Added report files

TEMA4/report.md

@@ -0,0 +1,351 @@
+# Отчет по теме 4
+
+Степанов Артём, А-02-23
+
+## Встроенные функции
+
+### 1. Установка рабочего каталога. Создание рабочего протокола.
+
+В оболочке IDLE установил актуальный рабочий каталог, а затем в нём создал рабочий протокол.
+
+![Скриншот созданного рабочего протокола](pictures/figure0.png)
+
+### 2. Изучение стандартных функций.
+
+#### 2.1. Функция __round__.
+
+Функция  __round__ позволяет округлить переданное ей число до указанного количества знаков после запятой или, если последнее не указано, до целой части числа.
+
+```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) # Округление до 1-го знака в дробной части
+    123.5 # Результат - вещественное число
+>>> round(123.456, 0) # Округление до 0-го знака в дробной части
+    123.0 # Результат - вещественное число
+>>> round(123.456) # Округление без указания знака, до которого нужно округлять (по умолчанию - округление до целой части)
+    123 # Результат - целое число
+```
+
+#### 2.2. Функция __range__.
+
+Функция __range__ позволяет создать "итерируемый объект" класса range, содержащий последовательность целых чисел с заданным шагом. При передаче в эту функцию только одного аргумента, он будет считаться как правая граница диапазона значений, а левой границей и шагом будут числа 0 и 1 соответственно.
+
+```py
+>>> gg = range(76, 123, 9) # Создание "итерируемого объекта" класса range с указанными границами и шагом
+>>> gg
+    range(76, 123, 9)
+>>> list(gg) # Преобразование "итерируемого объекта" класса range в список
+    [76, 85, 94, 103, 112, 121]
+>>> range(23) # Создание "итерируемого объекта" класса range без указания левой границы и шага
+    range(0, 23)
+>>> 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. Функция __zip__.
+
+Функция __zip__ позволяет создать общий объект, элементами которого являются кортежи, состоящие из элементов переданных объектов последовательностей. Важно заметить, что длина результирующего объекта равна длине самого короткого объекта из переданных функции.
+
+```py
+>>> qq = ["Степанов", "Киреев", "Беженарь", "Володин"]
+>>> ff = zip(gg ,qq)
+>>> ff
+    <zip object at 0x000001A72E8E9900>
+>>> tuple(ff)
+    ((76, 'Степанов'), (85, 'Киреев'), (94, 'Беженарь'), (103, 'Володин'))
+>>> ff[1] # К "итерируему объекту" класса zip нельзя обратиться оп индексу
+    Traceback (most recent call last):
+      File "<pyshell#33>", line 1, in <module>
+        ff[1]
+    TypeError: 'zip' object is not subscriptable
+```
+
+#### 2.4. Функция __eval__.
+
+С помощью функции __eval__ можно вычислять значения выражений, представленных в виде символьной строки и корректно записаннх нааа языке Python.
+
+```py
+>>> fff = float(input("Коэффициент усиления = ")); dan = eval('5 * fff - 156')
+    Коэффициент усиления = 50
+>>> dan
+    94.0
+```
+
+#### 2.5. Функция __exec__.
+
+Существует также достаточно похожая на __eval__ функция __exec__, которая позволяет записывать и выполнять объекты-аргументы функции, которые также должны быть записаны в соответствии с синтаксисом языка Python. 
+
+```py
+>>> exec(input('Введите инструкции: '))
+    Введите инструкции: perem = -123.456; gg = round(abs(perem) + 98, 3)
+>>> gg
+    221.456
+```
+
+#### 2.6. Остальные встроенные функции.
+
+Помимо рассмотренных выше встроенных функциий существует и масса других. Работа некоторых из них представлена ниже.
+
+```py
+>>> abs(-100) # Получение модуля числа
+    100
+>>> pow(2, 5) # Возведение чисда в степень
+    32
+>>> max(1, 2, 3, 10) # Получение максимального числа из переданной последовательности
+    10
+>>> min(1, 2, 3, 10) # Получение минимального числа из переданной последовательности
+    1
+>>> sum([1, 2, 3, 10]) # Суммирование элементов переданной последовательности
+    16
+>>> divmod(11, 4) # Получение кортежа с двумя элементами: результатами целочисленного деления и деления с остатком
+    (2, 3)
+>>> def square(x):
+...     return x ** 2
+...
+>>> map(square, [1, 2, 3, 10]) # Применение заданной функции ко всем элементам переданной последовательности
+    <map object at 0x000001A72E8BB1C0>
+>>> list(map(square, [1, 2, 3, 10]))
+    [1, 4, 9, 100]
+```
+
+### 3. Изучение функций из стандартного модуля __math__. 
+
+Стандартный модуль __math__ содержит в себе множество математических функций, работа которых будет рассмотрена ниже. Для того, чтобы использовать данные функции, необходимо предварительно загрузить сам модуль с мощью инструкции __import__.
+
+```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', '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', 'tan', 'tanh', 'tau', 'trunc', 'ulp']
+>>> 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) # Расчет  факториала числа
+    120
+>>> math.sin(math.pi / 6) # Расчет синуса числа
+    0.49999999999999994
+>>> math.acos(0.5) * 180 / math.pi # Расчет арккосинуса числа
+    60.00000000000001
+>>> math.degrees(math.pi / 6) # Перевод угла в радианах в градусы
+    29.999999999999996
+>>> math.radians(60) # Перевод угла в градусах в радианы
+    1.0471975511965976
+>>> math.exp(2) # Возведение числа Эйлера в определенную степень
+    7.38905609893065
+>>> math.log(8, 2) # Вычисление логарифма с определенным основанием
+    3.0
+>>> math.log10(100) # Вычисление десятичного логарифма
+    2.0
+>>> math.sqrt(64) # Вычисление квадратного корня
+    8.0
+>>> math.ceil(4.25) # Округление в большую сторону
+    5
+>>> math.floor(4.25) # Округление в меньшую сторону
+    4
+```
+
+С помощью функций из модуля __math__ можно вычислять значения сложных математических выражений:
+
+```py
+>>> math.sin(2 * math.pi / 7 + math.exp(0.23))
+    0.8334902641414562
+```
+
+### 4. Изучение функций из модуля __cmath__.
+
+Модуль __cmath__ предлагает функции для работы с комплексными числами.
+
+```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) # Вычисление квадратного корня из комплексного числа
+    (1.118033988749895-0.22360679774997896j)
+>>> cmath.phase(1 - 0.5j) # Вычисление фазы комплексного числа
+    -0.4636476090008061
+```
+
+### 5. Изучение стандартного модуля __random__.
+
+В стандартном модуле __random__ находятся функции для выполнения операций с псевдослучайнми числами и выборками.
+
+```py
+>>> import random
+>>> 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']
+>>> 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.
+
+>>> random.seed()
+>>> random.random() # Равномерно распределенное случайное число
+    0.1152129653955114
+>>> random.uniform(1, 2) # Равномерно распределенное случайное число
+    1.652820336318591
+>>> random.randint(5, 6) # Случайное целое число
+    5
+>>> random.gauss(5, 0.2) # Нормально распределенное случайное число
+    5.586721832935044
+>>> random.choice(["Apple", "Orange", "Pear"]) # Случайный выбор элемента из совокупности
+    'Pear'
+>>> fruits = ["Apple", "Orange", "Pear"]
+>>> random.shuffle(fruits) # Перемешивание элементов списка
+>>> fruits
+    ['Orange', 'Pear', 'Apple']
+>>> random.sample(fruits, 2) # Получение выборки заданной размерности из совокупности
+    ['Pear', 'Orange']
+>>> random.betavariate(1, 2) # Случайное число с бета-распределением
+    0.3607912068298316
+>>> random.gammavariate(1, 2) # Случайное число с гамма-распределением
+    3.0315991157427007
+```
+
+Создан список с 4 случайными значениями, подчиняющимися равномерному, нормальному, бета и гамма - рапределениям соответственно:
+
+```py
+>>> [random.uniform(1, 5), random.gauss(2, 1), random.betavariate(1, 2), random.gammavariate(1, 2)]
+    [4.634488864215074, 3.6175843692296463, 0.03744862534726113, 0.6504992939184938]
+```
+
+### 6. Изучение функций из модуля __time__.
+
+Модуль __time__ позволяет использовать функции для работы с календарем и временем. 
+
+```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() # Время в секундах, прошедшее с начала эпохи
+>>> c1
+    1760195668.18832
+>>> c2 = time.time() - c1 # Получение времени со ввода предыдущей команды
+>>> c2
+    48.85673546791077
+>>> dat = time.gmtime() # Получение полной информации о текущем времени
+>>> dat
+    time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=11, tm_hour=15, tm_min=15, tm_sec=48, tm_wday=5, tm_yday=284, tm_isdst=0)
+>>> dat.tm_mon # Получение текущего месяца
+    10
+>>> dat.tm_hour # Получение текущего часа
+    15
+>>> datLocal = time.localtime() # Получение полной информации о текущем "местном" времени
+>>> datLocal
+    time.struct_time(tm_year=2025, tm_mon=10, tm_mday=11, tm_hour=18, tm_min=16, tm_sec=38, tm_wday=5, tm_yday=284, tm_isdst=0)
+>>> time.asctime(datLocal) # Преобразование представления времени из кортежа в строку
+    'Sat Oct 11 18:16:38 2025'
+>>> time.ctime(c1) # Преобразование времени в секундах, прошедшего с начала эпохи, в строку
+    'Sat Oct 11 18:14:28 2025'
+>>> time.sleep(10) # Прерывание работы программы на заданное количество секунд
+>>> time.mktime(datLocal) # Преобразование времени из кортежа или структуры в число секунд с начала эпохи
+    1760195798.0
+```
+
+### 7. Графические функции.
+
+В развернутой версии Python присутствуют модули пакета matplotlib, в состав которого входит модуль pylab, содержащий ряд полезных функций для графического представления данных.
+
+```py
+>>> import pylab
+>>> x = list(range(-3, 55, 4))
+>>> t = list(range(15))
+>>> pylab.plot(t, x) # Создание графика в оперативной памяти компьютера 
+    [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000025E22D08350>]
+>>> pylab.title("Первый график") # Добавление названия графика
+    Text(0.5, 1.0, 'Первый график')
+>>> pylab.xlabel("Время") # Добавление названия оси абсцисс
+    Text(0.5, 0, 'Время')
+>>> pylab.ylabel("Сигнал") # Добавление названия оси ординат
+    Text(0, 0.5, 'Сигнал')
+>>> pylab.show() # Отображение графика
+```
+
+![Первый график](pictures/Ris1.png)
+
+На одном рисунке можно отобразить несколько графиков:
+
+```py
+>>> X1 = [12, 6, 8, 10, 7]; X2 = [5, 7, 9, 11, 13]
+>>> pylab.plot(X1)
+    [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000025E22D11090>]
+>>> pylab.plot(X2)
+    [<matplotlib.lines.Line2D object at 0x0000025E22CFCB90>]
+>>> pylab.show()
+```
+
+![Второй график](pictures/Ris2.png)
+
+Также данный модуль дает возможность строить круговые и столбиковые диаграммы и гистограммы.
+
+```py
+>>> region = ["Центр", "Урал", "Сибирь", "Юг"]
+>>> naselen = [65, 12, 23, 17]
+>>> pylab.pie(naselen, labels = region)
+    ([<matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000025E26522390>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000025E265230D0>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000025E26534DD0>, <matplotlib.patches.Wedge object at 0x0000025E26535350>], [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](pictures/Ris3.png)
+
+```py
+>>> pylab.hist([1, 2, 3, 1, 1, 2, 2, 2, 2], bins = 3)                          
+    (array([3., 5., 1.]), array([1.        , 1.66666667, 2.33333333, 3.        ]), <BarContainer object of 3 artists>)
+>>> pylab.show()
+```
+
+![Гистограмма](pictures/Hist1.png)
+
+
+```py
+>>> pylab.bar(region, naselen)                            
+    <BarContainer object of 4 artists>
+>>> pylab.show()
+```
+
+![Столбиковая диаграмма](pictures/Bar1.png)
+
+### 8. Статистические функции из модуля __statistics__.
+
+В составе модуля __statistics__ находятся различные статистические функции. Работа некоторых из них представлена ниже.
+
+```py
+>>> import statistics
+>>> dir(statistics)
+    ['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', '_mean_stdev', '_normal_dist_inv_cdf', '_sqrt_bit_width', '_ss', '_sum', 'bisect_left', 'bisect_right', 'correlation', 'covariance', 'defaultdict', 'erf', 'exp', 'fabs', 'fmean', 'fsum', 'geometric_mean', 'groupby', 'harmonic_mean', 'hypot', 'linear_regression', 'log', 'math', 'mean', 'median', 'median_grouped', 'median_high', 'median_low', 'mode', 'mul', 'multimode', 'namedtuple', 'numbers', 'pstdev', 'pvariance', 'quantiles', 'random', 'reduce', 'repeat', 'sqrt', 'stdev', 'sys', 'tau', 'variance']
+>>> statistics.mean([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # Вычисление среднего
+    5
+>>> statistics.stdev([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # Вычисление среднеквадратичного отклонения
+    2.7386127875258306
+>>> statistics.median([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])  # Вычисление медианы
+    4.5
+```
+
+### 9. Завершение работы со средой.
+
+Сохранил файлы отчета в своем рабочем каталоге и закончил сеанс работы с IDLE.

TEMA4/task.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+# Общее контрольное задание по теме 4
+
+Степанов Артём, А-02-23
+
+## Задание
+
+Реализовать, записать в текстовый файл и проанализировать результаты последовательности инструкций, выполняющих следующие действия:
+* Напишите и исполните единое выражение, реализующее последовательное выполнение следующих операций: вычисление фазы комплексного числа 0.2+0.8j, округление результата до двух знаков после запятой, умножение полученного значения на 20, получение кортежа из двух значений: округленное вниз значение от деления результата на 3 и остатка от этого деления. 
+* Создайте объект класса struct_time с временными параметрами для текущего московского времени. Создайте строку с текущим часом и минутами.
+* Создайте список с элементами – названиями дней недели. Сделайте случайную выборку из этого списка с тремя днями недели. 
+* Напишите инструкцию случайного выбора числа из последовательности целых чисел от 14 до 32 с шагом 3.
+* Сгенерируйте нормально распределенное число N с математическим ожиданием 15 и стандартным отклонением 4 и округлите его до целого значения. Создайте список с N элементами – случайно выбранными буквами латинского алфавита.
+* Напишите инструкцию для определения временного интервала в минутах, прошедшего с момента предыдущего (из п.2) определения временных параметров.
+
+
+## Решение
+
+```py
+>>> #1
+>>> exec('''
+... import cmath
+... result = divmod(round(cmath.phase(0.2 + 0.8j), 2) * 20, 3)
+... print(result)
+... ''')
+    (8.0, 2.6000000000000014)
+>>> #2
+>>> import time
+>>> localTime = time.localtime()
+>>> print("Current time: {}:{}".format(localTime.tm_hour, localTime.tm_min))      
+    Current time: 23:30
+>>> #3
+>>> weekDays = ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"]      
+>>> import random
+>>> random.sample(weekDays, 3)
+    ['Saturday', 'Monday', 'Thursday']
+>>> #4
+>>> random.choice(range(14, 33, 3))
+    23
+>>> #5
+>>> N = math.floor(random.gauss(15, 4))
+>>> N
+    17
+>>> import string
+>>> letters = random.sample(string.ascii_letters, N)
+>>> letters
+    ['P', 'b', 't', 'z', 'R', 'f', 'm', 'O', 'p', 'i', 'j', 'a', 'E', 'r', 'B', 'd', 'y']
+>>> #6
+>>> timeDiff = round(time.time() - time.mktime(localTime))
+>>> print(timeDiff // 60, "minutes and", timeDiff % 60, "seconds")
+    19 minutes and 52 seconds
+```