# Отчёт по Теме 7

Похил Анастасия, А-02-23

# 1. Запуск интерактивной оболочки IDLE

# 2. Создание пользовательской функции

Создание функции предполагает выполнение трех операций: формирование функции, ее сохра-нение и использование. 
В общем виде функция в языке Python представляется так:
def  <Имя функции>([<Список аргументов >]):
[<отступы>"""<Комментарий по назначению функции>"""]
<отступы><Блок инструкций – тело функции>
[<отступы>return <Значение или вычисляемое выражение>]

# 2.1 Функция без аргументов
```py
ef uspeh():
	"""Подтверждение успеха операции"""
	print('Выполнено успешно!')

uspeh()
Выполнено успешно!
dir(uspeh)
['__annotations__', '__builtins__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__getstate__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__type_params__']
type(uspeh)
<class 'function'>
help(uspeh)
Help on function uspeh in module __main__:

uspeh()
    Подтверждение успеха операции
```

## 2.2 Функция с аргументами
```py
def sravnenie(a,b):
	"""Сравнение a и b"""
	if a>b:
		print(a,' больше ',b)
	elif a<b:
		print(a, ' меньше ',b)
	else:
		print(a, ' равно ',b)

n,m=16,5;sravnenie(n,m)
16  больше  5
sravnenie("abc", "abcd")
abc  меньше  abcd
```
Функция универсальна и будет работать с любыми типами данных, для которых определены операторы сравнения >, <, == (числа, строки, списки, кортежи и др.)Сравнение строк происходит по алфавиту, так же значение имеет регистр букв (заглавные меньше строчных), более короткая строка считается меньшей.


## 2.3 Пример функции, содержащей return.

```py
def logistfun(b,a):
	"""Вычисление логистической функции"""
	import math
	return a/(1+math.exp(-b))

    
v,w=1,0.7;z=logistfun(w,v)
z
0.6681877721681662
```

## 2.4 Сложение для разных типов аргументов

```py
def slozh(a1,a2,a3,a4):
	""" Сложение значений четырех аргументов"""
	return a1+a2+a3+a4
slozh(1,2,3,4)
10
slozh('1','2','3','4')
'1234'
b1=[1,2];b2=[-1,-2];b3=[0,2];b4=[-1,-1]
q=slozh(b1,b2,b3,b4)
q
[1, 2, -1, -2, 0, 2, -1, -1]
t1 = (1, 2); t2 = (3, 4); t3 = (5,); t4 = (6, 7, 8)
slozh(t1, t2, t3, t4)
(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
d1 = {'a': 1}; d2 = {'b': 2}
slozh(d1, d2, {}, {})
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'dict' and 'dict'
s1 = {1, 2}; s2 = {2, 3}
slozh(s1, s2, set(), set())
TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'set' and 'set'
```
Как видно сложение для множеств и словарей не применимо. ункция slozh работает только для тех типов данных, которые поддерживают оператор +.

## 2.5 Функция, реализующая модель некоторого устройства, на вход которого в текущий момент поступает сигнал х, на выходе получается сигнал y:

```py
def inerz(x,T,ypred):
	""" Модель устройства с памятью:
x- текущее значение вх.сигнала,
	T -постоянная времени,
	ypred - предыдущее значение выхода устройства"""
	y=(x+T*ypred)/(T+1)
	return y

sps=[0]+[1]*100
spsy=[] #Заготовили список для значений выхода
TT=20 #Постоянная времени
yy=0  #Нулевое начальное условие
for xx in sps:
	yy=inerz(xx,TT,yy)
	spsy.append(yy)

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(sps, 'r-', label='Вход')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001B544DC4E10>]
plt.plot(spsy, 'b-', label='Выход')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001B544DF5090>]
plt.grid(True)
plt.legend()
<matplotlib.legend.Legend object at 0x000001B544DD1E80>
plt.show()
```

![График](Figure_1.png)


# 3. Функции как объекты

## 3.1 Получение списка атрибутов объекта-функции

```py
dir(inerz)
['__annotations__', '__builtins__', '__call__', '__class__', '__closure__', '__code__', '__defaults__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__get__', '__getattribute__', '__getstate__', '__globals__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__kwdefaults__', '__le__', '__lt__', '__module__', '__name__', '__ne__', '__new__', '__qualname__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', '__type_params__']
inerz.__doc__
'Модель устройства с памятью:\nx- текущее значение вх.сигнала,\n        T -постоянная времени,\n        ypred - предыдущее значение выхода устройства'
help(inerz)
Help on function inerz in module __main__:

inerz(x, T, ypred)
    Модель устройства с памятью:
    x- текущее значение вх.сигнала,
            T -постоянная времени,
            ypred - предыдущее значение выхода устройства
```
Атрибут __doc__ содержит значение docstring, если при инициализации функции он был задан. Если не был, то inerz.__doc__ будет иметь значение None.

## 3.2 Сохранение ссылки на объект-функции в другой переменной

```py
fnkt=sravnenie
v=16
fnkt(v,23)
16  меньше  23
```

Функции можно передавать в переменные, как и любые другие объекты. После этого переменная fnkt ссылается на ту же самую функцию, что и sravnenie.

## 3.3 Возможность альтернативного определения функции в программе

```py
typ_fun=8
if typ_fun==1:
	def func():
		print('Функция 1')
else:
	def func():
		print('Функция 2')

func()
Функция 2
```

Программа выводит сообщение "Функция 2", потому что переменная typ_fun не равна 1, и
выполняется блок else, в котором функция func определена как выводящая "Функция 2". 

# 4. Аргументы функции

## 4.1 Возможность использования функции в качестве аргумента другой функции

```py
def fun_arg(fff,a,b,c):
	"""fff-имя функции, используемой 
	в качестве аргумента функции fun_arg"""
	return a+fff(c,b)

zz=fun_arg(logistfun,-3,1,0.7)
zz
-2.3318122278318336
```

Python передаёт ссылку на объект функции logistfun в переменную fff.

## 4.2 Обязательные и необязательные аргументы

```py
def logistfun(a,b=1):   #Аргумент b – необязательный; значение по умолчанию=1
	"""Вычисление логистической функции"""
	import math
	return b/(1+math.exp(-a))

logistfun(0.7)     #Вычисление со значением b по умолчанию
0.6681877721681662
logistfun(0.7,2)  #Вычисление с заданным значением b
1.3363755443363323
```

## 4.3 Возможность обращения к функции с произвольным (непозиционным) расположением аргументов.
При этом надо в обращении к функции указывать имена аргументов.

```py
logistfun(b=0.5,a=0.8)  # Ссылки на аргументы поменялись местами
0.34498724056380625
```

## 4.4 Пример со значениями аргументов функции, содержащимися в списке или кортеже

```py
b1234=[b1,b2,b3,b4]  # Список списков из п.2.4
qq=slozh(*b1234)  #Перед ссылкой на список или кортеж надо ставить звездочку
qq
[1, 2, -1, -2, 0, 2, -1, -1]
```
Количество элементов в списке должно совпадать с количеством параметров функции. Оператор * выполняет распаковку списка в аргументы функции.

## 4.5 Пример со значениями аргументов функции, содержащимися в словаре

```py
dic4={"a1":1,"a2":2,"a3":3,"a4":4}
qqq=slozh(**dic4)  #Перед ссылкой на словарь надо ставить две звездочки
qqq
10
slozh(*dic4)
'a1a2a3a4'
``` 
Для ** распаковки имена ключей должны точно совпадать с именами параметров функции

## 4.6 Смешанные ссылки

```py
e1=(-1,6);dd2={'a3':3,'a4':9}
qqqq=slozh(*e1,**dd2)
qqqq
17
```

## 4.7 Переменное число аргументов у функции

```py
def func4(*kort7):
	"""Произвольное число аргументов в составе кортежа"""
	smm=0
	for elt in kort7:
		smm+=elt
	return smm

func4(-1,2)  #Обращение к функции с 2 аргументами
1
func4(-1,2,0,3,6)  #Обращение к функции с 5 аргументами
10
```
Функция принимает любое количество аргументов

## 4.8 Комбинация аргументов

```py
def func4(a,b=7,*kort7): #Аргументы: a-позиционный, b- по умолчанию + кортеж
	"""Кортеж - сборка аргументов - должен быть последним!"""
	smm=0
	for elt in kort7:
		smm+=elt
	return a*smm+b

func4(-1,2,0,3,6)
-7
```
a = -1 (первый позиционный)
b = 2 (второй позиционный, переопределил значение по умолчанию 7)
*kort7 = (0, 3, 6) (все остальные аргументы в кортеж)
Если мы не хотим передавать b, придется переопределить функцию так, чтобы именованный параметр b был в конце, а позиционный кортеж - перед ним.

Подобным же образом в списке аргументов функции также можно использовать словарь.

```py
def func5(a, b=7, *args, **kwargs):
    """a-позиционный, b-по умолчанию, *args-кортеж, **kwargs-словарь"""
    print("a=" + str(a) + ", b=" + str(b))
    print("args=" + str(args))
    print("kwargs=" + str(kwargs))
    
    total = a + b + sum(args)
    for value in kwargs.values():
        total += value
    return total

result = func5(1, 2, 3, 4, x=5, y=6)
a=1, b=2
args=(3, 4)
kwargs={'x': 5, 'y': 6}
result
21
```
*args и **kwargs - способы передать не уточненное заранее число элементов:
*args — переменное количество позиционных аргументов. Переданные с одной звездочкой аргументы собираются в кортеж.
**kwargs — переменное количество именованных аргументов. Все переданные аргументы, которые указываются по имени, собираются в словарь.
*args всегда должно идти перед **kwargs.

## 4.9 Изменение значений объектов, используемых в качестве аргументов функции.
Такое изменение возможно только у объектов изменяемого типа

```py
a=90    # Числовой объект – не изменяемый тип
def func3(b):
	b=5*b+67

func3(a)
a
90
```
Локальная b меняется, но внешняя a нет

Пример со списком:

```py
sps1=[1,2,3,4]  #Список – изменяемый тип объекта
def func2(sps):
	sps[1]=99

func2(sps1)
sps1
[1, 99, 3, 4]
```
Изменяемые типы (списки, словари, множества) передаются по ссылке

Пример с кортежем:

```py
kort=(1,2,3,4)   #Кортеж – неизменяемый тип объекта
func2(kort)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#78>", line 1, in <module>
    func2(kort)
  File "<pyshell#74>", line 2, in func2
    sps[1]=99
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
```

Кортеж - неизменяемый тип данных, так что переназначение в таком виде не работает.

# 5. Специальные типы  пользовательских функций

## 5.1 Анонимные функции

Анонимные функции или по-другому их называют лямбда-функциями – это функции без имени, определяемые по следующей схеме:
lambda [<Аргумент1>[,<Аргумент2>,…]]:<Возвращаемое значение или выражение>
Анонимная функция возвращает ссылку на объект-функцию, которую можно присвоить другому объекту.

```py
mport math
anfun1=lambda: 1.5+math.log10(17.23)  #Анонимная функция без аргументов
anfun1()   # Обращение к объекту-функции
2.7362852774480286
anfun2=lambda a,b : a+math.log10(b)  #Анонимная функция с 2 аргументами
anfun2(17,234)
19.369215857410143
anfun3=lambda a,b=234: a+math.log10(b) #Функция с необязательным вторым аргументом
anfun3(100)
102.36921585741014
```
Вызов лямбда-функции создает объект класса "функция". Внутри лямбда-функции не могут использоваться многострочные выражения, нельзя использовать if-else.

## 5.2 Функции-генераторы

Это – такие функции, которые используются в итерационных процессах, позволяя на каждой итерации получать одно из значений. Для этого в функцию включают инструкцию yield приостанавливающую её выполнение и возвращающую очередное значение.
Данный оператор в отличие от return не останавливает полностью выполнение программы. Когда выполнение функции возобновляется после yield, оно продолжается с того места, где было
приостановлено, до следующего оператора yield (или до конца функции).

```py
def func5(diap,shag):
	""" Итератор, возвращающий значения
	из диапазона от 1 до diap с шагом shag"""
	for j in range(1,diap+1,shag):
		yield j

for mm in func5(7,3):
	print(mm)

1
4
7
alp=func5(7,3)
print(alp.__next__())
1
print(alp.__next__())
4
print(alp.__next__())
7
print(alp.__next__())
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#92>", line 1, in <module>
    print(alp.__next__())
StopIteration
```

Здесь при каждом обращении к функции будет генерироваться только одно очередное значение.
При программировании задач у таких функций часто используют метод __next__, активирующий очередную итерацию выполнения функции.
__next__ помогает вывести значение, которое yield передает на каждой итерации цикла. Если функция отработала последнюю итерацию, но мы попытаемся сделать вызов, вернется ошибка.
В отличии от функций, которые возвращают список со значениями итераций, функции - генераторы генерируют значения по одному, не храня всё в памяти; а функция, возвращающая список создаёт весь список в памяти. Также генератор можно использовать только один раз - после прохождения всех значений он "опустошается" и больше не производит элементов.

# 6. Локализация объектов в функциях

По отношению к функции все объекты подразделяются на локальные и глобальные. Локальными являются объекты, которые создаются в функциях присваиванием им некоторых значений. Глобальные – это те объекты, значения которых заданы вне функции.
Локализация может быть переопределена путем прямого объявления объектов как глобальных с помощью дескриптора global.

## 6.1 Примеры на локализацию объектов

Пример 1. Одноименные локальный и глобальный объекты:

```py
glb=10
def func7(arg):
	loc1=15
	glb=8
	return loc1*arg

res=func7(glb)
res
150
glb
10
```
Если внутри функции есть присваивание glb = ..., то создается локальная переменная, даже если есть глобальная с таким же именем.
Для изменения глобальной переменной нужно использовать global glb

Пример 2. Ошибка в использовании локального объекта.

```py
def func8(arg):
	loc1=15
	print(glb)  
	glb=8
	return loc1*arg

res=func8(glb)
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#100>", line 1, in <module>
    res=func8(glb)
  File "<pyshell#99>", line 3, in func8
    print(glb)
UnboundLocalError: cannot access local variable 'glb' where it is not associated with a value
```
Нельзя обращаться к переменной до ее присваивания, если она считается локальной в функции.

Пример 3. Переопределение локализации объекта.

```py
glb=11
def func7(arg):
	loc1=15
	global glb
	print(glb)
	glb=8
	return loc1*arg

res=func7(glb)
11
```

Здесь мы явно указали, что в функции используем глобальную переменную, поэтому она изменилась.

## 6.2 Выявление локализации объекта с помощью функций locals() и globals() из builtins

Эти функции возвращают словари, ключами в которых будут имена объектов, являющихся, соответственно, локальными или глобальными на уровне вызова этих функций. 

```py
globals().keys()  #Перечень глобальных объектов
dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', 'uspeh', 'sravnenie', 'n', 'm', 'logistfun', 'v', 'w', 'z', 'slozh', 'b1', 'b2', 'b3', 'b4', 'q', 'inerz', 'sps', 'spsy', 'TT', 'yy', 'xx', 'plt', 'fnkt', 'typ_fun', 'func', 'fun_arg', 'zz', 'b1234', 'qq', 'dic4', 'qqq', 'e1', 'dd2', 'qqqq', 'func4', 'func5', 'result', 'a', 'func3', 'sps1', 'func2', 'kort', 'math', 'anfun1', 'anfun2', 'anfun3', 'mm', 'alp', 'glb', 'func7', 'res', 'func8'])
locals().keys()  #Перечень локальных объектов
dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', 'uspeh', 'sravnenie', 'n', 'm', 'logistfun', 'v', 'w', 'z', 'slozh', 'b1', 'b2', 'b3', 'b4', 'q', 'inerz', 'sps', 'spsy', 'TT', 'yy', 'xx', 'plt', 'fnkt', 'typ_fun', 'func', 'fun_arg', 'zz', 'b1234', 'qq', 'dic4', 'qqq', 'e1', 'dd2', 'qqqq', 'func4', 'func5', 'result', 'a', 'func3', 'sps1', 'func2', 'kort', 'math', 'anfun1', 'anfun2', 'anfun3', 'mm', 'alp', 'glb', 'func7', 'res', 'func8'])
```
Различий нет, потому что команды выполнены в глобальной области видимости, где globals() и locals() ссылаются на один и тот же словарь. Различия появляются только при вызове locals() внутри функций или методов.

```py
def func8(arg):
	loc1=15
	glb=8
	print(globals().keys())  #Перечень глобальных объектов «изнутри» функции
	print(locals().keys())  #Перечень локальных объектов «изнутри» функции
	return loc1*arg

hh=func8(glb)
dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', 'uspeh', 'sravnenie', 'n', 'm', 'logistfun', 'v', 'w', 'z', 'slozh', 'b1', 'b2', 'b3', 'b4', 'q', 'inerz', 'sps', 'spsy', 'TT', 'yy', 'xx', 'plt', 'fnkt', 'typ_fun', 'func', 'fun_arg', 'zz', 'b1234', 'qq', 'dic4', 'qqq', 'e1', 'dd2', 'qqqq', 'func4', 'func5', 'result', 'a', 'func3', 'sps1', 'func2', 'kort', 'math', 'anfun1', 'anfun2', 'anfun3', 'mm', 'alp', 'glb', 'func7', 'res', 'func8'])
dict_keys(['arg', 'loc1', 'glb'])
'glb' in globals().keys()
True
```
locals() внутри функции показывает только её внутренние переменные, а globals() показывает все объекты модуля.

## 6.3 Локализация объектов при использовании вложенных функций

```py
def func9(arg2,arg3):
	def func9_1(arg1):
		loc1=15
		glb1=8
		print('glob_func9_1:',globals().keys())
		print('locl_func9_1:',locals().keys())
		return loc1*arg1
	loc1=5
	glb=func9_1(loc1)
	print('loc_func9:',locals().keys())
	print('glob_func9:',globals().keys())
	return arg2+arg3*glb

kk=func9(10,1)
glob_func9_1: dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', 'uspeh', 'sravnenie', 'n', 'm', 'logistfun', 'v', 'w', 'z', 'slozh', 'b1', 'b2', 'b3', 'b4', 'q', 'inerz', 'sps', 'spsy', 'TT', 'yy', 'xx', 'plt', 'fnkt', 'typ_fun', 'func', 'fun_arg', 'zz', 'b1234', 'qq', 'dic4', 'qqq', 'e1', 'dd2', 'qqqq', 'func4', 'func5', 'result', 'a', 'func3', 'sps1', 'func2', 'kort', 'math', 'anfun1', 'anfun2', 'anfun3', 'mm', 'alp', 'glb', 'func7', 'res', 'func8', 'hh', 'func9'])
locl_func9_1: dict_keys(['arg1', 'loc1', 'glb1'])
loc_func9: dict_keys(['arg2', 'arg3', 'func9_1', 'loc1', 'glb'])
glob_func9: dict_keys(['__name__', '__doc__', '__package__', '__loader__', '__spec__', '__annotations__', '__builtins__', 'uspeh', 'sravnenie', 'n', 'm', 'logistfun', 'v', 'w', 'z', 'slozh', 'b1', 'b2', 'b3', 'b4', 'q', 'inerz', 'sps', 'spsy', 'TT', 'yy', 'xx', 'plt', 'fnkt', 'typ_fun', 'func', 'fun_arg', 'zz', 'b1234', 'qq', 'dic4', 'qqq', 'e1', 'dd2', 'qqqq', 'func4', 'func5', 'result', 'a', 'func3', 'sps1', 'func2', 'kort', 'math', 'anfun1', 'anfun2', 'anfun3', 'mm', 'alp', 'glb', 'func7', 'res', 'func8', 'hh', 'func9'])
```
аждая функция имеет свою локальную область видимости, причем вложенные функции не видят локальные переменные внешних функций
## 6.4 Моделирование системы

Моделирование системы, состоящей из последовательного соединения реального двигателя, охваченного отрицательной обратной связью с тахогенератором в ней, и нелинейного звена типа «зона нечувствительности», при подаче на неё синусоидального входного сигнала.
Реальный двигатель: последовательное соединение усилителя с коэффициентом усиления k1,интегратора: y(t)=x(t)+y(t-1), и инерционного звена: y(t)=(x(t)+T*y(t-1)) / (T+1) с постоянной времени Т.
Тахогенератор: последовательное соединение усилителя с коэффициентом усиления k2 и интегратора: y(t)=x(t)+y(t-1).
Нелинейное звено типа «зона нечувствительности»: y=0 при -xm≤ x ≤xm, y=x-xm при x>xm, y=x+xm при x<-xm.
Таким образом, система характеризуется параметрами: k1, T, k2, xm. Входной сигнал характеризуется параметрами: A (амплитуда синусоиды) и F (период синусоиды).
Еще один параметр задачи : N – время (число тактов) подачи сигнала.

```py
znach=input('k1,T,k2,Xm,A,F,N=').split(',')
k1,T,k2,Xm,A,F,N=2,5,0.5,0.3,1,10,50
k1=float(znach[0])
k1
2.0
T=float(znach[1])
k2=float(znach[2])
Xm=float(znach[3])
A=float(znach[4])
F=float(znach[5])
N=int(znach[6])
import math
vhod=[]
for i in range(N):
		vhod.append(A*math.sin((2*i*math.pi)/F))

import matplotlib.pyplot as plt
plt.figure(figsize=(10, 4))
<Figure size 1000x400 with 0 Axes>
plt.plot(vhod, 'b-', marker='o', markersize=3, label='Входной сигнал')
[<matplotlib.lines.Line2D object at 0x000001B544E58E10>]
plt.grid(True)
plt.legend()
<matplotlib.legend.Legend object at 0x000001B544E58CD0>
plt.show()
```
![График2](Figure_2.png)

Создание функций реализующие компоненты системы

```py
def realdvig(xtt,kk1,TT,yti1,ytin1):
		#Модель реального двигателя
		yp=kk1*xtt  #усилитель
		yti1=yp+yti1  #Интегратор
		ytin1=(yti1+TT*ytin1)/(TT+1)
		return [yti1,ytin1]

def tahogen(xtt,kk2,yti2):
		#Модель тахогенератора
		yp=kk2*xtt   #усилитель
		yti2=yp+yti2 #интегратор
		return yti2

def nechus(xtt,gran):
    if xtt<gran and xtt>(-gran):
        ytt=0
    elif xtt>=gran:
        ytt=xtt-gran
    elif xtt<=(-gran):
        ytt=xtt+gran
    return ytt
```
Реализуем соединение компонент в соответствии с заданием

```py
yi1=0;yin1=0;yi2=0
vyhod=[]
for xt in vhod:
		xt1=xt-yi2   #отрицательная обратная связь
		[yi1,yin1]=realdvig(xt1,k1,T,yi1,yin1)
		yi2=tahogen(yin1,k2,yi2)
		yt=nechus(yin1,Xm)
		vyhod.append(yt)

print('y=',vyhod)
y= [0, 0, 0.3435662011497584, 0.8937007565838242, 1.2092087410156356, 0.8817313753454714, 0, -1.9132355035817665, -4.418649831257506, -6.322056754188363, -6.424186296702933, -3.708625221989286, 1.5442059920803182, 9.704061323599833, 17.99800277772674, 23.15808712030786, 21.60101426578536, 10.675050948044715, -9.28749624705183, -36.1615235441021, -62.02226858466596, -76.45563856328266, -68.45249914172874, -30.293518696411148, 37.373158630110446, 124.2547951685195, 205.6938367713173, 248.14398604455204, 216.69606070239215, 87.62148681833895, -136.666280236251, -418.37473314281556, -677.5335449808889, -804.9287317650713, -688.4371994648337, -254.1131297675378, 486.67764763779877, 1402.6733164388684, 2230.344175329904, 2612.7580871622617, 2188.8107903361088, 728.2399496559426, -1716.8860787572244, -4697.377083821688, -7340.680479213284, -8479.693381759376, -6951.99457172508, -2043.4413296742846, 6022.5141606693105, 15717.056921566687]
```
 # 7. Завершение сеанса работы с IDLE