import numpy as np
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris

# Загрузка данных
data = load_iris()
X = data.data

# Применение PCA для снижения размерности до 2 компонент
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

print(X_pca[:5])  # Преобразованные данные

🗣️ В этом примере PCA снижает размерность данных Iris с 4 до 2 компонент. Это позволяет визуализировать данные и ускорить работу моделей, сохраняя основную информацию.

# Содержимое файла example.txt:
# "Hello, world! This is a test. Hello again."

result = count_words_in_file("example.txt")
print(result)
# Ожидаемый результат:
# {'hello': 2, 'world': 1, 'this': 1, 'is': 1, 'a': 1, 'test': 1, 'again': 1}

import string
from collections import Counter

def count_words_in_file(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
text = f.read().lower()
text = text.translate(str.maketrans('', '', string.punctuation))
words = text.split()
return dict(Counter(words))

# Пример использования
result = count_words_in_file("example.txt")
print(result)

import logging

# Настройка базового уровня логирования
logging.basicConfig(level=logging.INFO)

# Создание лога
logging.info("Приложение запущено")
logging.warning("Это предупреждение!")
logging.error("Произошла ошибка")

🗣️ В этом примере модуль logging создаёт сообщения разного уровня важности. Логирование позволяет отслеживать работу приложений и находить проблемы в коде.

import pandas as pd
import numpy as np

# Генерация данных
date_range = pd.date_range(start="2020-01-01", periods=12, freq="M")
values = np.linspace(10, 20, 12) + np.random.normal(0, 0.5, 12)
time_series = pd.Series(data=values, index=date_range)

result = detect_trend(time_series)
print(result)  # Ожидаемый результат: "Восходящий тренд"

import numpy as np

def detect_trend(series):
x = np.arange(len(series))
slope = np.polyfit(x, series.values, 1)[0]
if slope > 0:
return "Восходящий тренд"
elif slope < 0:
return "Нисходящий тренд"
else:
return "Тренд отсутствует"

# Пример использования
import pandas as pd
import numpy as np

date_range = pd.date_range(start="2020-01-01", periods=12, freq="M")
values = np.linspace(10, 20, 12) + np.random.normal(0, 0.5, 12)
time_series = pd.Series(data=values, index=date_range)

print(detect_trend(time_series))