"Остаток от деления работает так, чтобы знак результата совпадал со знаком делителя"

1️⃣ print(10 % -3)

"Ближайший множитель делителя берется так, чтобы частное
(a//b) округлялось вниз до меньшего целого числа"

import numpy as np
b = np.array([1.7, 2.3, 5.7])

print(b)
#[1.7 2.3 5.7]

b = 0b11011000 # бинарный (двоичный) формат

o = 0o12 # восьмеричный

h = 0x12 # шестнадцатеричный

x = 2_684_777_020
print(x)

#2684777020

Тип данных float представляет вещественные числа, которые могут быть как положительными, так и отрицательными, с плавающей точкой. Такие числа можно записывать в стандартном формате или использовать научную нотацию с символами e или E.

def make_incrementer(n):
    return lambda x: x + n

increment_by_2 = make_incrementer(2)
increment_by_5 = make_incrementer(5)

n = 10
print(increment_by_2(n) + increment_by_5(n))

def make_incrementer(n):
    return lambda x: x + n

increment_by_2 = make_incrementer(2)
increment_by_5 = make_incrementer(5)

n = 10
print(increment_by_2(n) + increment_by_5(n))

⚙️ Лямбда-функции в Python являются анонимными. Это означает, что функция безымянна. Как известно, ключевое слов def используется в Python для определения обычной функции. В свою очередь, ключевое слово lambda используется для определения анонимной функции.

 def make_incrementer(n):
    return lambda x: x + n

increment_by_2 = make_incrementer(2)
increment_by_5 = make_incrementer(5)

n = 10
print(increment_by_2(n) + increment_by_5(n))

Проект у нас — менеджер паролей. В течение всей темы рассмотрим саму концепцию программы, как она работает и т.д

import json
import os

Библиотека json в Python используется для работы с данными в формате JSON (JavaScript Object Notation). JSON — это стандартный формат обмена данными, который легко читается людьми и машинами. В Python эта библиотека позволяет сериализовать объекты Python в формат JSON и наоборот, что полезно для обмена данными с другими программами, сохранения настроек, обмена данными через веб-сервисы и т. д.

Когда использовать: Если нужно сохранить данные в файл, чтобы потом их прочитать или передать кому-то.

Для векторов функция numpy.linalg.norm вычисляет длину (или величину) вектора. По умолчанию она использует Евклидову норму (L2-норма):

import numpy as np
vp = np.array([3, 4])
length = np.linalg.norm(vp) 
print(length)
# 5.0 

'на вход подается последовательность слова...' — вот это все запоминаем и пишем:

d = input()

while d != 'КОНЕЦ':

цикл продолжается, пока переменная dead не равна строке "КОНЕЦ"

print(d)

d = input()

d = input()
while d != 'КОНЕЦ':
    print(d)
    d = input()

a = [1, 2, 3]
b = a
c = a[:]
b[0] = 99
c[1] = 88
a.append(4)

print(a)
print(b)
print(c)

Скалярное произведение двух векторов a и b — это сумма произведений их соответствующих компонентов

Если угол равен 90°, то скалярное произведение равно 0, так как cos(90°) = 0

Скалярное произведение двух векторов a и b — это сумма произведений их соответствующих компонентов

Если угол равен 90°, то скалярное произведение равно 0, так как cos(90°) = 0

import numpy as np
a = ([1, 2, 3])
b = ([4, 5, 6])

dot_product = np.dot(a, b) 
print(dot_product)

Dot Product — это операция между двумя векторами, которая возвращает одно число (скаляр). Она вычисляется как сумма произведений соответствующих компонент векторов.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

fig = plt.figure(figsize=(5, 4))

Итак, создаётся фигура размером 5x4 дюйма

ax = fig.add_axes([0.1, 0.1, 0.8, 0.8])

0.1 — отступ от левой границы фигуры.
0.1 — отступ от нижней границы фигуры.
0.8 — ширина осей относительно ширины фигуры.
0.8 — высота осей относительно высоты фигуры.

def add_to_list(val, my_list=None):
    if my_list is None:
        my_list = []
    my_list.append(val)
    return my_list

print(add_to_list(1))
print(add_to_list(2))

def predict_price(m, r, b):

    return m * r + b

price_per_room = 50000  
number_of_rooms = 3  
base_price = 200000  

predicted_price = predict_price(price_per_room, number_of_rooms, base_price)
print(f"Прогнозируемая цена дома: ${predicted_price}")