# Отчёт по теме 4. Операция с объектами

Выполнил Огарков Илья, А-03-23

## 1. Начало работы

Создание текстового файла `report.md`

## 2. Стандартные функции

**2.1. Функция round – округление числа с заданной точностью**
```python
round(123.456,1)
123.5
round(123.456,0)
123.0
```
**2.2. Функция range – создание последовательности целых чисел с заданным шагом или, по умолчанию, с шагом 1.**
```python
gg=range(76,123,9);gg
range(76, 123, 9)
list(gg)
[76, 85, 94, 103, 112, 121]
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. ункция zip – создание общего объекта, элементами которого являются кортежи, составленные из  элементов двух или более объектов-последовательностей (zip – застежка-«молния»)**
```python
qq = ["Ogarkov", "Butko", "Efimova", "Baranov"]
ff=zip(gg,qq);ff
<zip object at 0x0000021A399B9A00>
tuple(ff)
((76, 'Ogarkov'), (85, 'Butko'), (94, 'Efimova'), (103, 'Baranov'))
```
**2.4.  Функция eval – вычисление значения выражения, корректно записанного на языке Python и представленного в виде символьной строки**
```python
fff=float(input('коэффициент усиления=')); dan=eval('5*fff-156')
коэффициент усиления=4
dan
-136.0
```
**2.5. Похожая на eval функция exec – чтение и выполнение объекта-аргумента функции**
```python
exec(input('введите инструкции:'))
введите инструкции:perem=-123.456;gg=round(abs(perem)+98,3)
gg
221.456
```
**2.6. Самостоятельно изучите и попробуйте применить функции abs, pow, max, min, sum, divmod, len, map**
```python
abs(-7+4)
3
pow(2,3)
8
max(2,3)
3
min(2,3)
2
li_st = [1,2,3,4,5]
sum(li_st)
15
divmod(8,3)
(2, 2)
words = ["apple","orange","limon"]
length = map(len, words);length
<map object at 0x0000021A3C28AD10>
list(length)
[5, 6, 5]
```
## 3. Функции из стандартного модуля math – совокупность разнообразных математических функций
```python
import math
help(math.factorial)
Help on built-in function factorial in module math:

factorial(n, /)
    Find n!.
    
    Raise a ValueError if x is negative or non-integral.

math.factorial(5)
120
math.sin(30)
-0.9880316240928618
math.acos(1)
0.0
math.degrees(120)
6875.493541569878
math.degrees(1)
57.29577951308232
math.radians(180)
3.141592653589793
math.exp(2)
7.38905609893065
math.log(10)
2.302585092994046
math.log(2)
0.6931471805599453
log10(10)
math.log10(10)
1.0
math.sqrt(10)
3.1622776601683795
math.ceil(10.2)
11
math.floor(10.2)
10
math.pi
3.141592653589793
```
## 4.  Функции из модуля cmath – совокупность функций для работы с комплексными числами
```python
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. Стандартный модуль random – совокупность функций для выполнения операций с псевдослучайными числами и выборками
```python
import random
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.
dir(random)
['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random', 'SG_MAGICCONST', 'SystemRandom', 'TWOPI', '_ONE', '_Sequence', '_Set', '__all__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', '_accumulate', '_acos', '_bisect', '_ceil', '_cos', '_e', '_exp', '_floor', '_index', '_inst', '_isfinite', '_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']
random.seed(5)
random.random()
0.7417869892607294
random.gauss(170,5)
171.01449055876262
random.gauss(170,5)
175.5048579816218
numbers = [1,3,5,3,8,9]
random.choice(numbers)
3
random.shuffle(numbers);numbers
[8, 3, 9, 3, 5, 1]
random.sample(numbers, 3)
[5, 8, 3]
random.betavariate(1,100)
0.00014457630861401468
random.gammavariate(1,100)
248.10585250290603
```
## 6. Функции из модуля time – работа с календарем и со временем
```python
<module 'time' (built-in)>
c1=time.time();c1
1759135155.9747162
c2=time.time()-c1
c2
21.171961307525635
dat=time.gmtime();dat
time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=9, tm_mday=29, tm_hour=8, tm_min=40, tm_sec=13, tm_wday=0, tm_yday=272, tm_isdst=0)
dat.tm_mon
9
dat.tm_mday
29
time.localtime
<built-in function localtime>
tm=time.localtime();tm
time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=9, tm_mday=29, tm_hour=11, tm_min=42, tm_sec=48, tm_wday=0, tm_yday=272, tm_isdst=0)
time.ctime()
'Mon Sep 29 11:44:13 2025'
time.asctime()
'Mon Sep 29 11:44:25 2025'
time.localtime(c1)
time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=9, tm_mday=29, tm_hour=11, tm_min=39, tm_sec=15, tm_wday=0, tm_yday=272, tm_isdst=0)
```
## 7.  Графические функции
```python
import pylab
Matplotlib is building the font cache; this may take a moment.
x=list(range(-3,55,4))
t=list(range(15))
pylab.plot(t,x)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000021A451EB250>]
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()
X1=[12,6,8,10,7]
X2=[5,7,9,11,13]
pylab.plot(X1)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000021A46656C50>]
pylab.plot(X2)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000021A46657390>]
pylab.show()
region=['Центр','Урал','Сибирь','Юг']
naselen=[65,12,23,17]
pylab.pie(naselen,labels=region)
([<matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000021A46675650>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000021A4A8989D0>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000021A4A899ED0>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000021A4A89B4D0>], [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()
pylab.plot(t,x)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000021A4A8D6C90>]
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()
pylab.plot(X1)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000021A4A8A8CD0>]
pylab.plot(X2)
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000021A4A9173D0>]
pylab.show()
region=['Центр','Урал','Сибирь','Юг']
naselen=[65,12,23,17]
pylab.pie(naselen,labels=region)
([<matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000021A467F10D0>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000021A467C6550>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000021A467F3410>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000021A46800A50>], [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()
naselen=[65,12,23,17]
pylab.hist(naselen)
(array([2., 0., 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1.]), array([12. , 17.3, 22.6, 27.9, 33.2, 38.5, 43.8, 49.1, 54.4, 59.7, 65. ]), <BarContainer object of 10 artists>)
pylab.show()
pylab.bar(naselen, 3)
<BarContainer object of 4 artists>
pylab.show()
```
## 8. Статистический модуль statistics
```python
import statistics
numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
statistics.mean(numbers)
5
statistics.median(numbers)
5
statistics.mod(numbers)
statistics.mode(numbers)
1
```