Коллекции чисел: создание, преобразование, анализ

Расширенные примеры работы со списками чисел

Список чисел Фибоначчи

def fibonacci(n):
    fib = [0, 1]
    for i in range(2, n):
        fib.append(fib[i-1] + fib[i-2])
    return fib[:n]

print(fibonacci(10))

[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

Генерация последовательности Фибоначчи с помощью списка и цикла. Обратите внимание на срез, чтобы вернуть ровно n элементов, если n меньше 2.

Список простых чисел решетом Эратосфена

def sieve_of_eratosthenes(limit):
    is_prime = [True] * (limit + 1)
    is_prime[0] = is_prime[1] = False
    for i in range(2, int(limit**0.5) + 1):
        if is_prime[i]:
            for j in range(i*i, limit+1, i):
                is_prime[j] = False
    return [num for num, prime in enumerate(is_prime) if prime]

print(sieve_of_eratosthenes(30))

[2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29]

Эффективный способ получения всех простых чисел до заданного предела с использованием булевого списка.

Список случайных чисел с нормальным распределением

import random
import statistics

random.seed(42)
data = [random.gauss(100, 15) for _ in range(1000)]
print('Среднее:', round(statistics.mean(data), 2))
print('Стандартное отклонение:', round(statistics.stdev(data), 2))

Среднее: 100.13
Стандартное отклонение: 15.09

Генерация списка из 1000 чисел, распределённых по нормальному закону. Используется фиксация генератора для воспроизводимости.

Чтение чисел из текстового файла

# Предположим, файл numbers.txt содержит строку "23 45 67 89"
with open('numbers.txt', 'r') as f:
    content = f.read()
numbers = [int(x) for x in content.split()]
print(numbers)

[23, 45, 67, 89]

Чтение всех чисел из файла, разделённых пробелами или переводами строк. Обработка ошибок: если файл содержит нечисловые данные, добавьте try-except или фильтрацию.

Список чисел с плавающей точкой, округлённых до двух знаков

raw = [3.14159, 2.71828, 1.41421]
rounded = [round(x, 2) for x in raw]
print(rounded)

[3.14, 2.72, 1.41]

Метод round позволяет контролировать точность. Для финансовых расчётов используйте Decimal.

Накопление сумм с itertools.accumulate

from itertools import accumulate

data = [1, 2, 3, 4, 5]
cumulative = list(accumulate(data))
print(cumulative)

[1, 3, 6, 10, 15]

Префиксные суммы - полезны для анализа временных рядов или расчёта скользящих средних.

Преобразование чисел в двоичный вид

nums = [0, 1, 2, 3, 10]
binary = [bin(num) for num in nums]
print(binary)

['0b0', '0b1', '0b10', '0b11', '0b1010']

Функция bin возвращает строку с префиксом '0b'. Для удаления префикса используйте срез [2:].

Фильтрация чисел, превышающих порог

threshold = 50
scores = [10, 80, 45, 90, 55]
passed = [x for x in scores if x > threshold]
print(passed)

[80, 90, 55]

Генератор списка с условием - лаконичный способ отбора.

Использование map с несколькими аргументами

bases = [2, 3, 4]
exponents = [3, 2, 1]
powers = list(map(pow, bases, exponents))
print(powers)

[8, 9, 4]

map поддерживает несколько итерируемых объектов. Функция pow принимает два аргумента.

Список чисел с использованием array.array

import array
arr = array.array('i', [1, 2, 3])  # 'i' - целые числа
print(arr)
print(list(arr))

array('i', [1, 2, 3])
[1, 2, 3]

Модуль array обеспечивает более эффективное хранение чисел одного типа, чем список, но с ограниченными возможностями.