{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Итоги по массиву\n",
    "\n",
    "Сумма, среднее, минимум и максимум одним вызовом — и где именно находится максимум. Почему в выводе np.float64(…).\n",
    "\n",
    "Курс NumPy · урок `np-aggregates` · [урок на сайте](https://ds-edu-trainer.vercel.app/courses/numpy/aggregates).\n",
    "\n",
    "Выполняйте ячейки по порядку (Shift+Enter), начиная с первой — она готовит урок. После каждого упражнения идёт\n",
    "ячейка проверки: она печатает ✓ / ✗ и итог."
   ],
   "id": "intro"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "jupyter": {
     "source_hidden": true
    }
   },
   "source": [
    "# @title Подготовка урока — выполните эту ячейку первой\n",
    "# Проверяет версии пакетов, записывает файлы данных в папку data/ и определяет _check — проверку упражнений.\n",
    "import base64, os, zlib\n",
    "\n",
    "for _name, _min in {\"numpy\":\"2.0\"}.items():\n",
    "    try:\n",
    "        _have = __import__(_name).__version__\n",
    "    except ImportError:\n",
    "        print(f\"Нет пакета {_name}: выполните %pip install {_name} и перезапустите ядро\")\n",
    "        continue\n",
    "    if tuple(int(x) for x in _have.split(\".\")[:2]) < tuple(int(x) for x in _min.split(\".\")):\n",
    "        print(f\"Урок написан для {_name} {_min} и новее, у вас {_have}: выполните %pip install -U {_name} и перезапустите ядро\")\n",
    "\n",
    "# ─── Проверка упражнений: тот же раннер, что у задач на сайте ───\n",
    "# ─── Запуск тестов ───────────────────────────────────────────────────────────\n",
    "\n",
    "_TIMEOUT = 2.0  # секунд на тест; отдельный тест может задать свой: test_x.timeout = 10\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _call_with_timeout(target, seconds: float) -> bool:\n",
    "    \"\"\"Запускает target() в отдельном потоке. Возвращает False, если за seconds он не завершился.\"\"\"\n",
    "    import sys\n",
    "    import threading\n",
    "\n",
    "    if sys.platform == \"emscripten\":  # Python в браузере: потоков нет, таймаут обеспечивает страница\n",
    "        target()\n",
    "        return True\n",
    "    # Большой стек нужен, чтобы глубокая рекурсия давала RecursionError, а не аварийное завершение Python.\n",
    "    for megabytes in (256, 64, 0):\n",
    "        try:\n",
    "            threading.stack_size(megabytes * 1024 * 1024)\n",
    "            worker = threading.Thread(target=target, daemon=True)\n",
    "            worker.start()\n",
    "        except (ValueError, RuntimeError, MemoryError):\n",
    "            continue\n",
    "        worker.join(seconds)\n",
    "        return not worker.is_alive()\n",
    "    target()  # потоки недоступны — запускаем без таймаута\n",
    "    return True\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _test_info(fn) -> dict:\n",
    "    \"\"\"Описание теста, его лимит времени и сообщение на случай зависания.\"\"\"\n",
    "    limit = getattr(fn, \"timeout\", _TIMEOUT)\n",
    "    hint = getattr(fn, \"timeout_hint\", \"\")\n",
    "    message = (\n",
    "        f\"тест не завершился за {limit:g} с — возможно, бесконечный цикл или рекурсия: \"\n",
    "        \"проверьте, что границы/аргументы изменяются на каждом шаге\" + (f\". {hint}\" if hint else \"\")\n",
    "    )\n",
    "    return {\"title\": (fn.__doc__ or fn.__name__).strip(), \"timeout\": limit, \"timeout_message\": message}\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _error_result(title: str, error: BaseException, user_file: str | None) -> dict:\n",
    "    \"\"\"Результат упавшего теста: статус, сообщение, тип исключения и строка в коде решения.\"\"\"\n",
    "    line = None\n",
    "    if user_file:  # самый глубокий кадр в коде решения; ошибка внутри самих тестов — без номера строки\n",
    "        tb = error.__traceback__\n",
    "        while tb is not None:\n",
    "            if tb.tb_frame.f_code.co_filename == user_file:\n",
    "                line = tb.tb_lineno\n",
    "            tb = tb.tb_next\n",
    "    status, message = \"error\", f\"{type(error).__name__}: {error}\"\n",
    "    if isinstance(error, NotImplementedError):\n",
    "        status, message, line = \"not_written\", \"функция ещё не написана\", None\n",
    "    elif isinstance(error, AssertionError):\n",
    "        status, message = \"failed\", str(error) or \"проверка не прошла\"\n",
    "    elif isinstance(error, RecursionError):\n",
    "        message = \"RecursionError: слишком глубокая рекурсия — проверьте базовый случай и то, что задача уменьшается\"\n",
    "    elif isinstance(error, MemoryError) or (isinstance(error, OverflowError) and \"index-sized\" in str(error)):\n",
    "        message = f\"{type(error).__name__}: не хватило памяти — возможно, создаётся слишком большая структура данных\"\n",
    "    return {\"title\": title, \"status\": status, \"message\": message, \"error_type\": type(error).__name__, \"line\": line}\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _run_tests(verbose: bool = True, on_start=None, on_result=None, user_file: str | None = None) -> list[dict]:\n",
    "    \"\"\"Запускает тесты задачи (_TESTS — функции из tests.py) по порядку, каждый — с таймаутом.\n",
    "\n",
    "    Возвращает список результатов: {\"title\", \"status\", \"message\", \"error_type\", \"line\"}, где status —\n",
    "    passed · failed · error · not_written · timeout · not_run. Если тест завис, при verbose=True печатает\n",
    "    итог и завершает процесс: зависший поток остановить нельзя. on_start(i) и on_result(i, результат)\n",
    "    вызываются по мере выполнения; user_file — имя файла с кодом решения для номеров строк в ошибках.\n",
    "    \"\"\"\n",
    "    import os\n",
    "    import sys\n",
    "\n",
    "    if verbose:\n",
    "        try:  # ✓ и кириллица в консоли Windows со старой кодировкой\n",
    "            sys.stdout.reconfigure(encoding=\"utf-8\")\n",
    "        except Exception:  # noqa: BLE001 — reconfigure может не быть (перенаправленный вывод, браузер)\n",
    "            pass\n",
    "\n",
    "    tests = list(_TESTS)\n",
    "    results: list[dict] = []\n",
    "    not_written = hung = False\n",
    "    for index, fn in enumerate(tests):\n",
    "        info = _test_info(fn)\n",
    "        outcome: dict = {}\n",
    "\n",
    "        def target(fn=fn, outcome=outcome):\n",
    "            try:\n",
    "                fn()\n",
    "            except BaseException as e:\n",
    "                outcome[\"error\"] = e\n",
    "\n",
    "        if on_start:\n",
    "            on_start(index)\n",
    "        if not _call_with_timeout(target, info[\"timeout\"]):\n",
    "            results.append({\"title\": info[\"title\"], \"status\": \"timeout\", \"message\": info[\"timeout_message\"], \"error_type\": None, \"line\": None})\n",
    "            for other in tests[index + 1:]:\n",
    "                results.append({\"title\": _test_info(other)[\"title\"], \"status\": \"not_run\", \"message\": \"не запускался: предыдущий тест завис\", \"error_type\": None, \"line\": None})\n",
    "            hung = True\n",
    "            break\n",
    "        error = outcome.get(\"error\")\n",
    "        if error is None:\n",
    "            result = {\"title\": info[\"title\"], \"status\": \"passed\", \"message\": \"\", \"error_type\": None, \"line\": None}\n",
    "        else:\n",
    "            result = _error_result(info[\"title\"], error, user_file)\n",
    "            not_written = not_written or result[\"status\"] == \"not_written\"\n",
    "        results.append(result)\n",
    "        if on_result:\n",
    "            on_result(index, result)\n",
    "\n",
    "    if not_written:  # пока функция не написана, «даром» пройденные тесты не засчитываются\n",
    "        for r in results:\n",
    "            if r[\"status\"] == \"passed\":\n",
    "                r.update(status=\"not_written\", message=\"не засчитан, пока функция не написана\")\n",
    "    for r in results:\n",
    "        if len(r[\"message\"]) > 300:\n",
    "            r[\"message\"] = r[\"message\"][:300] + \"…\"\n",
    "\n",
    "    if verbose:\n",
    "        if not_written:\n",
    "            print(\"Функция ещё не написана — замените raise NotImplementedError своим кодом.\\n\")\n",
    "        for r in results:\n",
    "            mark = {\"passed\": \"✓\", \"not_run\": \"–\"}.get(r[\"status\"], \"✗\")\n",
    "            print(f\"{mark} {r['title']}\")\n",
    "            if r[\"message\"]:\n",
    "                print(f\"    {r['message']}\")\n",
    "        passed = sum(r[\"status\"] == \"passed\" for r in results)\n",
    "        print(\"─\" * 40)\n",
    "        print(f\"Прошло {passed} из {len(results)}\" + (\" — всё верно!\" if passed == len(results) else \"\"))\n",
    "        if hung:\n",
    "            print(\"Выполнение остановлено: один из тестов завис.\")\n",
    "            sys.stdout.flush()\n",
    "            os._exit(1)\n",
    "    return results\n",
    "\n",
    "\n",
    "def _check(*tests, names=()):\n",
    "    \"\"\"Запускает проверки упражнения и печатает ✓ / ✗ и итог — как на сайте.\"\"\"\n",
    "    for name in names:\n",
    "        if \".\" in name:  # «Класс.метод» из заготовки: класс должен быть объявлен\n",
    "            if not isinstance(globals().get(name.split(\".\")[0]), type):\n",
    "                print(f\"✗ класс {name.split('.')[0]} не объявлен — выполните ячейку упражнения\")\n",
    "                return\n",
    "            continue\n",
    "        if name not in globals():\n",
    "            print(f\"✗ переменная {name} не создана — выполните ячейку упражнения\")\n",
    "            return\n",
    "        if globals()[name] is Ellipsis:\n",
    "            print(f\"✗ {name} пока равна ... — замените многоточие своим кодом\")\n",
    "            return\n",
    "    globals()[\"_TESTS\"] = list(tests)\n",
    "    _run_tests()"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "setup"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Арифметика из прошлых уроков давала новый массив той же длины. Часто нужен не массив, а **одно число**, которое\n",
    "описывает все данные: сколько всего, сколько в среднем, какой минимум и максимум. Такие операции называют\n",
    "агрегатами (aggregation) — они «сворачивают» массив в одно значение.\n",
    "\n",
    "## Сумма и среднее\n",
    "\n",
    "У массива есть **методы** — действия, которые вызывают через точку и скобки: `temps.sum()` — сумма элементов,\n",
    "`temps.mean()` — среднее арифметическое:"
   ],
   "id": "text-9"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Сумма и среднее температур\n",
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "temps = np.array([18.5, 21.0, 19.2, 25.4, 23.1, 17.8, 20.3])\n",
    "print(temps.sum())\n",
    "temps.mean()"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "sum-mean"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Значение выглядит как `np.float64(20.757…)`. Это **число NumPy** — дробное число, которое хранится так же, как\n",
    "элементы массива. С ним можно делать всё, что с обычным числом: складывать, сравнивать, округлять. Надпись\n",
    "`np.float64(…)` — лишь способ показать тип; у целых так же — `np.int64(…)` (в браузере — `np.int32(…)`,\n",
    "почему — в уроке о типах данных). `print` выводит просто число:"
   ],
   "id": "text-20"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# print и round\n",
    "avg = temps.mean()\n",
    "print(avg)\n",
    "print(round(avg, 1))"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "print-scalar"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "> **Типичная ошибка: «лишние» цифры в дробях.**\n",
    ">\n",
    "> Сумма получилась 145.29999999999998, а не 145.3. Это не ошибка NumPy: дробные числа в компьютере хранятся\n",
    "> в двоичном виде приближённо, и крошечная погрешность иногда вылезает в последних цифрах. Для показа результат\n",
    "> округляют встроенной `round(число, знаков)`, а сравнивать дробные числа через `==` не стоит: проверяют, что\n",
    "> разница совсем мала, — `abs(a - b) < 1e-9`."
   ],
   "id": "component-28"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Минимум и максимум — методы `min` и `max`:"
   ],
   "id": "text-34"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Самый холодный и самый тёплый день\n",
    "print(temps.min(), temps.max())"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "min-max"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 1. Шаги за неделю\n",
    "\n",
    "В `steps` — число шагов по дням недели. Сохраните в `total_steps` сумму за неделю, а в `avg_steps` — среднее\n",
    "в день.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Оба ответа — методы массива: сумма и среднее.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "steps-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "steps = np.array([8200, 10450, 6100, 9800, 12300, 15400, 4300])\n",
    "total_steps = ...\n",
    "avg_steps = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "steps"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 1 — выполните после своего решения\n",
    "def test_total():\n",
    "    \"total_steps — сумма за неделю\"\n",
    "    assert not isinstance(total_steps, np.ndarray), \"total_steps — массив, а нужно одно число — сумму всех элементов\"\n",
    "    assert total_steps == 66550, f\"total_steps = {total_steps} — это не сумма шагов за неделю\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_avg():\n",
    "    \"avg_steps — среднее в день\"\n",
    "    assert not isinstance(avg_steps, np.ndarray), \"avg_steps — массив, а нужно одно число — среднее всех элементов\"\n",
    "    assert abs(avg_steps - 9507.142857) < 0.001, f\"avg_steps = {avg_steps} — это не среднее за день\"\n",
    "\n",
    "_check(test_total, test_avg, names=[\"total_steps\",\"avg_steps\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "steps-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "steps = np.array([8200, 10450, 6100, 9800, 12300, 15400, 4300])\n",
    "total_steps = steps.sum()\n",
    "avg_steps = steps.mean()\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "steps-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Где максимум\n",
    "\n",
    "`max` отвечает «какое значение самое большое», а `argmax` — «**где** оно стоит»: возвращает индекс\n",
    "максимального элемента (arg — от argument, «аргумент, при котором достигается максимум»). Для минимума есть\n",
    "`argmin`. Индекс удобно использовать, чтобы достать соответствующее значение из другого списка:"
   ],
   "id": "text-45"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# В какой день было теплее всего\n",
    "days = [\"пн\", \"вт\", \"ср\", \"чт\", \"пт\", \"сб\", \"вс\"]\n",
    "i = temps.argmax()\n",
    "print(i, days[i])\n",
    "print(days[temps.argmin()])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "argmax"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 2. Лучший день продаж\n",
    "\n",
    "В `sales` — выручка по дням, в списке `days` — названия дней в том же порядке. Сохраните в `best_day` название\n",
    "дня с самой большой выручкой.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "`sales.argmax()` даст индекс лучшего дня.\n",
    "\n",
    "</details>\n",
    "<details><summary>Подсказка 2</summary>\n",
    "\n",
    "По этому индексу возьмите элемент списка `days`.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "best-day-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "sales = np.array([41200, 38900, 45100, 39800, 52300, 61700, 48800])\n",
    "best_day = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "best-day"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 2 — выполните после своего решения\n",
    "def test_day():\n",
    "    \"best_day — название дня с наибольшей выручкой\"\n",
    "    assert best_day != 61700, \"61700 — сама выручка, а нужно название дня: вспомните, как узнать позицию максимума и взять по ней элемент списка days\"\n",
    "    assert not isinstance(best_day, (int, np.integer)), f\"best_day = {best_day} — это индекс; по нему возьмите название из списка days\"\n",
    "    assert best_day == \"сб\", f\"best_day = {best_day!r} — это не день с наибольшей выручкой\"\n",
    "\n",
    "_check(test_day, names=[\"best_day\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "best-day-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "sales = np.array([41200, 38900, 45100, 39800, 52300, 61700, 48800])\n",
    "best_day = days[sales.argmax()]\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "best-day-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Вопрос.** Что напечатает `print(np.array([3, 9, 4]).argmax())`?\n",
    "\n",
    "- `9`\n",
    "- `1`\n",
    "- `2`\n",
    "\n",
    "<details><summary>Ответ</summary>\n",
    "\n",
    "`1`\n",
    "\n",
    "`argmax` возвращает не само максимальное значение (9), а его индекс. Девятка стоит на втором месте, а индексы считаются с нуля — поэтому 1.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "quiz-62"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Метод или функция\n",
    "\n",
    "Те же итоги есть в виде функций NumPy: `np.sum(temps)` — то же, что `temps.sum()`, `np.mean(temps)` — то же,\n",
    "что `temps.mean()`. В чужом коде встречаются оба способа. Функции принимают и обычный список — NumPy сам\n",
    "превратит его в массив:"
   ],
   "id": "text-71"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# np.sum и np.mean\n",
    "print(np.sum(temps), np.mean(temps))\n",
    "print(np.mean([2, 4, 9]))"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "functions"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 3. Отклонение от среднего\n",
    "\n",
    "Посчитайте, насколько температура каждого дня из `temps` отличается от средней за неделю, и сохраните массив\n",
    "отклонений в `diff`: теплее среднего — положительное число, холоднее — отрицательное.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Среднее — одно число; вычтите его из всего массива сразу: так вы уже делали с ценами.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "deviation-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "diff = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "deviation"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 3 — выполните после своего решения\n",
    "def test_array():\n",
    "    \"diff — массив отклонений для каждого дня\"\n",
    "    assert isinstance(diff, np.ndarray), f\"diff — это {type(diff).__name__}, а нужен массив: temps минус среднее\"\n",
    "    assert len(diff) == 7, f\"в diff {len(diff)} чисел, а дней 7\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_values():\n",
    "    \"diff = температура − средняя\"\n",
    "    assert isinstance(diff, np.ndarray), \"diff пока не массив — сначала исправьте то, о чём говорит проверка выше\"\n",
    "    got = np.asarray(diff, dtype=float)\n",
    "    assert not np.allclose(got, -np.array([-2.257143, 0.242857, -1.557143, 4.642857, 2.342857, -2.957143, -0.457143]), atol=1e-4), (\n",
    "        \"знаки перевёрнуты: вычитайте среднее из температуры, а не температуру из среднего\"\n",
    "    )\n",
    "    assert np.allclose(got, [-2.257143, 0.242857, -1.557143, 4.642857, 2.342857, -2.957143, -0.457143], atol=1e-4), (\n",
    "        f\"получилось {np.round(got, 2).tolist()}, а первый день холоднее среднего на 2.26 °C\"\n",
    "    )\n",
    "\n",
    "_check(test_array, test_values, names=[\"diff\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "deviation-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "diff = temps - temps.mean()\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "deviation-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 4. Размах температур\n",
    "\n",
    "Сохраните в `spread` размах температур за неделю — разницу между самым тёплым и самым холодным днём.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Размах = максимум − минимум.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "spread-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "spread = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "spread"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 4 — выполните после своего решения\n",
    "def test_spread():\n",
    "    \"spread — максимум минус минимум\"\n",
    "    assert not isinstance(spread, np.ndarray), \"spread — массив, а нужно одно число\"\n",
    "    assert abs(spread - 7.6) < 1e-9, f\"spread = {spread} — это не разница между самой высокой и самой низкой температурой\"\n",
    "\n",
    "_check(test_spread, names=[\"spread\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "spread-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "spread = temps.max() - temps.min()\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "spread-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Итоги\n",
    "\n",
    "- `sum`, `mean`, `min`, `max` сворачивают массив в одно число; `argmax` и `argmin` — индекс максимума\n",
    "  и минимума.\n",
    "- Результат — число NumPy: `np.float64(20.757…)`; `print` показывает просто число, для показа округляйте\n",
    "  `round(x, 1)`.\n",
    "- Дробные числа хранятся приближённо — округляйте для показа встроенной `round`.\n",
    "- `np.sum(a)` и `a.sum()` — одно и то же; функции принимают и списки."
   ],
   "id": "text-92"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Подробнее в справочнике:** [numpy/aggregations](https://ds-edu-trainer.vercel.app/reference/numpy/aggregations)"
   ],
   "id": "more"
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "name": "python"
  },
  "colab": {
   "provenance": []
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
