; type(gg) #От 76 до 123 с шагом 9
|
|
range(76, 123, 9)
|
|
<class 'range'>
|
|
>>> list(gg)
|
|
[76, 85, 94, 103, 112, 121]
|
|
>>> gg1 = range(23); gg1 #Создаёт последовательность от 0 до 23 с шагом 1
|
|
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]
|
|
```
|
|
|
|
### 2.3.Общий объект.
|
|
|
|
```py
|
|
>>> qq = ["Кузьменко", "Беженарь", "Добровольска", "Криви"]; qq
|
|
['Кузьменко', 'Беженарь', 'Добровольска', 'Криви']
|
|
>>> ff = zip(gg,qq); ff; type(ff)
|
|
<zip object at 0x0000014F96720F40>
|
|
<class 'zip'>
|
|
>>> ff1 = tuple(ff); ff1
|
|
((76, 'Кузьменко'), (85, 'Беженарь'), (94, 'Добровольска'), (103, 'Криви'))
|
|
>>> ff1[0]
|
|
(76, 'Кузьменко')
|
|
|
|
|
|
>>> tuple(ff)
|
|
((76, 'Кузьменко'), (85, 'Беженарь'), (94, 'Добровольска'), (103, 'Криви'))
|
|
>>> ff
|
|
<zip object at 0x0000014F94622440>
|
|
>>> ff[0]
|
|
Traceback (most recent call last):
|
|
File "<pyshell#32>", line 1, in <module>
|
|
ff[0]
|
|
TypeError: 'zip' object is not subscriptable
|
|
```
|
|
|
|
### 2.4. Функция eval().
|
|
|
|
```py
|
|
>>> fff = float(input('коэффициент усиления=')); dan = eval('5*fff-156')
|
|
коэффициент усиления=32
|
|
>>> dan; type(dan)
|
|
4.0
|
|
<class 'float'>
|
|
```
|
|
|
|
### 2.5. Функция exec().
|
|
|
|
```py
|
|
>>> exec(input('введите инструкции:'))
|
|
введите инструкции:perem = -123.456; gg = round(abs(perem)+98,3)
|
|
>>> gg
|
|
221.456
|
|
```
|
|
eval() - возвращает результат;
|
|
exec() - выполняет код без возврата значения.
|
|
|
|
### 2.6. Другие функции.
|
|
|
|
```py
|
|
>>> abs(-5)
|
|
5
|
|
>>> pow(2,3)
|
|
8
|
|
>>> max(-1,5,3)
|
|
5
|
|
>>> min(-1,5,3)
|
|
-1
|
|
>>> sum([1,2,3])
|
|
6
|
|
>>> divmod(10,3) # частное и остаток от деления
|
|
(3, 1)
|
|
>>> len("sdjalad")
|
|
7
|
|
>>> s=map(str,[1,2,3]); s #Применяет функцию к каждому элементу итерируемого объекта
|
|
<map object at 0x0000014F967EFDF0>
|
|
>>> list(s)
|
|
['1', '2', '3']
|
|
```
|
|
|
|
## 3.Функции стандартного модулю math
|
|
|
|
```py
|
|
>>> import math
|
|
>>> dir(math)
|
|
['__doc__', '__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)
|
|
Help on built-in function factorial in module math:
|
|
|
|
factorial(x, /)
|
|
Find x!.
|
|
|
|
Raise a ValueError if x is negative or non-integral.
|
|
|
|
>>> math.factorial(5)
|
|
120
|
|
>>> math.sin(math.pi)
|
|
1.2246467991473532e-16
|
|
>>> math.acos(0.5)
|
|
1.0471975511965979
|
|
>>> math.degrees(math.pi)
|
|
180.0
|
|
>>> math.radians(180) # градусы в радианы
|
|
3.141592653589793
|
|
>>> math.exp(1)
|
|
2.718281828459045
|
|
>>> math.log(10)
|
|
2.302585092994046
|
|
>>> math.log10(100)
|
|
2.0
|
|
>>> math.sqrt(16)
|
|
4.0
|
|
>>> math.ceil(4.3) # Округление вверх
|
|
5
|
|
>>> math.floor(4.8)
|
|
4
|
|
```
|
|
## 4.Модуль cmath для работы с комплексными числами.
|
|
|
|
```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) #квадратный корень
|
|
(1.118033988749895-0.22360679774997896j)
|
|
>>> cmath.phase(1-0.5j) #фаза(угол) - arctan(b/a)
|
|
-0.4636476090008061
|
|
```
|
|
|
|
## 5.Модуль random для операций с псевдослучайными числами.
|
|
|
|
```py
|
|
>>> 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)
|
|
Help on method seed in module random:
|
|
|
|
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() #нужен для инициализации генератора псевдослучайных чисел. Воспроизводит последовательность при каждом запуске.
|
|
>>> random.random() #случайное число от 0 до 1, не включая верхнюю границу
|
|
0.08881917055800503
|
|
>>> random.uniform(1,10) #равномерное распределение
|
|
8.672615135853867
|
|
>>> random.gauss(0,1) #нормальное распределение
|
|
-1.571314734927639
|
|
>>> random.randint(1,100) #случайное целое
|
|
91
|
|
>>> random.choice(['1','2','a','b'])
|
|
'b'
|
|
>>> s = [1,2,3,4,5]
|
|
>>> random.shuffle(s); s
|
|
[3, 4, 1, 2, 5]
|
|
>>> random.sample(s,3) #случайная выборка
|
|
[4, 5, 1]
|
|
>>> random.betavariate(2,5) #бета-распределение
|
|
0.22293634372615048
|
|
>>> random.gammavariate(2,1) #гамма-распределение
|
|
3.778718164367487
|
|
```
|
|
|
|
## 6.Модуль time - работа с календарем и со временем.
|
|
|
|
```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
|
|
1760380211.648074
|
|
>>> c2 = time.time()-c1; c2
|
|
30.08062195777893
|
|
>>> dat=time.gmtime(); dat
|
|
time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=13, tm_hour=18, tm_min=32, tm_sec=19, tm_wday=0, tm_yday=286, tm_isdst=0)
|
|
>>> dat.tm_mon
|
|
10
|
|
>>> dat.tm_min
|
|
32
|
|
>>> dat.tm_mday
|
|
13
|
|
>>> time.localtime()
|
|
time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=13, tm_hour=21, tm_min=34, tm_sec=31, tm_wday=0, tm_yday=286, tm_isdst=0)
|
|
>>> time.asctime()
|
|
'Mon Oct 13 21:35:28 2025'
|
|
>>> time.ctime(time.time()) #секунды в строку
|
|
'Mon Oct 13 21:35:47 2025'
|
|
>>> time.sleep(2) #задержка выполнения на 2 секунды
|
|
>>> time.mktime(time.localtime()) #преобразование в секунды
|
|
1760380623.0
|
|
```
|
|
|
|
## 7.Графические функции.
|
|
|
|
```py
|
|
>>> import pylab
|
|
>>> x = list(range(-3,55,4))
|
|
>>> t = list(range(15))
|
|
>>> pylab.plot(t,x)
|
|
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000019FF7371640>]
|
|
>>> 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()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
```py
|
|
>>> X1=[12,6,8,10,7]; X2=[5,7,9,11,13]
|
|
>>> pylab.plot(X1); pylab.plot(X2)
|
|
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000019FFB0C0C40>]
|
|
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000019FFB0C0F40>]
|
|
>>> pylab.show()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
```py
|
|
>>> region=['Центр','Урал','Сибирь','Юг']
|
|
>>> naselen=[65,12,23,17]
|
|
>>> pylab.pie(naselen,labels=region)
|
|
([<matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000019FFB283E20>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000019FFB283EE0>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000019FFB2AB100>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000019FFB2AB580>], [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()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
```py
|
|
>>> X0 = [1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,5]
|
|
>>> pylab.hist(X0,5)
|
|
(array([2., 3., 3., 2., 1.]), array([1. , 1.8, 2.6, 3.4, 4.2, 5. ]), <BarContainer object of 5 artists>)
|
|
>>> pylab.show()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
```py
|
|
>>> x0 = ['a','b','c']
|
|
>>> x10 = [123,321,112]
|
|
>>> pylab.bar(x0,x10)
|
|
<BarContainer object of 3 artists>
|
|
>>> pylab.show()
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
## 8.Модуль statistics.
|
|
|
|
```py
|
|
>>> import statistics
|
|
>>> s = [123, 49, 3, 16, 8, 10, 9]
|
|
>>> statistics.mean(s) # среднее
|
|
31.142857142857142
|
|
>>> statistics.median(s) # медиана
|
|
10
|
|
>>> statistics.stdev(s) # стандартное отклонение
|
|
43.30291973000039
|
|
>>> statistics.variance(s) # дисперсия
|
|
1875.1428571428573
|
|
>>> s1 = [123, 49, 3, 3, 3, 16, 8, 8, 10, 9]
|
|
>>> statistics.mode(s1) # мода
|
|
3
|
|
```
|
|
|
|
## 9.Завершение работы со средой. |