{"id":294392,"date":"2019-09-07T21:00:16","date_gmt":"2019-09-07T21:00:16","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=294392"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=294392","title":{"rendered":"\u0420\u043e\u0441\u0442. \u0412\u0435\u0441. \u0422\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0430"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\">\n<p>\u0412 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0414\u0430\u0442\u0430\u0421\u0435\u0442\u0430 \u044f \u043d\u0430\u0431\u0440\u0451\u043b <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/mustafaali96\/weight-height\">\u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0430\u0441\u0430\u0432\u0446\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"ob-etom-krasavce\">\u041e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0440\u0430\u0441\u0430\u0432\u0446\u0435<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 \u043d\u0451\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u0435 <strong>10 000 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d<\/strong>. \u041d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u00ab\u043b\u0438\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e\u00bb. \u0422\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442, \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0430. \u042d\u0442\u0430 \u0442\u0430\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u043c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u0436, \u043d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c!<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"chto-mne-bylo-interesno\">\u0427\u0442\u043e \u043c\u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e?<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0412 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u0440\u043e\u0441\u0442<\/strong> \u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d?<\/li>\n<li><strong>\u041a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043d\u0438<\/strong> \u2014 \u00ab\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439\u00bb \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u0430 \u0438 \u00ab\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f\u00bb \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u0430? <\/li>\n<li>\u0421\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u044c\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u00abKNN\u00bb \u043f\u043e \u044d\u0442\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c <strong>\u0443\u0433\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441 \u043f\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0443<\/strong>?<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0433\u043d\u0430\u043b\u0438!<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/s6\/wl\/a8\/s6wla8torbv7yxx6htozt7gesvg.jpeg\" alt=\"logo\"><\/p>\n<p><a name=\"habracut\"><\/a>  <\/p>\n<h2 id=\"pervyy-vzglyad\">\u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u0438<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 import pandas as pd  # \u0414\u043b\u044f \u043c\u043e\u0438\u0445 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u043e\u0432 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline  # \u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u0430\u0448\u0448\u0438\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u00ab\u041a \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439\u00bb from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor # \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b  from sklearn.model_selection import train_test_split<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0432\u0441\u0442\u0430\u043b\u0438 \u0440\u043e\u0432\u043d\u043e \u2014 \u043f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u044c \u0441\u0430\u043c \u0414\u0430\u0442\u0430\u0421\u0435\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 10 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432. \u042d\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u0448\u0435 \u043d\u0443\u0442\u0440\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u043f\u043e\u043a\u043e\u0439\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0432\u0441\u0451 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u043d\u0435 \u043f\u0443\u0433\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442 \u0438 \u0432\u0435\u0441 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430\u043c. \u042d\u0442\u043e \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439: <strong>\u0434\u044e\u0439\u043c\u044b<\/strong> \u0438 <strong>\u0444\u0443\u043d\u0442\u044b<\/strong>, \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e <strong>\u0441\u0430\u043d\u0442\u0438\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432<\/strong> \u0438 <strong>\u043a\u0438\u043b\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c<\/strong>. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">data = pd.read_csv('weight-height.csv') data.head(10)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<div class=\"scrollable-table\">\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>Gender<\/th>\n<th>Height<\/th>\n<th>Weight<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<th>0<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>73.847017<\/td>\n<td>241.893563<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>1<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>68.781904<\/td>\n<td>162.310473<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>2<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>74.110105<\/td>\n<td>212.740856<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>3<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>71.730978<\/td>\n<td>220.042470<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>4<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>69.881796<\/td>\n<td>206.349801<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>5<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>67.253016<\/td>\n<td>152.212156<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>6<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>68.785081<\/td>\n<td>183.927889<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>7<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>68.348516<\/td>\n<td>167.971110<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>8<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>67.018950<\/td>\n<td>175.929440<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>9<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>63.456494<\/td>\n<td>156.399676<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e! \u041c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0441\u044f\u0442\u044c \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u2014 \u00ab\u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u044b\u00bb. \u041c\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c \u0438\u0445 <strong>\u0440\u043e\u0441\u0442<\/strong> (height) \u0438 <strong>\u0432\u0435\u0441<\/strong> (weight). \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">data.shape &gt;&gt; (10000, 3)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u0414\u0435\u0441\u044f\u0442\u044c \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a<\/strong> \/ \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439. \u0418 \u0443 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 <strong>\u043f\u043e \u0442\u0440\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430<\/strong>. \u0422\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e!<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0438\u0448\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u0438\u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0443 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0442\u0443\u0442 \u0441\u0430\u043d\u0442\u0438\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438 \u043a\u0438\u043b\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">data['Height'] *= 2.54 data['Weight'] \/= 2.205  # \u0418 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 data.head(10)<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<div class=\"scrollable-table\">\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>Gender<\/th>\n<th>Height<\/th>\n<th>Weight<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<th>0<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>187.571423<\/td>\n<td>109.702296<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>1<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>174.706036<\/td>\n<td>73.610192<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>2<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>188.239668<\/td>\n<td>96.481114<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>3<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>182.196685<\/td>\n<td>99.792504<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>4<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>177.499761<\/td>\n<td>93.582676<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>5<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>170.822660<\/td>\n<td>69.030456<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>6<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>174.714106<\/td>\n<td>83.414008<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>7<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>173.605229<\/td>\n<td>76.177374<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>8<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>170.228132<\/td>\n<td>79.786594<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>9<\/th>\n<td>Male<\/td>\n<td>161.179495<\/td>\n<td>70.929558<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0442 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u044b\u0447\u043d\u0435\u0435. \u0418 \u043f\u0435\u0440\u0432\u0430\u044f \u0436\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u043d\u0430\u043c \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438 \u043e \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u0435 \u0441 \u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u043c ~190\u0441\u043c \u0438 \u0432\u0435\u0441\u043e\u043c ~110\u043a\u0433. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a. \u041d\u0430\u0437\u043e\u0432\u0451\u043c \u0435\u0433\u043e \u0411\u043e\u0431.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u043e \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u044c: \u044d\u0442\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0430\u043b\u043e \u043f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438? \u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0432\u0441\u0435 \u043f\u043b\u044e\u0441-\u043c\u0438\u043d\u0443\u0441 \u0411\u043e\u0431\u044b? \u042d\u0442\u043e \u043d\u0435\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u043e\u0437\u0436\u0435.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0410 \u0441\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u043c, <strong>\u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u043e<\/strong> \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0447\u0435\u0442\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u0432\u0430 \u0433\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0430?<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">data['Gender'].value_counts()  &gt;&gt; Male      5000    Female    5000    Name: Gender, dtype: int64<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0418\u0434\u0435\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0440\u043e\u0432\u043d\u0443. \u0418 \u044d\u0442\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e, \u0432\u0435\u0434\u044c \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0431\u044b \u0431\u044b\u043b\u043e: 9999 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 1 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u0430, \u0442\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0431\u044b \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0432\u0438\u0434, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0414\u0430\u0442\u0430\u0421\u0435\u0442 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0441\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0430. \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u2014 \u0432\u0441\u0451 \u043e\u043a!<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"razdelyay-i-izuchay\">\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u044f\u0439 \u0438 \u0438\u0437\u0443\u0447\u0430\u0439!<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u0434\u0432\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0430 \u0438 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u0412\u0435\u0434\u044c \u0432 \u0436\u0438\u0437\u043d\u0438 \u043c\u044b \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0432\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u044b \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u044b \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u043f\u043b\u044e\u0441-\u043c\u0438\u043d\u0443\u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0440\u043e\u0441\u0442 \u0438 \u0432\u0435\u0441<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u041c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u044b data_male = data[data['Gender'] == 'Male'].copy()  # \u0416\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u044b data_female = data[data['Gender'] == 'Female'].copy()<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u043d\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0443\u044e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0443\u044e \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c <strong>pandas<\/strong>.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u041c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u044b<\/strong>:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">data_male.describe()<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<div class=\"scrollable-table\">\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>Height<\/th>\n<th>Weight<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<th>count<\/th>\n<td>5000.000000<\/td>\n<td>5000.000000<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>mean<\/th>\n<td>175.326919<\/td>\n<td>84.816608<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>std<\/th>\n<td>7.272940<\/td>\n<td>8.971045<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>min<\/th>\n<td>148.353539<\/td>\n<td>51.203147<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>25%<\/th>\n<td>170.623685<\/td>\n<td>78.860665<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>50%<\/th>\n<td>175.330380<\/td>\n<td>84.822470<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>75%<\/th>\n<td>180.311409<\/td>\n<td>90.865216<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>max<\/th>\n<td>200.656806<\/td>\n<td>122.444308<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u0416\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u044b<\/strong>:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">data_female.describe()<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<div class=\"scrollable-table\">\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th><\/th>\n<th>Height<\/th>\n<th>Weight<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<th>count<\/th>\n<td>5000.000000<\/td>\n<td>5000.000000<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>mean<\/th>\n<td>161.820285<\/td>\n<td>61.614555<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>std<\/th>\n<td>6.848561<\/td>\n<td>8.626970<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>min<\/th>\n<td>137.828359<\/td>\n<td>29.342461<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>25%<\/th>\n<td>157.211881<\/td>\n<td>55.752425<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>50%<\/th>\n<td>161.876547<\/td>\n<td>61.731330<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>75%<\/th>\n<td>166.531456<\/td>\n<td>67.487948<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<th>max<\/th>\n<td>186.409548<\/td>\n<td>91.717557<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p>  <\/p>\n<div class=\"spoiler\"><b class=\"spoiler_title\">\u041d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043b\u0438\u043a\u0431\u0435\u0437 \u043f\u043e \u0438\u043d\u0444\u0435 \u0432\u044b\u0448\u0435<\/b><\/p>\n<div class=\"spoiler_text\">\n<p>\u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u043c: <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430<\/strong> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0447\u0438\u0441\u0435\u043b \/ \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439, \u044d\u0442\u043e \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0438\u0434 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u044c\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b <strong>\u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b<\/strong> \u043c\u044f\u0447\u0430. \u041e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \/ \u043c\u0430\u043b\u0435\u043d\u044c\u043a\u0438\u0439 <\/li>\n<li>\u0433\u043b\u0430\u0434\u043a\u0438\u0439 \/ \u0448\u0435\u0440\u0448\u0430\u0432\u044b\u0439<\/li>\n<li>\u0441\u0438\u043d\u0438\u0439 \/ \u043a\u0440\u0430\u0441\u043d\u044b\u0439<\/li>\n<li>\u043f\u0440\u044b\u0433\u0443\u0447\u0438\u0439 \/ \u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c. <\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e <strong>\u044d\u0442\u0438\u043c \u0438 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430<\/strong>. \u041d\u043e \u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u0442 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0441 \u043c\u044f\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0430 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0410 \u0432\u043e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0432\u044b\u0448\u0435:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><strong>count<\/strong> \u2014 \u041a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432.<\/li>\n<li><strong>mean<\/strong> \u2014 \u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0430 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0434\u0435\u043b\u0451\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0430 \u0438\u0445 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e.<\/li>\n<li><strong>std<\/strong> \u2014 \u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u044c \u0438\u0437 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438. \u041f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0431\u0440\u043e\u0441 \u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u043d \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e.<\/li>\n<li><strong>min<\/strong> \u2014 \u041c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c.<\/li>\n<li><strong>25%<\/strong> \u2014 \u041f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u043b\u044c. \u041f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f 25% \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439.<\/li>\n<li><strong>50%<\/strong> \u2014 \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u043b\u044c \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0430. \u041f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0432\u044b\u0448\u0435 \u0438 \u043d\u0438\u0436\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439.<\/li>\n<li><strong>75%<\/strong> \u2014 \u0422\u0440\u0435\u0442\u0438\u0439 \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u043b\u044c. \u041f\u043e \u0430\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438 \u0441 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u043c \u043a\u0432\u0430\u0440\u0442\u0438\u043b\u0435\u043c, \u043d\u043e \u043d\u0438\u0436\u0435 75% \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439.<\/li>\n<li><strong>max<\/strong> \u2014 \u041c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 <strong>\u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0447\u0443\u0432\u0441\u0442\u0432\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e<\/strong> \u043a \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u0430\u043c! \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0437\u0430\u0440\u043f\u043b\u0430\u0442\u0443 10 000 \u20bd, \u0430 \u043f\u044f\u0442\u044b\u0439 \u2014 460 000 \u20bd. \u0422\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u2014 100 000 \u20bd. \u0410 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0430 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0435\u0436\u043d\u0435\u0439 \u2014 10 000 \u20bd.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043f\u043b\u043e\u0445\u043e\u0439 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c. \u041a \u043d\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438, \u0441 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0436\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0437\u0430\u0433\u0432\u043e\u0437\u0434\u043a\u0430. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0435\u0447\u0451\u0442\u043d\u043e\u0435. \u0422\u043e \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u00ab\u043f\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u00bb. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0410 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0447\u0451\u0442\u043d\u043e\u0435, \u0442\u043e \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0430 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u0434\u0432\u0443\u043c\u044f \u00ab\u0441\u0430\u043c\u044b\u043c\u0438 \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438\u00bb. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0446\u0435\u043b\u044b\u0435 \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430, \u0430 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u2014 \u043d\u0435 \u0443\u0434\u0438\u0432\u043b\u044f\u0439\u0442\u0435\u0441\u044c. \u0421\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0447\u0451\u0442\u043d\u043e.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440<\/strong>: <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u044b\u043d \u043f\u0440\u0438\u043d\u0451\u0441 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0441\u043e \u0448\u043a\u043e\u043b\u044b. \u0411\u044b\u043b\u043e \u043f\u044f\u0442\u044c \u0443\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432, \u043e\u043d \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b: 1, 5, 3, 2, 4<br \/>  \u041f\u044f\u0442\u044c \u043e\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a \u2192 \u043d\u0435\u0447\u0451\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e<br \/>  \u0421\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0443: 1, 2, 3, 4, 5<br \/>  \u0411\u0435\u0440\u0451\u043c \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u2014 3<br \/>  \u041c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u2014 3<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u0430 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0434\u0435\u043d\u044c \u0441\u044b\u043d \u043f\u0440\u0438\u043d\u0451\u0441 \u0441\u043e \u0448\u043a\u043e\u043b\u044b \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438: 4, 2, 3, 5<br \/>  \u0427\u0435\u0442\u044b\u0440\u0435 \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u2192 \u043d\u0435\u0447\u0451\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e<br \/>  \u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u043c \u043f\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0443: 2, 3, 4, 5<br \/>  \u0411\u0435\u0440\u0451\u043c \u0446\u0435\u043d\u0442\u0440\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435: 3, 4<br \/>  \u041d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u0438\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435: 3.5<br \/>  \u041c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0430 \u2014 3.5<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412\u044b\u0432\u043e\u0434: \u041c\u043e\u043b\u043e\u0434\u0435\u0446 \u0441\u044b\u043d\u0430 \ud83d\ude42<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412\u0438\u0434\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e <strong>\u0443 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d<\/strong> \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0438 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u0430: 175\u0441\u043c \u0438 85\u043a\u0433. \u0410 <strong>\u0443 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d<\/strong>: 162\u0441\u043c \u0438 62\u043a\u0433. \u042d\u0442\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442 \u043d\u0430\u043c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0431\u0440\u043e\u0441\u043e\u0432 \u043d\u0435\u0442. \u041b\u0438\u0431\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0441\u0438\u043c\u043c\u0435\u0442\u0440\u0438\u0447\u043d\u044b \u0432 \u043e\u0431\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u044b \u043e\u0442 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u044b. \u0427\u0442\u043e \u0431\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0440\u0435\u0434\u043a\u043e. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u043e \u0443 \u043e\u0431\u043e\u0438\u0445 \u043f\u043e\u043b\u043e\u0432 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u043e\u0442 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0430\u043d\u044b. \u041d\u043e \u043e\u043d\u0438 \u043d\u0435\u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b \u0438 \u0438\u0445 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0442\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043b\u044f\u0445. \u0418\u0434\u0451\u043c \u0434\u0430\u043b\u044c\u0448\u0435!<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h3 id=\"gistograma\">\u0413\u0438\u0441\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u0430<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0443\u043c\u0430 \u0434\u043e \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c\u0430 \u0432 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430, \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">fig, axes = plt.subplots(2,2, figsize=(20,10)) plt.subplots_adjust(wspace=0, hspace=0)  axes[0,0].hist(data_male['Height'],                 label='Male Height',                 bins=100,                 color='red')  axes[0,1].hist(data_male['Weight'],                 label='Male Weight',                 bins=100,                 color='red',                 alpha=0.4)  axes[1,0].hist(data_female['Height'],                 label='Female Height',                 bins=100,                 color='blue')  axes[1,1].hist(data_female['Weight'],                 label='Female Weight',                 bins=100,                 color='blue',                 alpha=0.4)  axes[0,0].legend(loc=2,                   fontsize=20)  axes[0,1].legend(loc=2,                   fontsize=20)  axes[1,0].legend(loc=2,                   fontsize=20)  axes[1,1].legend(loc=2,                   fontsize=20)  plt.savefig('plt_histogram.png') plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/uu\/jp\/u7\/uujpu7tfx29sedflfucy7ry_gjm.png\" alt=\"hist\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043b\u043e\u043a\u043e\u043b\u043e\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u043e. \u041e\u0447\u0435\u043d\u044c \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 <a href=\"https:\/\/ru.wikipedia.org\/wiki\/%D0%9D%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5\">\u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a>.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043c\u0438\u043c\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0432\u0438\u0434\u0443 \u0438 \u043b\u043e\u0433\u0438\u043a\u0435 \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u2014 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 \u0434\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439, \u0447\u0442\u043e \u043c\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u043c \u0434\u0435\u043b\u043e \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u043d\u0438\u043c.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0431\u044b \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c p-value, \u043d\u043e <del>\u043d\u0435 \u0443\u043c\u0435\u044e<\/del> \u044d\u0442\u043e \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0437\u0430 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h3 id=\"uchimsya-rabotat-ruchkami\">\u0423\u0447\u0438\u043c\u0441\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0440\u0443\u0447\u043a\u0430\u043c\u0438<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>Pandas<\/strong> \u0437\u0430 \u043d\u0430\u0441 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0435. \u041d\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0445\u043e\u0442\u044f \u0431\u044b \u0440\u0430\u0437 \u043f\u043e\u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c\u0443. \u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443, <strong>\u043a\u0430\u043a \u0441\u043a\u0430\u043b\u044c\u043a\u0443\u043b\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<\/strong>.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0434\u0435\u043b\u0430\u0435\u043c \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0435 \u2014 \u0440\u043e\u0441\u0442.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h4 id=\"srednee\">\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435<\/h4>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><math><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/f39\/686\/a9f\/f39686a9fd894bc8d3b29ad2d51e18a8.svg\" alt=\"$M = \\frac{1}{N} \\sum\\limits_{i=1}^N n_i$\" data-tex=\"display\"><\/math><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>, \u0433\u0434\u0435<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>\u041c \u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/li>\n<li>N \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432<\/li>\n<li>ni \u2014 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">mean = data_male['Height'].mean() print('mean:\\t{:.2f}'.format(mean))  &gt;&gt; mean:    175.33<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u0440\u043e\u0441\u0442 \u2014 175\u0441\u043c<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h4 id=\"kvadrat-otkloneniya-ot-srednego\">\u041a\u0432\u0430\u0434\u0440\u0430\u0442 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e<\/h4>\n<p>  <\/p>\n<p><math><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/b46\/69c\/8fd\/b4669c8fd9961d8a6d90b6eb4b3f1330.svg\" alt=\"$d_i = (n_i - M)^2 $\" data-tex=\"display\"><\/math><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>, \u0433\u0434\u0435<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>di \u2014 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<\/li>\n<li>ni \u2014 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440<\/li>\n<li>M \u2014 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">data_male['Height_d'] = (data_male['Height'] - mean) ** 2 data_male['Height_d'].head(10)  &gt;&gt; 0    149.927893    1      0.385495    2    166.739089    3     47.193692    4      4.721246    5     20.288347    6      0.375539    7      2.964214    8     25.997623    9    200.149603    Name: Height_d, dtype: float64<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<h4 id=\"dispersiya\">\u0414\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f<\/h4>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><math><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/98a\/f95\/18e\/98af9518e0f05951a56b4cf244692d97.svg\" alt=\"$D = \\frac{1}{N} \\sum\\limits_{i=1}^N d_i$\" data-tex=\"display\"><\/math><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>, \u0433\u0434\u0435<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>D \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438<\/li>\n<li>di \u2014 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<\/li>\n<li>N \u2014 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u044d\u043a\u0437\u0435\u043c\u043f\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">disp = data_male['Height_d'].mean() print('disp:\\t{:.2f}'.format(disp))  &gt;&gt; disp:    52.89<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0414\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u044f \u2014 53<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h4 id=\"standartnoe-otklonenie\">\u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h4>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><math><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/formulas\/ca8\/55d\/2c7\/ca855d2c716eee061ba5ab81fc568519.svg\" alt=\"$std = \\sqrt{D}$\" data-tex=\"display\"><\/math><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>, \u0433\u0434\u0435<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>std \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/li>\n<li>D \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0438\u0441\u043f\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041a\u043e\u0434:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">std = disp ** 0.5 print('std:\\t{:.2f}'.format(std))  &gt;&gt; std: 7.27<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u2014 7<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h3 id=\"doveritelnye-intervaly\">\u0414\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u044b<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0435\u0439\u0447\u0430\u0441 \u043c\u044b \u0443\u0437\u043d\u0430\u0435\u043c, <strong>\u0432 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0445 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0430\u0445 \u0440\u043e\u0441\u0442\u0430 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u0430 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f 68%, 95% \u0438 99.7% \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d<\/strong>.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u043e \u2014 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e <strong>\u043f\u0440\u0438\u0431\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0442\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c<\/strong> \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e. \u0412\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u044d\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><strong>68%<\/strong> \u2014 \u043f\u043b\u044e\u0441-\u043c\u0438\u043d\u0443\u0441 <strong>\u043e\u0434\u043d\u043e<\/strong> \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<\/li>\n<li><strong>95%<\/strong> \u2014 \u043f\u043b\u044e\u0441-\u043c\u0438\u043d\u0443\u0441 <strong>\u0434\u0432\u0430<\/strong> \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/li>\n<li><strong>99.7%<\/strong> \u2014 \u043f\u043b\u044e\u0441-\u043c\u0438\u043d\u0443\u0441 <strong>\u0442\u0440\u0438<\/strong> \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u0432\u0441\u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">def get_stats(series, title='noname'):     # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438     print('= {} =\\n'.format(title.upper()))      # \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0443 \u043e\u0442 pandas     descr = series.describe()      # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435     mean = descr['mean']     print('= Mean:\\t{:.0f}'.format(mean))      # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0442\u043a\u043b\u043e\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435     std = descr['std']     print('= Std:\\t{:.0f}'.format(std))      # \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0440\u0430\u0441\u043e\u0442\u044b     print('\\n= = = =\\n')      # \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u0435\u043c \u0438\u043d\u0442\u0432\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u044b     ## 68%     devi_1 = [mean - std, mean + std]     ## 95%     devi_2 = [mean - 2 * std, mean + 2 * std]     ## 99.7%     devi_3 = [mean - 3 * std, mean + 3 * std]      # \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442     print('= 68% is from\\t\\t{:.0f} to {:.0f}'.format(devi_1[0], devi_1[1]))     print('= 95% is from\\t\\t{:.0f} to {:.0f}'.format(devi_2[0], devi_2[1]))     print('= 99.7% is from\\t\\t{:.0f} to {:.0f}'.format(devi_3[0], devi_3[1]))<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u0443 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0435\u0451 \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u041c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u044b<\/strong> | <strong>\u0420\u043e\u0441\u0442<\/strong><\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">get_stats(data_male['Height'], title='Male Height')  &gt;&gt;  = MALE HEIGHT =  = Mean: 175 = Std:  7  = = = =  = 68% is from       168 to 183 = 95% is from       161 to 190 = 99.7% is from     154 to 197<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u041c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u044b<\/strong> | <strong>\u0412\u0435\u0441<\/strong><\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">get_stats(data_male['Height'], title='Male Height')  &gt;&gt;  = MALE WEIGHT =  = Mean: 85 = Std:  9  = = = =  = 68% is from       76 to 94 = 95% is from       67 to 103 = 99.7% is from     58 to 112<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u0416\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u044b<\/strong> | <strong>\u0420\u043e\u0441\u0442<\/strong><\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">get_stats(data_male['Height'], title='Male Height')  &gt;&gt;  = FEMALE HEIGHT =  = Mean: 162 = Std:  7  = = = =  = 68% is from       155 to 169 = 95% is from       148 to 176 = 99.7% is from     141 to 182<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u0416\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u044b<\/strong> | <strong>\u0412\u0435\u0441<\/strong><\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">get_stats(data_male['Height'], title='Male Height')  &gt;&gt;  = FEMALE WEIGHT =  = Mean: 62 = Std:  9  = = = =  = 68% is from       53 to 70 = 95% is from       44 to 79 = 99.7% is from     36 to 87<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041e\u0442\u0441\u044e\u0434\u0430 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044b: <\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d: 154\u0441\u043c\u2013197\u0441\u043c \u0438 58\u043a\u0433\u2013112\u043a\u0433.<\/li>\n<li>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d: 141\u0441\u043c\u2013182\u0441\u043c \u0438 36\u043a\u0433\u201387\u043a\u0433.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a \u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0443 \u0438 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441 \u043f\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0443.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"blizhayshie-sosedi\">\u0411\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0438<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u00ab\u041a \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439\u00bb \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442. \u041e\u043d \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0439 \u2014 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u043a\u043e\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u0430\u0447\u043a\u0438 \u2014 \u0438 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u2014 \u0443\u0433\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441 \u043f\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0443. \u042d\u0442\u043e \u0442\u043e, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0430\u043c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e!<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u043e\u043d \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>\u0417\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u0432\u0441\u0435 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/li>\n<li>\u041f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u2014 \u0438\u0449\u0435\u0442 \u041a \u0435\u0451 \u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 (\u0447\u0438\u0441\u043b\u043e \u041a \u0437\u0430\u0434\u0430\u0451\u0442 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c)<\/li>\n<li>\u0423\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442<\/li>\n<li>\u0412\u044b\u0434\u0430\u0451\u0442 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h4 id=\"eksperimentiruem-na-muzhchinah\">\u042d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043d\u0430 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u0430\u0445<\/h4>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_male['Height'], data_male['Weight'])<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0420\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u043b\u0438, \u043d\u0430\u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u0422\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0430 knr3 = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3) knr3.fit(X_train.values.reshape(-1,1), y_train.values.reshape(-1,1)) knr3.score(X_train.values.reshape(-1,1), y_train.values.reshape(-1,1))  &gt;&gt; 0.8298400793623182  # \u041f\u044f\u0442\u044c \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 knr5 = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5) knr5.fit(X_train.values.reshape(-1,1), y_train.values.reshape(-1,1)) knr5.score(X_train.values.reshape(-1,1), y_train.values.reshape(-1,1))  &gt;&gt; 0.7958051642678619  # \u0421\u0435\u043c\u044c \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u0435\u0439 knr7 = KNeighborsRegressor(n_neighbors=7) knr7.fit(X_train.values.reshape(-1,1), y_train.values.reshape(-1,1)) knr7.score(X_train.values.reshape(-1,1), y_train.values.reshape(-1,1))  &gt;&gt; 0.7769249318420969<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u043c \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0438 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0442\u0440\u0451\u0445 \u0441\u043e\u0441\u0435\u0434\u044f\u0445. \u041d\u043e \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441: \u0441\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0443\u0433\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0441?<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">knr3.predict([[180]])[0, 0]  &gt;&gt; 88.67596236265881<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p>88\u043a\u0433 \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u043e. \u0412 \u044d\u0442\u0443 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u0443 \u043c\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0441 \u2014 89.8\u043a\u0433<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h3 id=\"grafik-predskazaniy-dlya-muzhchin\">\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412\u0440\u0435\u043c\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043c\u043e\u044e \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u0443\u044e \u0447\u0430\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0443\u043a\u0438 \u2014 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">array_male = []  # \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b 99.7% xaxis = range(154, 198)  for h in xaxis:     ans = knr3.predict([[h]])     array_male.append(ans[0, 0])  plt.figure(figsize=(20,10)) plt.plot(xaxis, array_male, 'r-', linewidth=4) plt.title('Male heght-weight dependence', fontsize=30) plt.xlabel('Height', fontsize=30) plt.ylabel('Weight', fontsize=30) plt.grid() plt.savefig('plt_knn_male.png') plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/zx\/lj\/0v\/zxlj0vnhruckqbq_xsz8j0fygbu.png\" alt=\"male_plot\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<h4 id=\"model-i-grafik-predskazaniy-dlya-zhenschin\">\u041c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d<\/h4>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_female['Height'], data_female['Weight'])  knr3 = KNeighborsRegressor(n_neighbors=3) knr3.fit(X_train.values.reshape(-1,1), y_train.values.reshape(-1,1)) knr3.score(X_train.values.reshape(-1,1), y_train.values.reshape(-1,1))  &gt;&gt; 0.8135681584074799<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\">array_female = []  # \u0434\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b 99.7% xaxis = range(141, 183)  for h in xaxis:     ans = knr3.predict([[h]])     array_female.append(ans[0, 0])  plt.figure(figsize=(20,10)) plt.plot(xaxis, array_female, 'b-', linewidth=4) plt.title('Female heght-weight dependence', fontsize=30) plt.xlabel('Height', fontsize=30) plt.ylabel('Weight', fontsize=30) plt.grid() plt.savefig('plt_knn_female.png') plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/ey\/ey\/qg\/eyeyqgnjllaranpzys2_imwy9xe.png\" alt=\"female_plot\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041d\u0443 \u0438 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u044f\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0438 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435:<\/p>\n<p>  <\/p>\n<pre><code class=\"python\"># \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u043e\u0432 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d xaxis = range(154, 183)  plt.figure(figsize=(20,10)) plt.plot(xaxis, array_male[:-15], 'r-', linewidth=4) plt.plot(xaxis, array_female[13:], 'b-', linewidth=4) plt.title('Together heght-weight dependence', fontsize=30) plt.xlabel('Height', fontsize=30) plt.ylabel('Weight', fontsize=30) plt.grid() plt.savefig('plt_knn_together.png') plt.show()<\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/wg\/do\/6y\/wgdo6yyb0zzdycc66rge8oyabl0.png\" alt=\"together_plot\"><\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"otvety-na-voprosy\">\u041e\u0442\u0432\u0435\u0442\u044b \u043d\u0430 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u2014 \u0412 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u0440\u043e\u0441\u0442 \u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d?<\/strong><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>99.7% \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d: \u043e\u0442 154\u0441\u043c \u0434\u043e 197\u0441\u043c \u0438 \u043e\u0442 58\u043a\u0433 \u0434\u043e 112\u043a\u0433.<br \/>  \u0410 99.7% \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d: \u043e\u0442 141\u0441\u043c \u0434\u043e 182\u0441\u043c \u0438 \u043e\u0442 36\u043a\u0433 \u0434\u043e 87\u043a\u0433.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u2014 \u041a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043d\u0438 \u2014 \u00ab\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439\u00bb \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u0430 \u0438 \u00ab\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f\u00bb \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u0430?<\/strong><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u0430 \u2014 175\u0441\u043c \u0438 85\u043a\u0433.<br \/>  \u0410 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u0430 \u2014 162\u0441\u043c \u0438 62\u043a\u0433.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><strong>\u2014 \u0421\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u044c\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u00abKNN\u00bb \u043f\u043e \u044d\u0442\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u0443\u0433\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441 \u043f\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0443?<\/strong><\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0414\u0430, \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0430 88\u043a\u0433, \u0430 \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f 89.8\u043a\u0433.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412\u0441\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u043b, \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b <a href=\"https:\/\/github.com\/andybeardness\/My_DataScience\/tree\/master\/ANALYSIS\/Height_Weight\">\u0442\u0443\u0442<\/a><\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"minusy-stati\">\u041c\u0438\u043d\u0443\u0441\u044b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>\u041d\u0435\u0442 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0414\u0430\u0442\u0430\u0421\u0435\u0442\u0430. \u0412\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e, \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u044b \u0443 \u043b\u044e\u0434\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c. \u041f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430 \u0432\u0435\u0440\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u044c \u0435\u0433\u043e \u043d\u0435\u043b\u044c\u0437\u044f, \u0430 \u0440\u0430\u0434\u0438 \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 \u2014 \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430.<\/li>\n<li>\u041f\u043e-\u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u043c\u0443 \u2014 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u0442\u0435\u0441\u0442 \u043d\u0430 \u043d\u043e\u0440\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"epilog\">\u042d\u043f\u0438\u043b\u043e\u0433<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0432\u044c \u043b\u0430\u0439\u043a, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u043e\u043f\u0430\u043b \u0432 99.7% \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b<\/p>\n<\/div>\n<p>               <script class=\"js-mediator-script\">!function(e){function t(t,n){if(!(n in e)){for(var r,a=e.document,i=a.scripts,o=i.length;o--;)if(-1!==i[o].src.indexOf(t)){r=i[o];break}if(!r){r=a.createElement(\"script\"),r.type=\"text\/javascript\",r.async=!0,r.defer=!0,r.src=t,r.charset=\"UTF-8\";var d=function(){var e=a.getElementsByTagName(\"script\")[0];e.parentNode.insertBefore(r,e)};\"[object Opera]\"==e.opera?a.addEventListener?a.addEventListener(\"DOMContentLoaded\",d,!1):e.attachEvent(\"onload\",d):d()}}}t(\"\/\/mediator.mail.ru\/script\/2820404\/\",\"_mediator\")}(window);<\/script>     <br \/> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/post\/466123\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/post\/466123\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html js-mediator-article\">\n<p>\u0412 \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a\u0435 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0433\u043e \u0414\u0430\u0442\u0430\u0421\u0435\u0442\u0430 \u044f \u043d\u0430\u0431\u0440\u0451\u043b <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/mustafaali96\/weight-height\">\u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0430\u0441\u0430\u0432\u0446\u0430<\/a>.<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"ob-etom-krasavce\">\u041e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043a\u0440\u0430\u0441\u0430\u0432\u0446\u0435<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0412 \u043d\u0451\u043c \u0435\u0441\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u0435\u0441\u0435 <strong>10 000 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d<\/strong>. \u041d\u0438\u043a\u0430\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0438\u0447\u0435\u0433\u043e \u00ab\u043b\u0438\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e\u00bb. \u0422\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442, \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0430. \u042d\u0442\u0430 \u0442\u0430\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u043c\u043d\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c. <\/p>\n<p>  <\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e \u0436, \u043d\u0430\u0447\u043d\u0451\u043c!<\/p>\n<p>  <\/p>\n<h2 id=\"chto-mne-bylo-interesno\">\u0427\u0442\u043e \u043c\u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e?<\/h2>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u0412 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0435 \u0432\u0435\u0441 \u0438 \u0440\u043e\u0441\u0442<\/strong> \u0443 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d \u0438 \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d?<\/li>\n<li><strong>\u041a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043e\u043d\u0438<\/strong> \u2014 \u00ab\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0438\u0439\u00bb \u043c\u0443\u0436\u0447\u0438\u043d\u0430 \u0438 \u00ab\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f\u00bb \u0436\u0435\u043d\u0449\u0438\u043d\u0430? <\/li>\n<li>\u0421\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0435\u043d\u044c\u043a\u0430\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u00abKNN\u00bb \u043f\u043e \u044d\u0442\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c <strong>\u0443\u0433\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u0435\u0441 \u043f\u043e \u0440\u043e\u0441\u0442\u0443<\/strong>?<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u0433\u043d\u0430\u043b\u0438!<\/p>\n<p>  <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/s6\/wl\/a8\/s6wla8torbv7yxx6htozt7gesvg.jpeg\" alt=\"logo\"><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-294392","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/294392","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=294392"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/294392\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=294392"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=294392"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=294392"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}