June 5
Когда Python пытается отсортировать этот список, он должен сравнить элементы между собой, чтобы определить их порядок. Однако у нас нет встроенного способа сравнить целое число с комплексным числом, так как это математически не имеет смысла.
Или если бы вы хотели сортировать по модулю комплексных чисел:
y = [4, 5, 1j]
y.sort(key=abs) # Сортировка по модулю числа
June 5
Что верно про кортежи и списки
Anonymous Quiz
7%
Список и кортеж изменяемы
87%
Список изменяем, тогда как кортеж нет
3%
Список и кортежи неизменяемы
3%
Список неизменяем, кортеж изменяем
June 6
June 7
June 7
1. "abb" - подстрока, которую мы ищем
2. -10 - начальный индекс (отсчёт с конца строки)
3. -1 - конечный индекс (отсчёт с конца строки)
Срез от -10 до -1 даёт нам "zxyzxzxab", и в нем нет вхождения "abb".
Если бы мы хотели посчитать вхождения в последних 10 символах:
print("abbzxyzxzxabb".count("abb", -10)) # 1
June 8
June 9
June 9
Метод cumsum() вычисляет накопительную сумму:
1: 1.0 (просто первое число)
2: 3.0 (1 + 2)
3: 6.0 (1 + 2 + 3)
4: NaN
5: 10.0 (1 + 2 + 3 + 4)
6: 15.0 (1 + 2 + 3 + 4 + 5)
Когда встречается np.nan (Not a Number), pandas пропускает его при подсчёте. Все числа преобразуются в тип float64, потому что np.nan является числом с плавающей точкой
Если бы мы хотели, чтобы np.nan не прерывал подсчёт, мы могли бы использовать параметр skipna=False:
print(numbers.cumsum(skipna=False))
Тогда результат был бы другим, и все значения после np.nan тоже стали бы NaN.
June 9
June 10
June 10
def f(a, b = 1, c = 2):
...
И она вызывается дважды:
1. f(2, c = 2):
- a = 2 (первый позиционный аргумент)
- b = 1 (значение по умолчанию, так как не указано)
- c = 2 (именованный аргумент)
Поэтому выводится: a is: 2 b is: 1 c is: 2
2. f(c = 100, a = 110):
- a = 110 (именованный аргумент)
- b = 1 (значение по умолчанию, так как не указано)
- c = 100 (именованный аргумент)
Поэтому выводится: a is: 110 b is: 1 c is: 100
Python сначала обрабатывает позиционные аргументы, а затем именованные. Если какой-то параметр не указан, используется его значение по умолчанию. В нашем случае параметр b ни разу не был указан явно, поэтому всегда использовалось его значение по умолчанию - 1.
June 10
June 11
June 11
- self.__x = 100 - создается приватный атрибут __x со значением 100
- self.y = 200 - создается публичный атрибут y со значением 200
2. В классе C (дочерний класс):
- super().__init__() - вызывается конструктор родительского класса
- self.__x = 300 - создается НОВЫЙ приватный атрибут __x со значением 300
- self.y = 400 - переопределяется значение публичного атрибута y
Ключевой момент здесь в том, что в Python приватные атрибуты (с двойным подчеркиванием __) автоматически «манглируются» (переименовываются) интерпретатором. Когда мы создаем приватный атрибут __x в классе P, он фактически становится _P__x, а когда создаем __x в классе C, он становится _C__x.
Поэтому:
1. Когда вызывается d.print(), метод print из класса P обращается к self.__x, что на самом деле означает self._P__x, поэтому выводится 100
2. Атрибут y является публичным, поэтому его значение успешно переопределяется в классе C на 400
Таким образом, в выводе мы видим:
- 100 (значение _P__x из родительского класса)
- 400 (значение y из дочернего класса)
Это демонстрирует важное различие между приватными и публичными атрибутами в Python при наследовании.
June 11
June 12
June 12
rev_func() — рекурсивная функция, но она не имеет условия выхода (базового случая):
1. Начальный вызов: rev_func(x, 3)
- x = [11, 12, 13]
- length = 3
- Выводит x[2] = 13
2. Рекурсивный вызов: rev_func(x, 2)
- Выводит x[1] = 12
3. Рекурсивный вызов: rev_func(x, 1)
- Выводит x[0] = 11
4. Рекурсивный вызов: rev_func(x, 0)
- Пытается вывести x[-1], что приводит к IndexError
Функция продолжает вызывать сама себя, уменьшая length, пока не достигает отрицательного значения, что приводит к попытке доступа к несуществующему индексу списка (т. е. IndexError).
June 12
Выберите стандартный метод Python для записи данных в бинарном режиме:
Anonymous Quiz
56%
write
14%
Output.binary
15%
Dump
15%
Binary.output
June 13
Остальные варианты неверны:
- Output.binary - такого метода нет в стандартной библиотеке Python
- Dump - это не стандартный метод Python для записи данных
- Binary.output - такого метода нет в стандартной библиотеке Python
Пример правильного использования write для бинарной записи:
with open('file.bin', 'wb') as f:
f.write(binary_data)
June 13