python-labs/TEMA4/report.md

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.

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.

>>> 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.

>>> 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.

>>> 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.

>>> 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.

>>> 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.

>>> 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.

>>> 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:

>>> 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.

>>> 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.

>>> 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:

>>> [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.

>>> 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.

>>> 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

На одном рисунке можно отобразить несколько графиков:

>>> 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()

Также данный модуль дает возможность строить круговые и столбиковые диаграммы и гистограммы.

>>> 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()

>>> 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()

>>> pylab.bar(region, naselen)                            
    <BarContainer object of 4 artists>
>>> pylab.show()

8. Статистические функции из модуля statistics.

В составе модуля statistics находятся различные статистические функции. Работа некоторых из них представлена ниже.

>>> 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.