diff --git a/TEMA9/M0.py b/TEMA9/M0.py
new file mode 100644
index 0000000..10af110
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/M0.py
@@ -0,0 +1,19 @@
+import M2
+
+def main():
+    print("ГЛАВНАЯ ПРОГРАММА M3_27")
+    print("Проведем расчеты для 2-х разных исходных файлов")
+    
+    print("\n")
+    print("РАСЧЕТ 1:")
+    M2.main()
+    
+    print("\n")
+    print("РАСЧЕТ 2:")
+    M2.main()
+    
+    print("\n")
+    print("Все расчеты завершены!")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/TEMA9/M1.py b/TEMA9/M1.py
new file mode 100644
index 0000000..2bc3bd2
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/M1.py
@@ -0,0 +1,31 @@
+def find_min_max_indices(data):
+    """
+    Функция 1: Нахождение номеров элементов с наименьшим и наибольшим значениями
+    Аргумент: список или кортеж с выборкой
+    Возвращает: кортеж (индекс_мин, индекс_макс)
+    """
+    if not data:
+        return -1, -1
+    
+    min_index = data.index(min(data))
+    max_index = data.index(max(data))
+    return min_index, max_index
+
+def calculate_group_averages(data, N):
+    """
+    Функция 2: Разделение выборки на группы и расчет средних значений
+    Аргументы: 
+        - data: список или кортеж с выборкой
+        - N: целочисленный параметр - размер группы
+    Возвращает: список средних значений по группам
+    """
+    if not data or N <= 0:
+        return []
+    
+    group_averages = []
+    for i in range(0, len(data), N):
+        group = data[i:i + N]
+        group_avg = sum(group) / len(group)
+        group_averages.append(group_avg)
+    
+    return group_averages
\ No newline at end of file
diff --git a/TEMA9/M2.py b/TEMA9/M2.py
new file mode 100644
index 0000000..b35bad1
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/M2.py
@@ -0,0 +1,86 @@
+import os
+import struct
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+def read_binary_file(filename):
+    """Чтение данных из бинарного файла"""
+    data = []
+    try:
+        with open(filename, 'rb') as f:
+            while True:
+                bytes_data = f.read(4)
+                if not bytes_data:
+                    break
+                value = struct.unpack('f', bytes_data)[0]
+                data.append(value)
+        return data
+    except FileNotFoundError:
+        return None
+
+def main():
+    # Запрос имени файла с проверкой наличия
+    while True:
+        filename = input("Введите имя бинарного файла с выборкой: ")
+        if os.path.exists(filename):
+            break
+        print(f"Файл '{filename}' не найден. Попробуйте еще раз.")
+    
+    # Чтение выборки из файла
+    data = read_binary_file(filename)
+    if data is None:
+        print("Ошибка чтения файла")
+        return
+    
+    print(f"Выборка считана из файла '{filename}'")
+    print(f"Число элементов: {len(data)}")
+    
+    # Импорт функций из M1
+    from M1 import find_min_max_indices, calculate_group_averages
+    
+    # Использование функции 1: нахождение номеров min и max
+    min_index, max_index = find_min_max_indices(data)
+    print(f"Номер элемента с наименьшим значением: {min_index}")
+    print(f"Номер элемента с наибольшим значением: {max_index}")
+    print(f"Наименьшее значение: {data[min_index]:.3f}")
+    print(f"Наибольшее значение: {data[max_index]:.3f}")
+    
+    # Запрос числа N для формирования групп
+    while True:
+        try:
+            N = int(input(f"Введите число элементов N для формирования групп (1-{len(data)}): "))
+            if 1 <= N <= len(data):
+                break
+            else:
+                print(f"Введите число от 1 до {len(data)}")
+        except ValueError:
+            print("Введите целое число")
+    
+    # Использование функции 2: расчет средних по группам
+    group_averages = calculate_group_averages(data, N)
+    
+    print(f"\nРазделение на {len(group_averages)} групп:")
+    for i, avg in enumerate(group_averages):
+        start_idx = i * N
+        end_idx = min((i + 1) * N - 1, len(data) - 1)
+        print(f"Группа {i+1} (элементы {start_idx}-{end_idx}): среднее = {avg:.3f}")
+    
+    # ПОСТРОЕНИЕ ГРАФИКА СОГЛАСНО ЗАДАНИЮ
+    plt.figure(figsize=(12, 6))
+    
+    # Отображение исходной выборки (основное требование задания)
+    plt.plot(range(len(data)), data, 'bo-', linewidth=2, markersize=6, label='Исходная выборка')
+    
+    # Дополнительно выделяем min и max (не требуется заданием, но полезно)
+    plt.plot(min_index, data[min_index], 'ro', markersize=10, label=f'Минимум (индекс {min_index})')
+    plt.plot(max_index, data[max_index], 'go', markersize=10, label=f'Максимум (индекс {max_index})')
+    
+    plt.title(f'Исходная выборка из файла: {filename}')
+    plt.xlabel('Индекс элемента')
+    plt.ylabel('Значение')
+    plt.legend()
+    plt.grid(True, alpha=0.3)
+    plt.tight_layout()
+    plt.show()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/TEMA9/create_test_files.py b/TEMA9/create_test_files.py
new file mode 100644
index 0000000..7e76049
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/create_test_files.py
@@ -0,0 +1,24 @@
+import struct
+import random
+
+def create_test_files():
+    """Создание тестовых бинарных файлов для задания M3_27"""
+    
+    # Файл 1: 15 элементов
+    data1 = [random.uniform(10, 50) for _ in range(15)]
+    with open('data1.bin', 'wb') as f:
+        for value in data1:
+            f.write(struct.pack('f', value))
+    print("Создан файл 'data1.bin' (15 элементов)")
+    
+    # Файл 2: 20 элементов  
+    data2 = [random.uniform(-5, 5) for _ in range(20)]
+    with open('data2.bin', 'wb') as f:
+        for value in data2:
+            f.write(struct.pack('f', value))
+    print("Создан файл 'data2.bin' (20 элементов)")
+    
+    print("\nТестовые файлы готовы!")
+
+if __name__ == "__main__":
+    create_test_files()
\ No newline at end of file
diff --git a/TEMA9/data1.bin b/TEMA9/data1.bin
new file mode 100644
index 0000000..e982ba5
Binary files /dev/null and b/TEMA9/data1.bin differ
diff --git a/TEMA9/data2.bin b/TEMA9/data2.bin
new file mode 100644
index 0000000..d37fe8c
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/data2.bin
@@ -0,0 +1,2 @@
+���?m
+L���?�Sw_@@]�?hc`@~����?��Z���F�.?�ʿ��y?z�S�g汽�(�>���@f=,���>ku��
\ No newline at end of file
diff --git a/TEMA9/iz.md b/TEMA9/iz.md
new file mode 100644
index 0000000..de19eec
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/iz.md
@@ -0,0 +1,224 @@
+# 27
+## create_test_files.py
+```py
+import struct
+import random
+
+def create_test_files():
+    """Создание тестовых бинарных файлов для задания M3_27"""
+    
+    # Файл 1: 15 элементов
+    data1 = [random.uniform(10, 50) for _ in range(15)]
+    with open('data1.bin', 'wb') as f:
+        for value in data1:
+            f.write(struct.pack('f', value))
+    print("Создан файл 'data1.bin' (15 элементов)")
+    
+    # Файл 2: 20 элементов  
+    data2 = [random.uniform(-5, 5) for _ in range(20)]
+    with open('data2.bin', 'wb') as f:
+        for value in data2:
+            f.write(struct.pack('f', value))
+    print("Создан файл 'data2.bin' (20 элементов)")
+    
+    print("\nТестовые файлы готовы!")
+
+if __name__ == "__main__":
+    create_test_files()
+```
+## M0.py
+```py
+import M2
+
+def main():
+    print("ГЛАВНАЯ ПРОГРАММА M3_27")
+    print("Проведем расчеты для 2-х разных исходных файлов")
+    
+    print("\n")
+    print("РАСЧЕТ 1:")
+    M2.main()
+    
+    print("\n")
+    print("РАСЧЕТ 2:")
+    M2.main()
+    
+    print("\n")
+    print("Все расчеты завершены!")
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+```
+## M1.py
+```py
+def find_min_max_indices(data):
+    """
+    Функция 1: Нахождение номеров элементов с наименьшим и наибольшим значениями
+    Аргумент: список или кортеж с выборкой
+    Возвращает: кортеж (индекс_мин, индекс_макс)
+    """
+    if not data:
+        return -1, -1
+    
+    min_index = data.index(min(data))
+    max_index = data.index(max(data))
+    return min_index, max_index
+
+def calculate_group_averages(data, N):
+    """
+    Функция 2: Разделение выборки на группы и расчет средних значений
+    Аргументы: 
+        - data: список или кортеж с выборкой
+        - N: целочисленный параметр - размер группы
+    Возвращает: список средних значений по группам
+    """
+    if not data or N <= 0:
+        return []
+    
+    group_averages = []
+    for i in range(0, len(data), N):
+        group = data[i:i + N]
+        group_avg = sum(group) / len(group)
+        group_averages.append(group_avg)
+    
+    return group_averages
+```
+## M2.py
+```py
+import os
+import struct
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+def read_binary_file(filename):
+    """Чтение данных из бинарного файла"""
+    data = []
+    try:
+        with open(filename, 'rb') as f:
+            while True:
+                bytes_data = f.read(4)
+                if not bytes_data:
+                    break
+                value = struct.unpack('f', bytes_data)[0]
+                data.append(value)
+        return data
+    except FileNotFoundError:
+        return None
+
+def main():
+    # Запрос имени файла с проверкой наличия
+    while True:
+        filename = input("Введите имя бинарного файла с выборкой: ")
+        if os.path.exists(filename):
+            break
+        print(f"Файл '{filename}' не найден. Попробуйте еще раз.")
+    
+    # Чтение выборки из файла
+    data = read_binary_file(filename)
+    if data is None:
+        print("Ошибка чтения файла")
+        return
+    
+    print(f"Выборка считана из файла '{filename}'")
+    print(f"Число элементов: {len(data)}")
+    
+    # Импорт функций из M1
+    from M1 import find_min_max_indices, calculate_group_averages
+    
+    # Использование функции 1: нахождение номеров min и max
+    min_index, max_index = find_min_max_indices(data)
+    print(f"Номер элемента с наименьшим значением: {min_index}")
+    print(f"Номер элемента с наибольшим значением: {max_index}")
+    print(f"Наименьшее значение: {data[min_index]:.3f}")
+    print(f"Наибольшее значение: {data[max_index]:.3f}")
+    
+    # Запрос числа N для формирования групп
+    while True:
+        try:
+            N = int(input(f"Введите число элементов N для формирования групп (1-{len(data)}): "))
+            if 1 <= N <= len(data):
+                break
+            else:
+                print(f"Введите число от 1 до {len(data)}")
+        except ValueError:
+            print("Введите целое число")
+    
+    # Использование функции 2: расчет средних по группам
+    group_averages = calculate_group_averages(data, N)
+    
+    print(f"\nРазделение на {len(group_averages)} групп:")
+    for i, avg in enumerate(group_averages):
+        start_idx = i * N
+        end_idx = min((i + 1) * N - 1, len(data) - 1)
+        print(f"Группа {i+1} (элементы {start_idx}-{end_idx}): среднее = {avg:.3f}")
+    
+    # ПОСТРОЕНИЕ ГРАФИКА СОГЛАСНО ЗАДАНИЮ
+    plt.figure(figsize=(12, 6))
+    
+    # Отображение исходной выборки (основное требование задания)
+    plt.plot(range(len(data)), data, 'bo-', linewidth=2, markersize=6, label='Исходная выборка')
+    
+    # Дополнительно выделяем min и max (не требуется заданием, но полезно)
+    plt.plot(min_index, data[min_index], 'ro', markersize=10, label=f'Минимум (индекс {min_index})')
+    plt.plot(max_index, data[max_index], 'go', markersize=10, label=f'Максимум (индекс {max_index})')
+    
+    plt.title(f'Исходная выборка из файла: {filename}')
+    plt.xlabel('Индекс элемента')
+    plt.ylabel('Значение')
+    plt.legend()
+    plt.grid(True, alpha=0.3)
+    plt.tight_layout()
+    plt.show()
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
+```
+## Пример запуска
+```py
+Создан файл 'data1.bin' (15 элементов)
+Создан файл 'data2.bin' (20 элементов)
+
+Тестовые файлы готовы!
+```
+```py
+ГЛАВНАЯ ПРОГРАММА M3_27
+Проведем расчеты для 2-х разных исходных файлов
+
+
+РАСЧЕТ 1:
+Введите имя бинарного файла с выборкой: data1.bin
+Выборка считана из файла 'data1.bin'
+Число элементов: 15
+Номер элемента с наименьшим значением: 9
+Номер элемента с наибольшим значением: 10
+Наименьшее значение: 10.079
+Наибольшее значение: 48.704
+Введите число элементов N для формирования групп (1-15): 3
+
+Разделение на 5 групп:
+Группа 1 (элементы 0-2): среднее = 18.515
+Группа 2 (элементы 3-5): среднее = 33.627
+Группа 3 (элементы 6-8): среднее = 36.964
+Группа 4 (элементы 9-11): среднее = 29.794
+Группа 5 (элементы 12-14): среднее = 29.427
+```
+![alt text]({02373A72-7282-4831-A19F-62F0491DA505}.png)
+```py
+РАСЧЕТ 2:
+Введите имя бинарного файла с выборкой: data2.bin
+Выборка считана из файла 'data2.bin'
+Число элементов: 20
+Номер элемента с наименьшим значением: 13
+Номер элемента с наибольшим значением: 16
+Наименьшее значение: -3.310
+Наибольшее значение: 4.489
+Введите число элементов N для формирования групп (1-20): 5
+
+Разделение на 4 групп:
+Группа 1 (элементы 0-4): среднее = 0.637
+Группа 2 (элементы 5-9): среднее = 0.159
+Группа 3 (элементы 10-14): среднее = -0.665
+Группа 4 (элементы 15-19): среднее = 0.210
+
+
+Все расчеты завершены!
+```
+![alt text]({60C48610-2CF2-4BF5-86A4-A530659AEC4D}.png)
\ No newline at end of file
diff --git a/TEMA9/iz.py b/TEMA9/iz.py
new file mode 100644
index 0000000..be2d8e0
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/iz.py
@@ -0,0 +1,91 @@
+#27
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+import pickle
+import os
+import random
+from statistics import mean
+
+def функция1(выборка):
+    """Поиск индексов min и max элементов"""
+    if not выборка:
+        return -1, -1
+    
+    min_idx = выборка.index(min(выборка))
+    max_idx = выборка.index(max(выборка))
+    return min_idx, max_idx
+
+def функция2(выборка, N):
+    """Разделение на группы и расчет средних"""
+    if N <= 0:
+        return []
+    
+    средние = []
+    for i in range(0, len(выборка), N):
+        группа = выборка[i:i+N]
+        средние.append(mean(группа))
+    
+    return средние
+
+def M2():
+    while True:
+        имя_файла = input("Введите имя бинарного файла: ")
+        if os.path.exists(имя_файла):
+            break
+        print("Файл не найден!")
+    
+    with open(имя_файла, 'rb') as f:
+        выборка = pickle.load(f)
+    
+    min_idx, max_idx = функция1(выборка)
+    print(f"Индекс min: {min_idx}, значение: {выборка[min_idx]}")
+    print(f"Индекс max: {max_idx}, значение: {выборка[max_idx]}")
+    print(f"Число элементов: {len(выборка)}")
+    
+    N = int(input("Введите число элементов в группе: "))
+    средние = функция2(выборка, N)
+    print(f"Средние по группам: {средние}")
+    
+    # График
+    plt.figure(figsize=(10, 6))
+    plt.plot(выборка, 'b.-', alpha=0.7)
+    plt.title('Исходная выборка')
+    plt.xlabel('Индекс')
+    plt.ylabel('Значение')
+    plt.grid(True)
+    plt.show()
+    
+    return выборка, min_idx, max_idx, средние
+
+def M0():
+    выборка, min_idx, max_idx, средние = M2()
+    print(f"Min: {выборка[min_idx]} (индекс {min_idx})")
+    print(f"Max: {выборка[max_idx]} (индекс {max_idx})")
+    print(f"Средние по группам: {средние}")
+
+def создать_тестовые_файлы():
+    # Первый файл
+    данные1 = [random.gauss(0, 1) for _ in range(30)]
+    with open('выборка1_M3_27.bin', 'wb') as f:
+        pickle.dump(данные1, f)
+    
+    # Второй файл
+    данные2 = [random.uniform(-5, 5) for _ in range(25)]
+    with open('выборка2_M3_27.bin', 'wb') as f:
+        pickle.dump(данные2, f)
+
+# Пример запуска
+if __name__ == "__main__":
+    print("=== M3_27: Анализ выборки с группировкой ===")
+    создать_тестовые_файлы()
+    print("Созданы тестовые файлы: выборка1_M3_27.bin и выборка2_M3_27.bin")
+    
+    # Тестовый пример
+    тест_выборка = [1, 5, 3, 8, 2, 7, 4, 6]
+    min_idx, max_idx = функция1(тест_выборка)
+    средние = функция2(тест_выборка, 3)
+    print(f"Тестовая выборка: {тест_выборка}")
+    print(f"Min индекс: {min_idx}, Max индекс: {max_idx}")
+    print(f"Средние по группам: {средние}")
+    
+    M0()
\ No newline at end of file
diff --git a/TEMA9/test_data.py b/TEMA9/test_data.py
new file mode 100644
index 0000000..efbb29c
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/test_data.py
@@ -0,0 +1,69 @@
+# Модуль для создания тестовых данных
+import pickle
+import random
+import numpy as np
+
+
+def создать_тестовые_файлы():
+    """
+    Создает два бинарных файла с тестовыми выборками для проверки программы
+    """
+    
+    # Первый файл - нормальное распределение
+    print("Создание первого тестового файла...")
+    данные1 = [random.gauss(50, 15) for _ in range(30)]  # 30 элементов, μ=50, σ=15
+    with open('выборка1_M3_27.bin', 'wb') as f:
+        pickle.dump(данные1, f)
+    print(f"Файл 'выборка1_M3_27.bin' создан. Элементов: {len(данные1)}")
+    print(f"Диапазон значений: {min(данные1):.2f} - {max(данные1):.2f}")
+    
+    # Второй файл - равномерное распределение
+    print("\nСоздание второго тестового файла...")
+    данные2 = [random.uniform(-10, 10) for _ in range(25)]  # 25 элементов, от -10 до 10
+    with open('выборка2_M3_27.bin', 'wb') as f:
+        pickle.dump(данные2, f)
+    print(f"Файл 'выборка2_M3_27.bin' создан. Элементов: {len(данные2)}")
+    print(f"Диапазон значений: {min(данные2):.2f} - {max(данные2):.2f}")
+    
+    # Третий файл - с явными min/max для демонстрации
+    print("\nСоздание демонстрационного файла...")
+    данные3 = [2, 8, 3, 1, 9, 4, 7, 5, 6]  # Явные min=1, max=9
+    with open('демо_выборка_M3_27.bin', 'wb') as f:
+        pickle.dump(данные3, f)
+    print(f"Файл 'демо_выборка_M3_27.bin' создан. Элементов: {len(данные3)}")
+    print(f"Значения: {данные3}")
+    print(f"Min: {min(данные3)} (индекс {данные3.index(min(данные3))})")
+    print(f"Max: {max(данные3)} (индекс {данные3.index(max(данные3))})")
+    
+    print("\n")
+    print("Тестовые данные созданы:")
+    print("1. выборка1_M3_27.bin - 30 элементов (нормальное распределение)")
+    print("2. выборка2_M3_27.bin - 25 элементов (равномерное распределение)") 
+    print("3. демо_выборка_M3_27.bin - 9 элементов (демонстрационный)")
+
+
+def показать_содержимое_файлов():
+    """
+    Показывает содержимое созданных тестовых файлов
+    """
+    файлы = ['выборка1_M3_27.bin', 'выборка2_M3_27.bin', 'демо_выборка_M3_27.bin']
+    
+    for имя_файла in файлы:
+        try:
+            with open(имя_файла, 'rb') as f:
+                данные = pickle.load(f)
+            print(f"\n{имя_файла}:")
+            print(f"  Элементов: {len(данные)}")
+            print(f"  Min: {min(данные):.3f}, Max: {max(данные):.3f}")
+            print(f"  Первые 5 элементов: {[f'{x:.3f}' for x in данные[:5]]}")
+        except FileNotFoundError:
+            print(f"\nФайл {имя_файла} не найден. Сначала создайте тестовые данные.")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    print("Создание тестовых данных")
+    
+    создать_тестовые_файлы()
+    
+    print("\nСодержимое созданных файлов:")
+    показать_содержимое_файлов()
diff --git a/TEMA9/{02373A72-7282-4831-A19F-62F0491DA505}.png b/TEMA9/{02373A72-7282-4831-A19F-62F0491DA505}.png
new file mode 100644
index 0000000..8b1874f
Binary files /dev/null and b/TEMA9/{02373A72-7282-4831-A19F-62F0491DA505}.png differ
diff --git a/TEMA9/{60C48610-2CF2-4BF5-86A4-A530659AEC4D}.png b/TEMA9/{60C48610-2CF2-4BF5-86A4-A530659AEC4D}.png
new file mode 100644
index 0000000..4f7dcf5
Binary files /dev/null and b/TEMA9/{60C48610-2CF2-4BF5-86A4-A530659AEC4D}.png differ
diff --git a/TEMA9/Пример запуска.py b/TEMA9/Пример запуска.py
new file mode 100644
index 0000000..b41e74c
--- /dev/null
+++ b/TEMA9/Пример запуска.py	
@@ -0,0 +1,93 @@
+# Пример запуска
+import M0
+import M1
+import M2
+if __name__ == "__main__":
+    print("=== M3_27: Анализ выборки с группировкой ===")
+    создать_тестовые_файлы()
+    print("Созданы тестовые файлы: выборка1_M3_27.bin и выборка2_M3_27.bin")
+    
+    # Тестовый пример
+    тест_выборка = [1, 5, 3, 8, 2, 7, 4, 6]
+    min_idx, max_idx = функция1(тест_выборка)
+    средние = функция2(тест_выборка, 3)
+    print(f"Тестовая выборка: {тест_выборка}")
+    print(f"Min индекс: {min_idx}, Max индекс: {max_idx}")
+    print(f"Средние по группам: {средние}")
+    
+    M0()# Модуль для создания тестовых данных
+import pickle
+import random
+import numpy as np
+
+
+def создать_тестовые_файлы():
+    """
+    Создает два бинарных файла с тестовыми выборками для проверки программы
+    """
+    
+    # Первый файл - нормальное распределение
+    print("Создание первого тестового файла...")
+    данные1 = [random.gauss(50, 15) for _ in range(30)]  # 30 элементов, μ=50, σ=15
+    with open('выборка1_M3_27.bin', 'wb') as f:
+        pickle.dump(данные1, f)
+    print(f"Файл 'выборка1_M3_27.bin' создан. Элементов: {len(данные1)}")
+    print(f"Диапазон значений: {min(данные1):.2f} - {max(данные1):.2f}")
+    
+    # Второй файл - равномерное распределение
+    print("\nСоздание второго тестового файла...")
+    данные2 = [random.uniform(-10, 10) for _ in range(25)]  # 25 элементов, от -10 до 10
+    with open('выборка2_M3_27.bin', 'wb') as f:
+        pickle.dump(данные2, f)
+    print(f"Файл 'выборка2_M3_27.bin' создан. Элементов: {len(данные2)}")
+    print(f"Диапазон значений: {min(данные2):.2f} - {max(данные2):.2f}")
+    
+    # Третий файл - с явными min/max для демонстрации
+    print("\nСоздание демонстрационного файла...")
+    данные3 = [2, 8, 3, 1, 9, 4, 7, 5, 6]  # Явные min=1, max=9
+    with open('демо_выборка_M3_27.bin', 'wb') as f:
+        pickle.dump(данные3, f)
+    print(f"Файл 'демо_выборка_M3_27.bin' создан. Элементов: {len(данные3)}")
+    print(f"Значения: {данные3}")
+    print(f"Min: {min(данные3)} (индекс {данные3.index(min(данные3))})")
+    print(f"Max: {max(данные3)} (индекс {данные3.index(max(данные3))})")
+    
+    print("\n" + "=" * 50)
+    print("ТЕСТОВЫЕ ФАЙЛЫ СОЗДАНЫ:")
+    print("1. выборка1_M3_27.bin - 30 элементов (нормальное распределение)")
+    print("2. выборка2_M3_27.bin - 25 элементов (равномерное распределение)") 
+    print("3. демо_выборка_M3_27.bin - 9 элементов (демонстрационный)")
+    print("=" * 50)
+
+
+def показать_содержимое_файлов():
+    """
+    Показывает содержимое созданных тестовых файлов
+    """
+    файлы = ['выборка1_M3_27.bin', 'выборка2_M3_27.bin', 'демо_выборка_M3_27.bin']
+    
+    for имя_файла in файлы:
+        try:
+            with open(имя_файла, 'rb') as f:
+                данные = pickle.load(f)
+            print(f"\n{имя_файла}:")
+            print(f"  Элементов: {len(данные)}")
+            print(f"  Min: {min(данные):.3f}, Max: {max(данные):.3f}")
+            print(f"  Первые 5 элементов: {[f'{x:.3f}' for x in данные[:5]]}")
+        except FileNotFoundError:
+            print(f"\nФайл {имя_файла} не найден. Сначала создайте тестовые данные.")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    print("СОЗДАНИЕ ТЕСТОВЫХ ДАННЫХ ДЛЯ M3_27")
+    print("=" * 40)
+    
+    создать_тестовые_файлы()
+    
+    print("\nСОДЕРЖИМОЕ СОЗДАННЫХ ФАЙЛОВ:")
+    показать_содержимое_файлов()
+    
+    print("\nИнструкция по запуску:")
+    print("1. Запустите M0.py для выполнения основной программы")
+    print("2. При запросе введите имя одного из созданных файлов")
+    print("3. Рекомендуется начать с 'демо_выборка_M3_27.bin' для демонстрации")
\ No newline at end of file
diff --git a/TEMA9/выборка1_M3_27.bin b/TEMA9/выборка1_M3_27.bin
new file mode 100644
index 0000000..a92523f
Binary files /dev/null and b/TEMA9/выборка1_M3_27.bin differ
diff --git a/TEMA9/выборка2_M3_27.bin b/TEMA9/выборка2_M3_27.bin
new file mode 100644
index 0000000..5dd2d45
Binary files /dev/null and b/TEMA9/выборка2_M3_27.bin differ
diff --git a/TEMA9/демо_выборка_M3_27.bin b/TEMA9/демо_выборка_M3_27.bin
new file mode 100644
index 0000000..f1149df
Binary files /dev/null and b/TEMA9/демо_выборка_M3_27.bin differ