From 94d7e44944bf882e5c614e95ba04fecd68fa5434 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Artem <TurkhanovAK@mpei.ru>
Date: Fri, 17 Oct 2025 22:11:46 +0300
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?17.10=20=D1=81=D0=B4=D0=B5=D0=BB=D0=B0=D0=BD=20?=
 =?UTF-8?q?1=D0=B9=20=D0=BF=D1=83=D0=BD=D0=BA=D1=82=20=D0=B4=D0=BB=D1=8F?=
 =?UTF-8?q?=20=D0=B8=D1=80=D0=B8=D1=81=D0=BE=D0=B2=20=D0=A4=D0=B8=D1=88?=
 =?UTF-8?q?=D0=B5=D1=80=D0=B0?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 ИАД/lr1/main.py | 56 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++-----
 1 file changed, 50 insertions(+), 6 deletions(-)

diff --git a/ИАД/lr1/main.py b/ИАД/lr1/main.py
index 09f45d5..e79d077 100644
--- a/ИАД/lr1/main.py
+++ b/ИАД/lr1/main.py
@@ -2,15 +2,59 @@ import numpy as np
 from sklearn.datasets import load_iris
 import pandas as pd
 import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sb
+import pingouin as pg
+from scipy import stats
 
+# Датасет Ирисы Фишера
 iris = load_iris()
 iris_pd=pd.DataFrame(data=np.c_[iris['data'], iris['target']], columns=iris['feature_names'] + ['target'])
 
-x1 = np.array(iris_pd['sepal length (cm)'])
-x2 = np.array(iris_pd['sepal width (cm)'])
-x3 = np.array(iris_pd['petal length (cm)'])
-x4 = np.array(iris_pd['petal length (cm)'])
+# Формирование выборок по признакам
+x1 = np.array(iris_pd['sepal length (cm)']) # первый признак - длина чашелистика
+x2 = np.array(iris_pd['sepal width (cm)']) # второй признак - ширина чашелистика
+x3 = np.array(iris_pd['petal length (cm)']) # третий признак - длина лепестка
+x4 = np.array(iris_pd['petal length (cm)']) # четвертый признак - ширина лепестка
+
+# Проверка на нормальность по критерию К-С
+print('Тест Колмогорова-Смирнова')
+print('Для X1: \n', stats.kstest(x1, stats.norm.cdf))
+print('Для X2: \n', stats.kstest(x2, stats.norm.cdf))
+print('Для X3: \n', stats.kstest(x3, stats.norm.cdf))
+print('Для X4: \n', stats.kstest(x4, stats.norm.cdf))
+
+
+# Построение диаграммы Тьюки
+fig1, axes = plt.subplots(1, 3, figsize=(20, 4))  
+axes[0].boxplot([x1,x2,x3,x4], tick_labels = ['Sepal Length', 'Sepal Width', 'Petal Length', 'Petal Width'])
+axes[0].set_title('Диаграмма Тьюки')
+
+
+# Построение тепловой карты парных коэффициентов корреляции
+corrMatrix = iris_pd.corr()
+axes[1].set_title('Тепловая карта парных коэфф. корреляции')
+sb.heatmap(corrMatrix, annot=True, linewidths=0.5, xticklabels = False, yticklabels = False, ax = axes[1])
+
+
+# Построение тепловой карты частных коэффициентов корреляции
+pCorrMatrix = iris_pd.pcorr()
+axes[2].set_title('Тепловая карта частных коэфф. корреляции')
+sb.heatmap(pCorrMatrix, annot=True, linewidths=0.5, xticklabels = False, yticklabels = False, ax = axes[2])
+
+
+# Построение гистограмм по выборкам
+fig2, axes = plt.subplots(2, 2, figsize=(10, 7))
+
+axes[0,0].hist(x1)
+axes[0,0].set_title('Гисотграмма по значениям X1')
+
+axes[0,1].hist(x2)
+axes[0,1].set_title('Гисотграмма по значениям X2')
+
+axes[1,0].hist(x3)
+axes[1,0].set_title('Гисотграмма по значениям X3')
+
+axes[1,1].hist(x4)
+axes[1,1].set_title('Гисотграмма по значениям X4')
 
-plt.boxplot([x1,x2,x3,x4], tick_labels = ['Sepal Length', 'Sepal Width', 'Petal Length', 'Petal Width'])
-#plt.set_ylabel('')
 plt.show()
\ No newline at end of file