{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Массив с массивом\n",
    "\n",
    "Арифметика между двумя массивами — поэлементно, пара за парой; целочисленное деление и остаток; что будет, если длины разные.\n",
    "\n",
    "Курс NumPy · урок `np-array-math` · [урок на сайте](https://ds-edu-trainer.vercel.app/courses/numpy/array-math).\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": [
    "В прошлом уроке массив встречался с числом. Но чаще данные приходят парами: цены и количества, план и факт,\n",
    "утро и вечер. Два массива одной длины NumPy складывает, вычитает, умножает и делит **поэлементно**: первый\n",
    "элемент с первым, второй со вторым и так далее."
   ],
   "id": "text-9"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Цены × количества\n",
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "prices = np.array([120, 80, 45, 300])\n",
    "qty = np.array([3, 5, 10, 1])\n",
    "prices * qty"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "pairs"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Получилась стоимость каждой позиции: 120 × 3, 80 × 5, 45 × 10 и 300 × 1. Никакого цикла по индексам — NumPy\n",
    "сам ставит элементы в пары по порядку. Поэтому порядок важен: в `qty` на первом месте должно стоять\n",
    "количество именно первого товара.\n",
    "\n",
    "Так же работают вычитание и деление:"
   ],
   "id": "text-15"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# План и факт\n",
    "plan = np.array([50, 40, 60])\n",
    "fact = np.array([46, 44, 60])\n",
    "print(fact - plan)   # на сколько отличается от плана\n",
    "print(fact / plan)   # какая доля плана выполнена"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "plan-fact"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 1. Продажи за день\n",
    "\n",
    "В массивах `morning` и `evening` — число чашек кофе, проданных утром и вечером в каждый день недели. Сохраните\n",
    "в `total` продажи за каждый день целиком.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Сложите два массива: `morning + evening` даст сумму для каждого дня.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "totals-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "morning = np.array([34, 41, 38, 45, 52, 60, 58])\n",
    "evening = np.array([21, 25, 19, 30, 44, 51, 40])\n",
    "total = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "totals"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 1 — выполните после своего решения\n",
    "def test_array():\n",
    "    \"total — массив из семи чисел\"\n",
    "    assert isinstance(total, np.ndarray), f\"total — это {type(total).__name__}, а нужен массив: арифметика с массивами даёт массив\"\n",
    "    assert len(total) == 7, f\"в total {len(total)} чисел, а дней 7\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_values():\n",
    "    \"total — продажи за каждый день\"\n",
    "    assert isinstance(total, np.ndarray), \"total пока не массив — сначала исправьте то, о чём говорит проверка выше\"\n",
    "    got = total.tolist()\n",
    "    assert got == [55, 66, 57, 75, 96, 111, 98], f\"получилось {got}, а в понедельник продано 55 чашек\"\n",
    "\n",
    "_check(test_array, test_values, names=[\"total\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "totals-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "morning = np.array([34, 41, 38, 45, 52, 60, 58])\n",
    "evening = np.array([21, 25, 19, 30, 44, 51, 40])\n",
    "total = morning + evening\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "totals-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Целочисленное деление и остаток\n",
    "\n",
    "Обычное деление `/` всегда даёт дробное число. Иногда нужно другое: сколько **целых** раз одно число\n",
    "помещается в другом — это `//`, и что **осталось** — это `%` (остаток от деления). Например, минуты в часы\n",
    "и минуты:"
   ],
   "id": "text-30"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Минуты → часы и минуты\n",
    "minutes = np.array([75, 130, 45, 200])\n",
    "print(minutes // 60)   # целые часы\n",
    "print(minutes % 60)    # оставшиеся минуты"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "div-mod"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "75 минут — это 1 час (75 // 60) и 15 минут (75 % 60). И `//`, и `%` работают поэлементно — с числом и\n",
    "с другим массивом."
   ],
   "id": "text-38"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 2. Секунды на часах\n",
    "\n",
    "Длительность звонков в секундах лежит в массиве `calls`. Сохраните в `mins` целые минуты каждого звонка, а в\n",
    "`secs` — оставшиеся секунды: например, 130 секунд — это 2 минуты и 10 секунд.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Целые минуты — целочисленное деление на 60, оставшиеся секунды — остаток от деления на 60.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "clock-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "calls = np.array([130, 59, 360, 245, 61])\n",
    "mins = ...\n",
    "secs = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "clock"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 2 — выполните после своего решения\n",
    "def test_mins():\n",
    "    \"mins — целые минуты каждого звонка\"\n",
    "    assert isinstance(mins, np.ndarray), f\"mins — это {type(mins).__name__}, а нужен массив\"\n",
    "    got = np.asarray(mins).tolist()\n",
    "    assert got != [130 / 60, 59 / 60, 6.0, 245 / 60, 61 / 60], \"обычное деление / дало дробные минуты, а нужны целые — вспомните целочисленное деление\"\n",
    "    assert got == [2, 0, 6, 4, 1], f\"в mins {got}, а 130 секунд — это 2 целые минуты\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_secs():\n",
    "    \"secs — оставшиеся секунды\"\n",
    "    assert isinstance(secs, np.ndarray), f\"secs — это {type(secs).__name__}, а нужен массив\"\n",
    "    assert np.asarray(secs).tolist() == [10, 59, 0, 5, 1], f\"в secs {np.asarray(secs).tolist()}, а у 130 секунд остаётся 10\"\n",
    "\n",
    "_check(test_mins, test_secs, names=[\"mins\",\"secs\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "clock-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "calls = np.array([130, 59, 360, 245, 61])\n",
    "mins = calls // 60\n",
    "secs = calls % 60\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "clock-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Вопрос.** Что получится: `np.array([1, 2, 3]) * np.array([2, 2, 2])`?\n",
    "\n",
    "- `array([2, 4, 6])`\n",
    "- `array([1, 2, 3, 1, 2, 3])`\n",
    "- `12` — сумма попарных произведений\n",
    "\n",
    "<details><summary>Ответ</summary>\n",
    "\n",
    "`array([2, 4, 6])`\n",
    "\n",
    "Умножение идёт пара за парой: 1 × 2, 2 × 2, 3 × 2. Повторение — это `*` у списков, а сумма попарных произведений — отдельная операция (скалярное произведение, будет в модуле про линейную алгебру).\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "quiz-49"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Когда длины разные\n",
    "\n",
    "Пары можно составить, только если у массивов одинаковая длина. Проверить длину помогает встроенная функция\n",
    "`len` — она работает и с массивами:"
   ],
   "id": "text-58"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Длина массива\n",
    "print(len(prices), len(qty))\n",
    "print(len(np.array([1, 2, 3])))"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "lengths"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Если длины не совпадают, NumPy не станет угадывать, кого с кем сложить, и сообщит об ошибке:"
   ],
   "id": "text-65"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Массивы разной длины\n",
    "# Эта ячейка показывает ошибку ValueError: она перехвачена, чтобы «Выполнить всё» не останавливалось.\n",
    "try:\n",
    "    np.array([1, 2, 3]) + np.array([10, 20])\n",
    "except Exception as error:\n",
    "    print(f\"{type(error).__name__}: {error}\")"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "length-error"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "> **Типичная ошибка: массивы разной длины.**\n",
    ">\n",
    "> `operands could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)` — это и есть «длины не совпадают»: `(3,)`\n",
    "> и `(2,)` — формы массивов, то есть их длины (запятая — так Python записывает кортеж из одного числа; о форме\n",
    "> подробно — в модуле 2). Проверьте, что данные не потерялись и не задвоились при сборе.\n",
    "> Слово broadcast (транслирование) — название правил, по которым NumPy всё-таки умеет работать с массивами\n",
    "> разной формы; до них дойдём в модуле 6."
   ],
   "id": "component-70"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 3. Средний чек\n",
    "\n",
    "В `revenue` — выручка кофейни за пять дней, в `checks` — сколько в эти дни было покупок. Посчитайте средний\n",
    "чек каждого дня — выручку, делённую на число покупок, — и сохраните в `avg_check`.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Средний чек дня — `revenue` этого дня, делённая на `checks` этого же дня: разделите массив на массив.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "avg-check-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "revenue = np.array([18400, 21150, 16800, 25300, 30600])\n",
    "checks = np.array([92, 105, 80, 110, 136])\n",
    "avg_check = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "avg-check"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 3 — выполните после своего решения\n",
    "def test_array():\n",
    "    \"avg_check — массив из пяти чисел\"\n",
    "    assert isinstance(avg_check, np.ndarray), f\"avg_check — это {type(avg_check).__name__}, а нужен массив: арифметика с массивами даёт массив\"\n",
    "    assert len(avg_check) == 5, f\"в avg_check {len(avg_check)} чисел, а дней 5\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_values():\n",
    "    \"средний чек = выручка / число покупок\"\n",
    "    assert isinstance(avg_check, np.ndarray), \"avg_check пока не массив — сначала исправьте то, о чём говорит проверка выше\"\n",
    "    got = np.asarray(avg_check, dtype=float)\n",
    "    assert not np.allclose(got, [92 / 18400, 105 / 21150, 80 / 16800, 110 / 25300, 136 / 30600]), \"деление перевёрнуто: выручку делят на число покупок, а не наоборот\"\n",
    "    assert np.allclose(got, [200, 201.43, 210, 230, 225], atol=0.01), f\"получилось {np.round(got, 2).tolist()}, а в первый день чек 200 ₽\"\n",
    "\n",
    "_check(test_array, test_values, names=[\"avg_check\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "avg-check-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "revenue = np.array([18400, 21150, 16800, 25300, 30600])\n",
    "checks = np.array([92, 105, 80, 110, 136])\n",
    "avg_check = revenue / checks\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "avg-check-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### Упражнение 4. Выполнение плана\n",
    "\n",
    "Менеджеры по пяти городам получили план продаж `goal` и выполнили `done`. Посчитайте процент выполнения плана\n",
    "по каждому городу — `done` от `goal`, умноженное на 100, — и сохраните в `percent`.\n",
    "\n",
    "<details><summary>Подсказка 1</summary>\n",
    "\n",
    "Доля — это `done / goal`; чтобы получить проценты, умножьте долю на 100.\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "plan-percent-task"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "goal = np.array([500, 320, 280, 150, 200])\n",
    "done = np.array([540, 288, 280, 90, 230])\n",
    "percent = ..."
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "plan-percent"
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Проверка упражнения 4 — выполните после своего решения\n",
    "def test_array():\n",
    "    \"percent — массив из пяти процентов\"\n",
    "    assert isinstance(percent, np.ndarray), f\"percent — это {type(percent).__name__}, а нужен массив\"\n",
    "    assert len(percent) == 5, f\"в percent {len(percent)} чисел, а городов 5\"\n",
    "\n",
    "\n",
    "def test_values():\n",
    "    \"процент выполнения плана по каждому городу\"\n",
    "    assert isinstance(percent, np.ndarray), \"percent пока не массив — сначала исправьте то, о чём говорит проверка выше\"\n",
    "    got = np.asarray(percent, dtype=float)\n",
    "    assert not np.allclose(got, [1.08, 0.9, 1.0, 0.6, 1.15]), \"получилась доля, а нужны проценты: доля 1 — это 100 %\"\n",
    "    assert np.allclose(got, [108, 90, 100, 60, 115]), f\"получилось {np.round(got, 1).tolist()}, а первый город выполнил план на 108 %\"\n",
    "\n",
    "_check(test_array, test_values, names=[\"percent\"])"
   ],
   "execution_count": null,
   "outputs": [],
   "id": "plan-percent-check"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<details><summary>Решение</summary>\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "goal = np.array([500, 320, 280, 150, 200])\n",
    "done = np.array([540, 288, 280, 90, 230])\n",
    "percent = done / goal * 100\n",
    "```\n",
    "\n",
    "</details>"
   ],
   "id": "plan-percent-solution"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Итоги\n",
    "\n",
    "- Два массива одной длины складываются, вычитаются, умножаются и делятся поэлементно — пара за парой.\n",
    "- `//` — целочисленное деление, `%` — остаток; оба работают поэлементно.\n",
    "- `len(массив)` — число элементов.\n",
    "- Разная длина — ошибка `ValueError` про broadcast."
   ],
   "id": "text-91"
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "**Подробнее в справочнике:** [numpy/arithmetic](https://ds-edu-trainer.vercel.app/reference/numpy/arithmetic)"
   ],
   "id": "more"
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "name": "python"
  },
  "colab": {
   "provenance": []
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}
