import argparse

# Создаём парсер аргументов
parser = argparse.ArgumentParser(description="Пример работы с argparse")
parser.add_argument("--name", type=str, help="Имя пользователя")
parser.add_argument("--age", type=int, help="Возраст пользователя")

# Разбираем аргументы
args = parser.parse_args()

# Используем аргументы
print(f"Привет, {args.name}! Тебе {args.age} лет.")

🗣️ В этом примере argparse разбирает аргументы --name и --age, переданные через командную строку. Это упрощает создание CLI-приложений.

Стабильный признак — это признак, у которого стандартное отклонение по всем объектам меньше заданного порога threshold.

import numpy as np

def find_stable_features(matrix, threshold=0.1):
data = np.array(matrix)
stds = np.std(data, axis=0)
stable_indices = [i for i, std in enumerate(stds) if std < threshold]
return stable_indices

# Пример входных данных
X = [
[1.0, 0.5, 3.2],
[1.0, 0.49, 3.1],
[1.0, 0.52, 3.0],
[1.0, 0.5, 3.3],
]

print(find_stable_features(X, threshold=0.05))
# Ожидаемый результат: [0, 1]

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np

X = np.array([[10, 200],
              [20, 300],
              [30, 400]])

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

print(X_scaled)

🗣️ В этом примере значения всех признаков преобразуются так, что каждый столбец имеет среднее значение 0 и одинаковый масштаб. Это ускоряет обучение и повышает качество модели.

python count_rows.py large_file.csv
Количество строк: 3

import csv
import sys

def count_rows(file_path):
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
reader = csv.reader(file)
# Используем enumerate для подсчёта строк, исключая заголовок
row_count = sum(1 for _ in reader) - 1 # Минус 1 для исключения заголовка
return row_count

if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) < 2:
print("Использование: python count_rows.py <file_path>")
sys.exit(1)

file_path = sys.argv[1]
try:
result = count_rows(file_path)
print(f"Количество строк: {result}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка: {e}")