import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

def plot_distributions(df, max_categories=10):
for column in df.columns:
plt.figure(figsize=(6, 4))
if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[column]):
sns.histplot(df[column].dropna(), kde=True)
plt.title(f'Гистограмма: {column}')
elif df[column].nunique() <= max_categories:
df[column].value_counts().plot(kind='bar')
plt.title(f'Категории: {column}')
else:
print(f'Пропущен {column}: слишком много уникальных категорий')
continue
plt.tight_layout()
plt.show()

# Пример использования
df = pd.DataFrame({
'age': [23, 45, 31, 35, 62, 44, 23],
'gender': ['male', 'female', 'female', 'male', 'male', 'female', 'female'],
'income': [40000, 50000, 45000, 52000, 61000, 48000, 46000]
})

plot_distributions(df)

import os

# Получение текущей директории
current_dir = os.getcwd()
print('Текущая директория:', current_dir)

# Создание новой директории
os.mkdir('new_folder')
print('Создана директория new_folder')

🗣 os позволяет удобно и кроссплатформенно работать с файловой системой, выполнять команды и настраивать окружение.

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import matplotlib.pyplot as plt

# Генерация данных
np.random.seed(0)
area = np.random.randint(30, 150, size=100).reshape(-1, 1) # площадь от 30 до 150 м²
price = area * 1000 + np.random.normal(0, 10000, size=area.shape) # цена с шумом

# Обучение модели
model = LinearRegression()
model.fit(area, price)

# Предсказание
new_area = np.array([[100]])
predicted_price = model.predict(new_area)
print(f"Ожидаемая цена дома 100 м²: {predicted_price[0][0]:,.0f}₽")

# Визуализация
plt.scatter(area, price, label='Данные')
plt.plot(area, model.predict(area), color='red', label='Линейная модель')
plt.xlabel('Площадь (м²)')
plt.ylabel('Цена (₽)')
plt.legend()
plt.show()

• Находит минимальное и максимальное значение в списке.

• Вычисляет нормализованное значение для каждого элемента по формуле: normalized = (𝑥 − min) / max − min)
​
• Возвращает новый список с нормализованными значениями.

def normalize(data):
min_val = min(data)
max_val = max(data)

# Избегаем деления на ноль, если все элементы равны
if max_val == min_val:
return [0.0] * len(data)

return [(x - min_val) / (max_val - min_val) for x in data]

# Примеры использования
data = [10, 20, 30, 40, 50]
print(normalize(data))
# Ожидаемый результат: [0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]