Vot vse zadachki

practica/zadachi.py

@@ -478,16 +478,49 @@
 #    print(i, end=' ')
 
 #  удаление дубликатов           
-# a = input().split()
-# def del_dubl(a):
-#     seen = set()
-#     seen_add = seen.add
-#     return [x for x in a if not (x in seen or seen_add(x))]
-# print (del_dubl(a))
+a = input().split()
+def del_dubl(a):
+    seen = set()
+    seen_add = seen.add
+    return [x for x in a if not (x in seen or seen_add(x))]
+print (del_dubl(a))
 
-n =3 
-a = [[0]*n]*n
-a[0][0]= 5
-print (a)
+# n =3 
+# a = [[0]*n]*n
+# a[0][0]= 5
+# print (a)
  
 
+# from scipy.stats import f
+# data = pd.DataFrame({1:[3,1,2],2:[5,3,4],3:[7,6,5]}) # Here 3 groups and we are going to compare them
+# def odno_disp(data):
+#     first_group = [i for i in data[1]] # Выделяем группы для операции над данными
+#     second_group = [i for i in data[2]]
+#     third_group = [i for i in data[3]]
+#     number_of_groups = len([first_group,second_group,third_group])
+    
+#     all_groups = first_group+second_group+third_group # Все группы тут
+#     mean_of_all_groups = np.mean(all_groups) # среднее значение всей группы
+    
+#     sum_of_squared_total = sum([(i-mean_of_all_groups)**2 for i in all_groups]) # Обьщая изменчивость наших данных, здесь мы расчитали сумму всех квадратов отклонение от среднего
+#     df_of_sst = len(all_groups) - 1 # Число степеней свободы в SST
+    
+#     ssw1 = sum([(i-np.mean(first_group))**2 for i in first_group]) # для расчета суммы квадратов
+#     ssw2 = sum([(i-np.mean(second_group))**2 for i in second_group]) # расчитаем сумму кв всех групп
+#     ssw3 = sum([(i-np.mean(third_group))**2 for i in third_group])
+#     sum_of_squared_within = ssw1+ssw2+ssw3 # сумма квадратов внутри групповая
+#     df_of_ssw = len(all_groups) - number_of_groups # Число степеней свободы во внутри групповой
+    
+#     # Теперь узнаем на сколько наши групповые отклоняются от общегрупповых средних
+#     for_minus_from_each_group = [first_group, second_group, third_group] # для минуса из каждых групп
+#     sum_of_squared_between = sum([number_of_groups*(np.mean(i)-mean_of_all_groups)**2 for i in for_minus_from_each_group])
+#     df_of_ssb = number_of_groups - 1
+    
+#     F = (sum_of_squared_between / df_of_ssb) / (sum_of_squared_within / df_of_ssw)
+#     P_value = f.sf(F, df_of_ssb, df_of_ssw)
+#     if P_value >= 0.05:
+#         return f"Мы не отклоняем нулевую гипотезу так как P_value = {P_value}"
+#     else:
+#         return f"Мы отклоняем нулевую гипотезу то есть P value = {P_value}, H1 верна то есть минимум 2 данные различаются между собой в Генеральной совокупонсти"
+# p = odno_disp(data)
+# p

practica/zadachka.py

@@ -0,0 +1,6 @@
+a = input().split()
+def del_dubl(a):
+    seen = set()
+    seen_add = seen.add
+    return [x for x in a if not (x in seen or seen_add(x))]
+print (del_dubl(a))