PythonНапишите программу, которая получает с клавиатуры три целых числа и находит наибольшее и наименьшее из них.​

ответ: Допустим, что нужен Python 3.

number1 = int(input('Введите 1 число: '))

number2 = int(input('Введите 2 число: '))

number3 = int(input('Введите 3 число : '))

lst = [number1, number2, number3]

print("Набольшее число: ", max(lst))

print("Наименьшее число: ", min(lst))

n1 = int(input("1 число = "))

n2 = int(input("2 число = "))

n3 = int(input("3 число = "))

print("Max = ", max(n1, n2, n3))

print("Min = ", min(n1, n2, n3))

--- c if ---

n1 = int(input("1 число = "))

n2 = int(input("2 число = "))

n3 = int(input("3 число = "))

maxN = n1

minN = n1

if maxN < n2:

  maxN = n2

else:

  maxN = n3

if minN > n2:

  minN = n2

else:

  minN = n3

print("Max = ", maxN)

print("Min = ", minN)

Пошаговая детализацияпредставляет собой простой процесс, предпола­гаю­щий первоначальное выражение логики модуля в терминах гипотети­чес­кого (условного) языка высокого уровня с последующей детализацией каждого предложения в терминах языка более низкого уровня, до тех пор, пока, наконец, не будет достигнут уровень используемого языка программи­рования. здесь уместно напомнить: чем меньше язык содержит деталей, тем более он высокого уровня. можно считать языком самого высокого уровня обычную человеческую речь, а языком низкого уровня — машинный язык.

Понятие кластеризации

Кластеризация (или кластерный анализ) — это задача разбиения множества объектов на группы, называемые кластерами. Внутри каждой группы должны оказаться «похожие» объекты, а объекты разных группы должны быть как можно более отличны. Главное отличие кластеризации от классификации состоит в том, что перечень групп четко не задан и определяется в процессе работы алгоритма.

Применение кластерного анализа в общем виде сводится к следующим этапам:

Отбор выборки объектов для кластеризации.

Определение множества переменных, по которым будут оцениваться объекты в выборке. При необходимости – нормализация значений переменных.

Вычисление значений меры сходства между объектами.

Применение метода кластерного анализа для создания групп сходных объектов (кластеров).

Представление результатов анализа.

Объяснение: