Система, обеспечивающая безопасность музейного экспоната, контролируется 35 датчиками. какое наименьшее количество двоичных разрядов потребуется для идентификации всех датчиков данной системы?

35 - худший случай, когда все датчики указывают 1 (опасность).

Python — популярный и динамический язык программирования. Он позволяет решать разные задачи по разработке ПО, при выполнении которых часто используются массивы. С их вы сможете добавить однотипные данные и избежать дублирования кода.

Одномерные массивы в Python представляют собой список элементов. Значения указываются внутри квадратных скобок, где перечисляются через запятую. Как правило, любой элемент можно вызвать по индексу и присвоить ему новое значение.

Пустой список:

a = []

Массив строк в Python:

Prime = ['string1', 'string2', 'string3']

Prime[1] = 'string2'; //true

Чтобы возвратить число элементов внутри списка, используют функцию len():

len(Prime) == 4; // true

Когда нужно перечислить элементы массива, применяют цикл for. В «Питоне» этот цикл перебирает элементы, а не индексы, как в Pascal:

for elem in [1, 4, 67]

Идём дальше. Создать и добавить цикл в Python можно с генератора заполнения списков. Записывается он в следующем виде:

[значение массива for имя переменной in число элементов];

Если говорить про создание не одномерного, а двумерного массива, то он в Python создаётся путём использования вложенных генераторов, и выглядит это так:

[[0 for j in range(m)] for i in range(n)]

Объяснение:

Как создаются матрицы в Python?

Добавление и модификация массивов или матриц (matrix) в Python осуществляется с библиотеки NumPy. Вы можете создать таким образом и одномерный, и двумерный, и многомерный массив. Библиотека обладает широким набором пакетов, которые необходимы, чтобы успешно решать различные математические задачи. Она не только поддерживает создание двумерных и многомерных массивов, но обеспечивает работу однородных многомерных матриц.

Чтобы получить доступ и начать использовать функции данного пакета, его импортируют:

import numpy as np

Функция array() — один из самых простых позволяющих динамически задать одно- и двумерный массив в Python. Она создаёт объект типа ndarray:

array = np.array(/* множество элементов */)

Для проверки используется функция array.type() — принимает в качестве аргумента имя массива, который был создан.

Если хотите сделать переопределение типа массива, используйте на стадии создания dtype=np.complex:

array2 = np.array([ /*элементы*/, dtype=np.complex)

Когда стоит задача задать одномерный или двумерный массив определённой длины в Python, и его значения на данном этапе неизвестны, происходит его заполнение нулями функцией zeros(). Кроме того, можно получить матрицу из единиц через функцию ones(). При этом в качестве аргументов принимают число элементов и число вложенных массивов внутри:

np.zeros(2, 2, 2)

К примеру, так в Python происходит задание двух массивов внутри, которые по длине имеют два элемента:

array([

[[0, 0]]

[[0, 0]]]

)

Если хотите вывести одно- либо двумерный массив на экран, вам функция print(). Учтите, что если матрица слишком велика для печати, NumPy скроет центральную часть и выведет лишь крайние значения. Дабы увидеть массив полностью, используется функция set_printoptions(). При этом по умолчанию выводятся не все элементы, а происходит вывод только первой тысячи. И это значение массива указывается в качестве аргумента с ключевым словом threshold.

Базовые операции в NumPy

Все действия, производимые над компонентами массива, оборачиваются созданием нового массива. При этом массивы и матрицы взаимодействуют в том случае, если имеют один и тот же размер:

array1 = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])

array2 = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]])

Если выполнить array1 + array2, компилятор скажет об ошибке, а всё потому, что размер первого matrix равен двум, а второго трём.

array1 = np.array([1, 2, 5, 7])

array2 = arange([1, 5, 1])

В данном случае array1 + array2 вернёт нам массив со следующими элементами: 2, 4, 8, 11. Здесь не возникнет ошибки, т. к. матрицы имеют одинаковые размеры. Причём вместо ручного сложения часто применяют функцию, входящую в класс ndarray sum():

np.array(array1 + array1) == array1 + array2

В ndarray входит большая библиотека методов, необходимых для выполнения

Есть методы и для манипуляции формой. Допустим, при манипуляциях с двумерными или многомерными массивами можно сделать одномерный путём выстраивания внутренних значений последовательно по возрастанию. А чтобы поменять в матрице строки и столбцы местами, применяют transpose().

Операции со срезами matrix в Python

Часто мы работаем не с целым массивом, а с его компонентами. Эти операции выполняются с метода слайс (срез). Он пришел на замену циклу for, при котором каждый элемент подвергался перебору. Метод позволяет получать копии matrix, причём манипуляции выполняются в виде [start:stop:step]. В данном случае start — индекс элемента, с которого берётся отсчёт, stop — последний элемент, step — размер шага или число пропускаемых значений элемента при каждой итерации. Изначально start равен нулю, stop — индексу последнего элемента, step — единице. Если выполнить операции без аргументов, копирование и добавлен

Через Python можно сделать какую-нибудь игрк

Снимать «домашнее кино» хотят и любят все, но при этом слова «видеоредактор и видеомонтаж» многих приводят в уныние и вызывают даже некоторый трепет, как перед чем-то сложным и трудным.

Однако давайте вспомним совсем недалекое когда любительское кино снималось на пленку. Видеомонтаж в те годы состоял исключительно из разрезания, вырезания и склеивания кусков пленки. И следует заметить, получались весьма неплохие короткометражки. Единственно, о чем приходилось мечтать, - это о технической коррекции фильма, так как яркость, контраст, цветовой баланс и кадрирование можно было изменить только во время съёмки, задавая