def sum_values(a, b, c):
    return a + b + c

def wrapper(*args):
    return sum_values(*args)

print(wrapper(5, 10, 15))

def calculate_sum(*args, **kwargs):
    total = sum(args)
    for key, value in kwargs.items():
        total += value
    return total

print(calculate_sum(1, 2, 3, num1=4, num2=5))

text = "Learn Python step by step"
result = text.split(" ", 3)
print(result)

def Code_lab_func(a, b, *args, **kwargs):
    result = a + b
    for arg in args:
        result += arg
    for key in kwargs:
        result += kwargs[key]
    return result

print(Code_lab_func(1, 2, 3, 4, extra1=5, extra2=6.5))

x = 5
def test():
    global x
    x += 1
    return x

print(test())

def func(a, b=5, *args, d=8, **kwargs):
    return a + b + d

print(func(1, 2, 3, d=4, e=5))

def sum_values(a, b, c):
    return a + b + c

def wrapper(*args):
    return sum_values(*args)

print(wrapper(5, 10, 15))

def sum_values(a, b, c):
    return a + b + c

def wrapper(*args):
    return sum_values(*args)

def func(x, y=[]):
    y.append(x)
    return y

print(func(1))
print(func(2, [3]))
print(func(4))

import numpy as np

import numpy as np
s = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(s) #Вывод: [1 2 3 4 5]

np.arange(start, stop, step) — создаёт массив с числами от start до stop с шагом step

import numpy as np
s_array = np.arange(0, 10, 2)
print("Массив с шагом:\n", s_array)

#[0 2 4 6 8]

np.linspace(start, stop, num) — создаёт массив из num равномерно распределённых чисел от start до stop

import numpy as np
l_array = np.linspace(0, 2, 10)
print("Равномерно распределённые значения:\n", l_array)

# [0.         0.22222222 0.44444444 0.66666667 0.88888889 1.11111111
 1.33333333 1.55555556 1.77777778 2.        ]