ChatGPT Gemini Python Course 33
https://chat.openai.com/share/d08f676...
• Курс Python Урок 23 (Python Course Lesson...
https://campus.datacamp.com/courses/i...
Глобальні та локальні змінні
*Вступ:*
Цей код Python демонструє різницю між глобальними та локальними змінними.
*Пояснення коду:*
`a` - **глобальна змінна**, оголошена за межами будь-якої функції.
`f()`, `g()` та `h()` - **функції**, визначені в коді.
*`f()`:*
Ця функція друкує значення *глобальної змінної* `a`.
*`g()`:*
*Локальна змінна* `a` оголошується та ініціалізується значенням 2.
Функція друкує значення *локальної змінної* `a`.
*`h()`:*
Використовується ключове слово `global` для оголошення *змінної* `a` **глобальною**.
Значення *глобальної змінної* `a` змінюється на 3.
Функція друкує значення *зміненої* `a`.
*Вивід:*
```
global: 10
Всередині f() : 10
global: 10
Всередині g() : 2
global: 10
Всередині h() : 3
global : 3
```
*Пояснення виводу:*
`global: 10` - початкове значення *глобальної змінної* `a`.
`Всередині f() : 10` - `f()` використовує *глобальну змінну* `a`, яка має значення 10.
`global: 10` - значення *глобальної змінної* `a` не змінюється після виклику `f()`.
`Всередині g() : 2` - `g()` використовує *локальну змінну* `a`, яка ініціалізована значенням 2.
`global: 10` - *глобальна змінна* `a` не змінюється після виклику `g()`.
`Всередині h() : 3` - `h()` використовує *глобальну змінну* `a` і змінює її значення на 3.
`global : 3` - *глобальна змінна* `a` змінюється на 3 після виклику `h()`.
Numpy - Створення масивів
*Вступ:*
Цей код Python демонструє, як створювати масиви різної розмірності (рангу) за допомогою бібліотеки Numpy.
*Пояснення коду:*
`import numpy as np` - імпортує бібліотеку Numpy.
`np.array([1, 2, 3])` - створює одномірний масив (ранг 1) з трьох елементів.
`np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])` - створює двовимірний масив (ранг 2) з двох рядків по три елементи.
`np.array((1, 3, 2))` - створює одномірний масив з кортежу.
*Вивід:*
```
Масив з рангом 1:
[1 2 3]
Масив з рангом 2:
[[1 2 3]
[4 5 6]]
Масив, створений за допомогою кортежу
[1 3 2]
```
*Пояснення виводу:*
`Масив з рангом 1: [1 2 3]` - одномірний масив з трьох елементів.
`Масив з рангом 2: [[1 2 3] [4 5 6]]` - двовимірний масив з двох рядків по три елементи.
`Масив, створений за допомогою кортежу [1 3 2]` - одномірний масив з трьох елементів, створений з кортежу.
*Додаткова інформація:*
Numpy пропонує безліч інших функцій для створення масивів, наприклад `np.zeros()`, `np.ones()`, `np.linspace()`.