# Отчет по теме 4 Мамакин Ярослав, А-02-23 ## 1 Начало работы Запустил среду IDLE, установил рабочую папку. ## 2 Стандартные функции из модуля builtins. ## 2.1 Функция округления ```py >>>help(round) Help on built-in function round in module builtins: round(number, ndigits=None) Round a number to a given precision in decimal digits. The return value is an integer if ndigits is omitted or None. Otherwise the return value has the same type as the number. ndigits may be negative. >>>round(123.456,1) 123.5 >>>round(123.456,0) 123.0 >>>round(123.456) 123 ``` В первых двух случаях тип float, во втором - int. ## 2.2 Функция создания последовательности ```py >>>gg=range(76, 123, 9) >>>type(gg) >>>list(gg) [76, 85, 94, 103, 112, 121] >>>range(23) # последовательность целых чисел от 0 до 22 включительно с шагом 1 range(0, 23) ``` ## 2.3 Функция zip ```py >>>qq = ['Мамакин','Савин','Симанков','Киреев'] >>>ff=zip(gg,qq) >>>tuple(ff) ((76, 'Мамакин'), (85, 'Савин'), (94, 'Симанков'), (103, 'Киреев')) >>>ff[1] Traceback (most recent call last): File "", line 1, in ff[1] TypeError: 'zip' object is not subscriptable ``` К объекту zip с указанием индекса обращаться нельзя. ## 2.4 Функция eval ```py >>>fff=float(input('коэффициент усиления=')) коэффициент усиления=54 >>>dan=eval('5*fff-156') >>>dan 114.0 ``` ## 2.5 Функция exec ```py >>>exec(input('введите инструкции:')) введите инструкции:perem=-123.456;gg=round(abs(perem)+98,3) >>>gg 221.456 ``` ## 2.6 Другие встроенные функции ```py list(map(len, qq)) [7, 5, 8, 6] # Длины фамилий из списка qq divmod(64,5) (12, 4) # Кортеж с частным и остатком при делении 64 на 5 ``` ## 3 Модуль 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'] >>>help(math.factorial) Help on built-in function factorial in module math: factorial(n, /) Find n!. >>>math.factorial(5) 120 >>>math.degrees(math.acos(math.sin(math.pi))) 90.0 >>>math.sin(2*math.pi / 7 + math.exp(0.23)) 0.8334902641414562 ``` ## 4 Модуль 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 ``` ## 5 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'] >>>help(random.seed()) Help on NoneType object: class NoneType(object) | The type of the None singleton. | | Methods defined here: | | __bool__(self, /) | True if self else False | | __eq__(self, value, /) | Return self==value. | | __ge__(self, value, /) | Return self>=value. | | __gt__(self, value, /) | Return self>value. | | __hash__(self, /) | Return hash(self). | | __le__(self, value, /) | Return self<=value. | | __lt__(self, value, /) | Return self>>random.seed() >>>random.random() 0.6216104315561441 >>>random.uniform(0,1) 0.15558476742451 >>>random.randint(0,100) 65 >>>random.gauss() -1.2490453714301064 >>>random.choice([1,2,3,4,5]) 5 >>>sp = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] >>>random.shuffle(sp) >>>sp [8, 2, 5, 9, 6, 7, 1, 3, 4] >>>random.sample(sp, 3) [6, 1, 7] >>>random.betavariate(0.5, 0.5) 0.21196520335129634 >>>random.gammavariate(0.5, 0.5) 0.18678325471924362 >>>sp1 = [random.random(), random.gauss(), random.betavariate(0.5,0.5), random.gammavariate(0.5, 0.5)] >>>sp1 [0.09352103273802048, 0.41529631729753796, 0.5372987697985309, 0.08540638796369146] ``` ## 6 Модуль 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() >>>c2=time.time()-c1 >>>c2 13.89244294166565 >>>dat = time.gmtime() >>>dat.tm_mon 9 >>>dat1 = time.localtime() >>>dat1.tm_mday 28 >>>time.asctime(dat) 'Sat Sep 27 21:23:38 2025' >>>time.ctime(564783) 'Wed Jan 7 15:53:03 1970' >>>time.mktime(dat1) 1759008378.0 >>>time.localtime(c1) time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=9, tm_mday=28, tm_hour=0, tm_min=22, tm_sec=49, tm_wday=6, tm_yday=271, tm_isdst=0) ``` ## 7 Модуль pylab ```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() ``` ![Полученный график](Ris1.png) ```py X1=[12,6,8,10,7] X2=[5,7,9,11,13] pylab.plot(X1) [] pylab.plot(X2) [] pylab.show() ``` ![Совмещенные графики](Ris_1.1.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() ``` ![Круговая диаграмма](Ris2.png) ```py pylab.hist(X1, 4) (array([2., 1., 1., 1.]), array([ 6. , 7.5, 9. , 10.5, 12. ]), ) pylab.show() ``` ![Гисторамма](Ris3.png) ```py pylab.bar(X1, X2) pylab.show() ``` ![Столбцовая диаграмма](Ris4.png) ## 8 Модуль statistics ```py import statistics as st dir(st) ['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'] st.mean(X1) # вычисление среднего 8.6 st.median(X2) # вычисление медианы 9 st.linear_regression(X1, X2) # построение простой линейной регрессионной модели LinearRegression(slope=-0.5172413793103449, intercept=13.448275862068964) ```