result1 = are_anagrams("listen", "silent")
print(result1)  # Ожидаемый результат: True

result2 = are_anagrams("hello", "world")
print(result2)  # Ожидаемый результат: False

def are_anagrams(str1, str2):
# Удаляем пробелы и приводим к одному регистру
str1 = ''.join(str1.lower().split())
str2 = ''.join(str2.lower().split())

# Проверяем, равны ли отсортированные символы
return sorted(str1) == sorted(str2)

# Пример использования:
result1 = are_anagrams("listen", "silent")
print(result1) # Ожидаемый результат: True

result2 = are_anagrams("hello", "world")
print(result2) # Ожидаемый результат: False

numbers = [1, 3, 2, 3, 4, 1, 3, 2, 1]
result = most_frequent(numbers)
print(result)  
# Ожидаемый результат: 3 (или 1, если в списке оба встречаются одинаково часто)

from collections import Counter

def most_frequent(lst):
count = Counter(lst)
return max(count, key=count.get)

# Пример использования:
numbers = [1, 3, 2, 3, 4, 1, 3, 2, 1]
result = most_frequent(numbers)
print(result) # Ожидаемый результат: 3

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# Данные
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# Разделение данных (80% на обучение, 20% на тест)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

print("Тренировочные данные:", X_train, y_train)
print("Тестовые данные:", X_test, y_test)

🗣️ В этом примере данные разделяются на тренировочный и тестовый наборы в соотношении 80/20. Это позволяет модели обучаться на одной части данных и проверять точность на другой, что предотвращает переобучение.

text = "Hello, world! Hello Python world."
result = count_words(text)
print(result)  
# Ожидаемый результат: {'hello': 2, 'world': 2, 'python': 1}

import re
from collections import Counter

def count_words(text):
# Убираем знаки препинания и приводим к нижнему регистру
words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
# Подсчитываем количество вхождений каждого слова
return Counter(words)

# Пример использования:
text = "Hello, world! Hello Python world."
result = count_words(text)
print(result)
# Ожидаемый результат: {'hello': 2, 'world': 2, 'python': 1}