Импорт библиотек и управление зависимостями

Использование библиотек: пример NumPy и pandas

Давайте продемонстрируем импорт и применение пары популярных библиотек, которые часто используются в ноутбуках:

• NumPy: библиотека для численных вычислений с многомерными массивами.

• pandas: библиотека для работы с табличными данными (DataFrame).

import numpy as np
import pandas as pd

# Создадим массив NumPy и вычислим несколько статистик
data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("Массив:", data)
print("Среднее значение:", np.mean(data))
print("Стандартное отклонение:", np.std(data))

# Создадим DataFrame pandas из словаря списков
df = pd.DataFrame({
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "Age": [25, 30, 35]
})
display(df)
print("Средний возраст:", df["Age"].mean())

Увидим:

Обратите внимание: display(df) используется вместо print(df) для DataFrame, чтобы получить более приятное табличное отображение (с форматированием HTML). В простом случае можно и просто написать df последней строкой ячейки — Jupyter автоматически выведет табличку.