{"id":305453,"date":"2020-06-16T21:00:27","date_gmt":"2020-06-16T21:00:27","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=305453"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=305453","title":{"rendered":"\u0428\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0434\u043b\u044f Data Science"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/506888\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/4be\/b00\/dfb\/4beb00dfb3cdb4f8665747189fa8910a.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0447\u0435\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 Python \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0438\u0437 \u0440\u044f\u0434\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0441\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u043f\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441 GPU. \u041d\u0430 \u0443\u0434\u0438\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0438\u043f\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c.<\/p>\n<p>  \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442, \u0430 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u043c \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435. \u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f Pandas \u043d\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0434\u0443 (\u0445\u043e\u0442\u044f \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043c\u043e\u0435 PR-\u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0446\u0438\u0439 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c).<\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u0440\u0430\u0437\u044a\u044f\u0441\u043d\u044e \u0432\u0430\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043a \u0447\u0435\u043c\u0443, \u0434\u0430\u043c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438, \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u044e\u0441\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  <b>UPD 17 \u0438\u044e\u043b\u044f 2019<\/b>: \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 GPU PyTorch \u0438 TensorFlow. TensorFlow \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b CPU \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 <code>tensorflow==2.0.0-beta1<\/code>, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0438 <code>tensorflow-gpu==2.0.0-beta1<\/code>. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f: \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 PyTorch \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0435\u0442\u0430\u0435\u0442, \u0430 GPU TensorFlow \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 CPU TensorFlow.<\/p>\n<h3>\u041a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442<\/h3>\n<p>  \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e. \u041e\u0434\u043d\u0438 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430, \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0414\u043b\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041d\u0430 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432.<br \/>   <a name=\"habracut\"><\/a><br \/>  \u041d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435, \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u043e\u043c \u0432 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0432\u043d\u0435\u0434\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0440\u0435\u0448\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u041d\u0430 \u0434\u0435\u043b\u0435, \u043a\u043e\u0440\u043d\u0435\u043c \u0437\u043b\u0430 \u043f\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0441\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0436\u0434\u0435\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0447\u0438\u0441\u043b\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432\u0435\u0441\u044c\u043c\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0437\u043d\u044b\u043c \u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435, \u043a\u0430\u043a\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e \u0432\u0430\u043c <a href=\"https:\/\/docs.google.com\/spreadsheets\/d\/1zQbDvpmrvTYVnRz_2OTlfB6knLlotdbAoFH6Oy48uSc\/edit?usp=sharing\">\u043c\u043e\u044e \u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0443<\/a>.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/67a\/568\/caa\/67a568caa0670b09aaccb1efb4653bb1.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u0417\u0430 \u043c\u043d\u043e\u0433\u0438\u0435 \u0433\u043e\u0434\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a. \u0414\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u0432\u0437\u044f\u043b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u041f\u041e.<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">python 3.6.8 numpy 1.16.4 pandas 0.24.2 tensorflow==2.0.0-beta1  #tensorflow-gpu==2.0.0-beta1 slows sorting pytorch 1.1<\/code><\/pre>\n<p>  \u041d\u0430\u0447\u043d\u0435\u043c \u0441 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432.<\/p>\n<h3>Python (vanilla)<\/h3>\n<p>  Python \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0432\u0430 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438.<\/p>\n<ul>\n<li><code>my_list.sort()<\/code> \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439. <code>sort()<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 None.<\/li>\n<li>sorted(my_list) \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043f\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. <code> sorted()<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044e. <code>sort()<\/code>\u043d\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u041f\u043e \u0438\u0434\u0435\u0435, <code>sort()<\/code> \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0431\u044b\u0442\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435. \u041d\u0430 \u0443\u0434\u0438\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043e\u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u044b \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 \u043d\u0438\u043c\u0438 \u043d\u0435\u0442. \u041a \u0442\u043e\u043c\u0443 \u0436\u0435, <code>sort()<\/code> \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0430\u043a\u043a\u0443\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0435\u0437 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<p>  \u0412\u0441\u0435 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f Vanilla Python, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u044b \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435, \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0432\u043e\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u2014 \u043e\u0442 \u043d\u0430\u0438\u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u043e \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043d\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434. \u041d\u0435 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c-\u0442\u043e \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0441 \u0438 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0439 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0432\u044b, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0435.<\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e \u043a\u0430\u0441\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u044f, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043e\u043a \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0432 Vanilla Python, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u0434\u0430\u0442\u044c <code>reverse=True<\/code>.<\/p>\n<p>  <code>key<\/code> \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, <code>sort(key=len)<\/code> \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0438\u0445 \u0434\u043b\u0438\u043d\u0435.<\/p>\n<p>  \u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0432 Vanilla Python \u2014 Timsort. \u041f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0438\u0445 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u043c \u043a\u0440\u0438\u0442\u0435\u0440\u0438\u044f\u043c. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0435\u0431\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u0438\u0439 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0430\u043c\u0438. \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e Timsort \u0441\u043c. \u0432 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0411\u0440\u044d\u043d\u0434\u043e\u043d\u0430 \u0421\u043a\u0435\u0440\u0440\u0438\u0442\u0442\u0430.<\/p>\n<p>  Timsort \u0438, \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e, Vanilla Python, \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u044b. \u0422\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b, \u0442\u043e \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435.<br \/>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c \u0440\u0430\u0437\u043d\u0438\u0446\u0443 \u043c\u0435\u0436\u0434\u0443 sort() \u0438 sorted(), \u044f \u043b\u0438\u0448\u044c \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0443, \u0447\u0442\u043e sorted() \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430, \u0447\u0435\u043c <code>sort()<\/code>, \u0438 \u0447\u0442\u043e<code> sorted()<\/code> \u0437\u0430\u0439\u043c\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438, \u0432\u0435\u0434\u044c \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0438 \u043a\u043e\u043f\u0438\u044f. \u0418 \u043f\u0443\u0441\u0442\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432 \u043d\u0435\u043e\u0434\u043d\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u043d\u044b, \u043c\u043d\u0435\u043c\u043e\u043d\u0438\u043a\u0430 \u2014 \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0432\u0441\u0435.<\/p>\n<p>  \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Numpy.<\/p>\n<h3>Numpy<\/h3>\n<p>  Numpy \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0444\u0443\u043d\u0434\u0430\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 Python \u0434\u043b\u044f \u043d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0445 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439. \u041a\u0430\u043a \u0438 \u0443 Vanilla Python, \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0443 \u043d\u0435\u0435 \u0434\u0432\u0430: \u043b\u0438\u0431\u043e \u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043b\u0438\u0431\u043e \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445:<\/p>\n<ul>\n<li><code>my_array.sort ()<\/code> \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432;<\/li>\n<li><code>np.sort (my_array)<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043f\u0438\u044e \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430, \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0435 \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u044f \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0410\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0435 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e:<\/p>\n<ul>\n<li><code>axis<\/code>: <i>int, optional<\/i> \u2014 \u043e\u0441\u044c, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e -1 \u2014 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0439 \u043e\u0441\u0438.<\/li>\n<li><code>kind<\/code>: <i>{\u2018quicksort\u2019, \u2018mergesort\u2019, \u2018heapsort\u2019, \u2018stable\u2019}<\/i> \u2014 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u2018quicksort\u2019 \u2014 \u201c\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0430\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u201d. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043e\u0431 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435.<\/li>\n<li><code>order<\/code>: <i>str \u0438\u043b\u0438 list of str<\/i> \u2014 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 a \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u043c \u0441 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u0430\u043c\u0438, \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0432 \u043a\u0430\u043a\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0446\u044b \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f. \u041e\u0434\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043e \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438, \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044f \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c. \u041e\u043d\u0438 \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 dtype \u0434\u043b\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0431\u0438\u0432\u043e\u043a.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u041e\u0442\u043a\u0440\u043e\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f, \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0442 \u0438\u0445 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c. \u041a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430<code> kind=quicksort<\/code> \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Introsort\">\u0438\u043d\u0442\u0440\u043e\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438<\/a>. \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/numpy\/reference\/generated\/numpy.sort.html\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.  <\/p>\n<blockquote><p>\u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430 \u043d\u0435\u0442, \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c heapsort. \u0412 \u0445\u0443\u0434\u0448\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043f\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u043c\u0443 \u0446\u0438\u043a\u043b\u0443 O(n* log (n)).<\/p>\n<p>  stable \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u043b\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440, \u043d\u0430\u0440\u044f\u0434\u0443 \u0441 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439 \u0441\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435\u043c, \u043d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439 timsort \u0438\u043b\u0438 radix, \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u0440\u044f\u043c\u0430\u044f \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c API \u0432 \u043d\u0430\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438, \u0438 \u043e\u043d\u0430 \u0436\u0435\u0441\u0442\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u043a \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c \u0442\u0438\u043f\u0430\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>  Timsort \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0431\u043b\u0438\u0437\u043a\u0438\u0445 \u043a \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c timsort \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0447\u0435\u043d mergesort. \u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043e\u043d \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0432 \u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043a\u0430\u043a \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0430\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u043e-\u043f\u0440\u0435\u0436\u043d\u0435\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0438 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0435\u0442\u2026 \u00abmergesort\u00bb \u0438 \u00abstable\u00bb \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0446\u0435\u043b\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438.<br \/>   \u2014 \u0418\u0437 <a href=\"https:\/\/github.com\/numpy\/numpy\/blob\/v1.16.1\/numpy\/core\/fromnumeric.py#L815-L935\">\u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 Numpy<\/a> \u2014 (\u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u043e\u0447\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u043a)<\/p><\/blockquote>\n<p> \u041e\u0434\u0438\u043d \u0438\u0437 \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0445 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u043e\u0432: Numpy \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430\u043c\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0431\u043e\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0435\u043c Vanilla Python. \u0412\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434, \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0439: \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e kind \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u043e\u043c\u0443 \u0442\u0438\u043f\u0443 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u0418 \u043d\u0430\u043a\u043e\u043d\u0435\u0446, \u0444\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0442\u043e\u0433, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0442\u043e\u043c, \u0447\u0442\u043e <code>mergesort<\/code> \u0438 <code>stable<\/code> \u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0430 <code>quicksort<\/code> \u0438 <code>heapsort<\/code> \u2014 \u043d\u0435\u0442.<\/p>\n<p>  \u0412 \u043d\u0430\u0448\u0435\u043c \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0435 Numpy \u2014 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0439 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0433\u043e \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u041d\u0430 \u043d\u0430\u0448\u0435 \u0441\u0447\u0430\u0441\u0442\u044c\u0435, \u0441\u0434\u0435\u043b\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0432\u043e\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442\u043e\u043c \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0430: <code>my_arr[::-1]<\/code>.<\/p>\n<p>  \u0412\u0441\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 Numpy \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b \u0432 \u043a\u0443\u0434\u0430 \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f Pandas.<\/p>\n<h3>Pandas<\/h3>\n<p>  \u041f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0432 Pandas DataFrame \u0441 <code>df.sort_values (by=my_column)<\/code>. \u0414\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u0441\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<ul>\n<li><code>by<\/code>: <i>str \u0438\u043b\u0438 list of str<\/i> \u2014 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u043c\u044f \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0441\u044c = 0 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439\/\u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043e\u0441\u044c \u043f\u0440\u0438\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f 1 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0443, \u0442\u043e \u043e\u043d\u0430 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0438\/\u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li><code>axis<\/code>: <i>{0 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441, 1 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0435\u0446}<\/i>, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e 0 \u2014 \u043e\u0441\u044c \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438.<\/li>\n<li><code>ascending<\/code>: <i>bool \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a bool<\/i>, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e True \u2014 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e \u0443\u0431\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e. \u0423\u043a\u0430\u0436\u0438\u0442\u0435 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0434\u043b\u044f \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0431\u043e\u043b\u0442\u043e\u0432, \u0434\u043e\u043b\u0436\u0435\u043d \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u043b\u0438\u043d\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430 by.<\/li>\n<li><code>inplace<\/code>: <i>bool, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e False<\/i> \u2014 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u0442\u044c True, \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435.<\/li>\n<li><code>kind<\/code>: <i>{quicksort, mergesort, heapsort \u0438\u043b\u0438 stable}<\/i>, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e quicksort \u2014 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c <code>ndarray.np.sort<\/code>. \u0414\u043b\u044f DataFrames \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0435.<\/li>\n<li><code>na_position<\/code>: <i>{\u00abfirst\u00bb, \u00ablast\u00bb}<\/i>, \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u00ablast\u00bb \u2014 first \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442 NaNs \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435, last \u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442 NaNs \u0432 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  Pandas Series \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u0436\u0435 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441\u043e\u043c. \u0412 Series \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u043c \u0441\u043b\u043e\u0432\u0435 <code>by<\/code>, \u043f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u043d\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438.<\/p>\n<p>  \u041f\u043e\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0443 \u201c\u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u043f\u043e\u0442\u043e\u043c\u201d \u0443 Pandas \u2014 Numpy, \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u043f\u043e\u0434 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0439 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0435 \u0436\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u0422\u0435\u043c \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 Pandas \u0447\u0443\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0442\u0440\u0443\u0434\u043e\u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442\u043d\u043e.<\/p>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0435 \u043f\u043e \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0443 \u0432 Numpy \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f <code>quicksort<\/code>. \u041a\u0430\u043a \u0432\u044b \u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435, <code>quicksort<\/code> \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u0432\u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0432 \u043f\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0434\u0435\u0442 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e. Pandas \u0437\u0430\u044f\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 <code>mergesort<\/code> Numpy. <code>mergesort<\/code> \u0432 Numpy \u0444\u0430\u043a\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 Timsort \u0438\u043b\u0438 Radix. \u042d\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0435 \u043f\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430\u043c.<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f Pandas \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0418\u043c\u044f \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438: <code>sort_values()<\/code>.<\/li>\n<li>\u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0437\u0430\u044f\u0432\u0438\u0442\u044c <code>by=column_name<\/code> \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u0438\u043c\u0435\u043d \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432.<\/li>\n<li><code>ascending<\/code> \u2014 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430.<\/li>\n<li>\u0414\u043b\u044f \u0441\u0442\u0430\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 <code>mergesort<\/code>.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u041f\u0440\u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u044e\u0441\u044c \u0441 \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u043e\u0439 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0432 Pandas DataFrame \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <code>Series.value_counts()<\/code>. \u0412\u043e\u0442 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0443\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0447\u0430\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\">for c in df.columns:     print(f&quot;---- {c} ---&quot;)     print(df[c].value_counts().head())<\/code><\/pre>\n<p>  <a href=\"https:\/\/github.com\/dask\/dask\/issues\/4368\">Dask<\/a>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 Pandas \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u044e\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0447\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u043d\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/dask\/dask\/issues\/4368\">\u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0438<\/a>.<\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432 Pandas \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0436\u0435 \u0432\u044b \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442\u0435 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 GPU, \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 TensorFlow \u0438\u043b\u0438 PyTorch.<\/p>\n<h3>TensorFlow<\/h3>\n<p>  <a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/versions\/r2.0\/api_docs\/python\/tf\/sort\">TensorFlow<\/a> \u2014 \u0441\u0430\u043c\u0430\u044f \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u0430\u044f \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430 \u0434\u043b\u044f deep learning. \u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043c\u043e\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u043f\u043e \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0435 <a href=\"https:\/\/towardsdatascience.com\/which-deep-learning-framework-is-growing-fastest-3f77f14aa318\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f GPU TensorFlow 2.0.<\/p>\n<p>  <code>tf.sort(my_tensor)<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043f\u0438\u044e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430. \u041e\u043f\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li><code>axis<\/code>: <i>{int}<\/i> \u041e\u0441\u044c, \u043f\u043e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430. \u041f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0430\u0432\u044f\u043d\u0435\u0442\u0441\u044f -1 \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u044e\u044e \u043e\u0441\u044c.<\/li>\n<li><code>direction<\/code>:<i> {ascending \u0438\u043b\u0438 descending}<\/i> \u2014 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/li>\n<li><code>name<\/code>: <i>{str}<\/i> \u2014 \u0438\u043c\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  <code>tf.sort<\/code> \u043f\u043e \u0441\u0443\u0442\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442<code> top_k()<\/code>. \u0414\u043b\u044f <code>top_k()<\/code> \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f <a href=\"https:\/\/nvlabs.github.io\/cub\/\">\u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 CUB<\/a> \u0434\u043b\u044f CUDA GPU, \u0447\u0442\u043e \u0443\u043f\u0440\u043e\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e. \u0412 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0441\u044f, \u0447\u0442\u043e \u00abCUB \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u0435\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u044b \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f CUDA\u00bb. TensorFlow \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u0443\u044e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u043d\u0430 GPU \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 CUB (<a href=\"https:\/\/github.com\/tensorflow\/tensorflow\/issues\/288\">\u043e\u0431\u0441\u0443\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435<\/a>).<\/p>\n<p>  \u0418\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e TensorFlow GPU \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/www.tensorflow.org\/install\/gpu\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430 \u0441 TensorFlow 2.0, \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u044c <code>!pip3 install tensorflow-gpu==2.0.0-beta1<\/code>. \u041d\u0438\u0436\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u0438\u0434\u043d\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438 <code>tensorflow==2.0.0-beta1<\/code>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 (\u0447\u0442\u043e \u043c\u0430\u043b\u043e\u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e).<\/p>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u043d\u0430 CPU \u0438 GPU \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">tf.debugging.set_log_device_placement(True)<\/code><\/pre>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c GPU, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0442\u0430\u043a\u0438\u043c \u0431\u043b\u043e\u043a\u043e\u043c:<\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">with tf.device('\/GPU:0'):  %time tf.sort(my_tf_tensor)<\/code><\/pre>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f CPU: <code>with tf.device('\/CPU:0')<\/code>.<\/p>\n<p>  <code>tf.sort()<\/code> \u044d\u0442\u043e \u0438\u043d\u0442\u0443\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u044f\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0432 TensorFlow. \u041f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e <code>direction=descending<\/code> \u043d\u0443\u0436\u0435\u043d \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438.<\/p>\n<h3>PyTorch<\/h3>\n<p>  <code>torch.sort(my_tensor)<\/code> \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043a\u043e\u043f\u0438\u044e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430. \u041d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b:<\/p>\n<ul>\n<li><code>dim<\/code>: <i>{int}<\/i> \u2014 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438.<\/li>\n<li><code>descending<\/code>: <i>{bool}<\/i> \u2014 \u0443\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u043e\u043c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 (\u043f\u043e \u0432\u043e\u0437\u0440\u0430\u0441\u0442\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438\u043b\u0438 \u043f\u043e \u0443\u0431\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e).<\/li>\n<li><code>out<\/code>: <i>{tuple}<\/i> \u2014 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043e\u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 (Tensor, LongTensor), \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0443\u0444\u0435\u0440\u043e\u0432.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c GPU \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u043f\u0440\u0438\u043a\u0440\u0435\u043f\u0438\u0442\u0435 <code>.cuda ()<\/code> \u043a \u043a\u043e\u043d\u0446\u0443 \u0432\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u0430. <\/p>\n<pre><code class=\"plaintext\">gpu_tensor=my_pytorch_tensor.cuda() %time torch.sort(gpu_tensor) <\/code><\/pre>\n<p>  \u0418\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438, \u0447\u0442\u043e PyTorch \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 <a href=\"https:\/\/thrust.github.io\/\">Thrust<\/a>, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 1 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a \u043d\u0430 100 000 \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u043e\u0432.<\/p>\n<p>  \u041a \u0441\u043e\u0436\u0430\u043b\u0435\u043d\u0438\u044e, \u0443 \u043c\u0435\u043d\u044f \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0438\u043b\u043e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u044f \u043f\u044b\u0442\u0430\u043b\u0441\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u043e\u043c 1.1 \u043c\u0438\u043b\u043b\u0438\u043e\u043d\u0430 \u043d\u0430 100 \u0442\u044b\u0441\u044f\u0447 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Numpy \u0432 Google Colab. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u044f \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b GCP \u0441 416 \u041c\u0411 \u041e\u0417\u0423, \u0438 \u043c\u043d\u0435 \u0432\u043d\u043e\u0432\u044c \u043d\u0435 \u0445\u0432\u0430\u0442\u0438\u043b\u043e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438.  <\/p>\n<blockquote><p>\u0421\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044e \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u043e\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435\u043c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u043d\u0435\u043e\u0434\u043d\u043e\u0440\u043e\u0434\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438. \u0421\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u043e\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0434\u043b\u0438\u043d\u044b \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e. \u2014 <a href=\"https:\/\/moderngpu.github.io\/segsort.html\">https:\/\/moderngpu.github.io\/segsort.html<\/a><\/p><\/blockquote>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/thrust\/thrust\/wiki\/Quick-Start-Guide\">Thrust<\/a> \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 GPU \u0438 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u044f\u0434\u0435\u043d\u044b\u0445 CPU. \u041e\u043d\u0430 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u0443\u044e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0443, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 CUB, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u0430\u044f TensorFlow, \u043e\u0431\u043b\u0435\u0433\u0447\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443. PyTorch \u0438 TensorFlow \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 GPU \u2014 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u043e\u0442 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434.<\/p>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u0438 TensorFlow, \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0432 PyTorch \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u043d\u0438\u044f: <code>torch.sort()<\/code>. \u0415\u0434\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c, \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0439: TensorFlow \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 <code>direction<\/code>, \u0430 PyTorch \u2014 <code>descending<\/code>. \u0418 \u043d\u0435 \u0437\u0430\u0431\u0443\u0434\u044c\u0442\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c <code>.cuda()<\/code>, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n<p>  \u0425\u043e\u0442\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c GPU \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0442\u044c \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u0438\u043c \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u043c \u0434\u043b\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0438\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0441\u043c\u044b\u0441\u043b \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 SQL.<\/p>\n<h3>SQL<\/h3>\n<p>  \u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432 SQL \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0447\u0435\u043d\u044c \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e, \u043e\u0441\u043e\u0431\u0435\u043d\u043d\u043e \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0435\u043f\u043e\u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0432 \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  SQL \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u043f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u043d\u0435 \u043e\u0431\u044f\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c. <a href=\"https:\/\/madusudanan.com\/blog\/all-you-need-to-know-about-sorting-in-postgres\/\">Postgres \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442<\/a> \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0441\u043b\u0438\u044f\u043d\u0438\u0435\u043c \u0434\u0438\u0441\u043a\u043e\u0432, \u043f\u0438\u0440\u0430\u043c\u0438\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0438\u043b\u0438 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0443\u044e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0432 \u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043e\u0442 \u043e\u0431\u0441\u0442\u043e\u044f\u0442\u0435\u043b\u044c\u0441\u0442\u0432. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u0438, \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043d\u0435\u0439, \u043f\u0440\u0438\u0447\u0435\u043c \u043d\u0430\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435. \u0423\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0443\u044e \u043f\u0430\u043c\u044f\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e <a href=\"https:\/\/wiki.postgresql.org\/wiki\/Tuning_Your_PostgreSQL_Server\"><code>\u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438 work_mem<\/code><\/a>.<\/p>\n<p>  \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b SQL \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u0435 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, Google BigQuery \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0432\u043d\u0443\u0442\u0440\u0435\u043d\u043d\u044e\u044e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 \u0441 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0435\u043c\u0430\u043c\u0438, \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u0442\u0435\u0445, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b <a href=\"https:\/\/stackoverflow.com\/a\/53026600\/4590385\">\u0432 \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0435 \u043d\u0430 Stack Overflow<\/a>.<\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0432 SQL \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u043e\u0439 <code>ORDER BY<\/code>. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441 \u043e\u0442\u043b\u0438\u0447\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0442 Python, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0438\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u0443 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0443\u044e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0443 \u0441\u043b\u043e\u0432\u0430 sort. \u041b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043c\u043d\u0435 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043b\u043e\u0441\u044c, \u0447\u0442\u043e ORDER BY \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0441\u0438\u043d\u0442\u0430\u043a\u0441\u0438\u0441\u0435 SQL, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u044d\u0442\u043e \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e. <\/p>\n<p>  \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e \u0443\u0431\u044b\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u0432\u043e\u0435 \u0441\u043b\u043e\u0432\u043e DESC. \u0422\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c, \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441 \u043d\u0430 \u0432\u043e\u0437\u0432\u0440\u0430\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0430\u043b\u0444\u0430\u0432\u0438\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u043e\u0440\u044f\u0434\u043a\u0435 \u043e\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u043a \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c\u0443 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0435\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<pre><code class=\"sql\">SELECT Names FROM Customers ORDER BY Names DESC; <\/code><\/pre>\n<p>  <\/p>\n<h3>\u0421\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h3>\n<p>  \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0432\u044b\u0448\u0435\u043f\u0435\u0440\u0435\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a Python \u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u043b \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437, \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u044f 1 000 000 \u0442\u043e\u0447\u0435\u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u0441\u0442\u043e\u043b\u0431\u0446\u0435, \u043c\u0430\u0441\u0441\u0438\u0432\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043a\u0435. \u042f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043d\u043e\u0443\u0442\u0431\u0443\u043a <a href=\"https:\/\/colab.research.google.com\/\">Google Colab<\/a> Jupyter \u0441 GPU K80 \u0438 Intel Xeon CPU \u0441 \u0442\u0430\u043a\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u043e\u0439 2,30 \u0413\u0413\u0446.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/64c\/2ea\/636\/64c2ea636ec6e3148fda501eb431729e.gif\" alt=\"image\"><\/p>\n<h3>\u041d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li>PyTorch \u0441 GPU \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439.<\/li>\n<li>\u041a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f Numpy, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f Pandas, \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0441 \u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/li>\n<li>\u0411\u044b\u0441\u0442\u0440\u0430\u044f \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 Pandas \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u0430\u044f.<\/li>\n<li>\u0411\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439 Pandas \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0438\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u043e\u0433\u0438 \u0432 Numpy.<\/li>\n<li>\u041f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 TensorFlow \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u044b\u0439. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 GPU \u0437\u0430\u043c\u0435\u0434\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 TensorFlow \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 CPU. \u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 GPU \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u0435\u043d<\/li>\n<li>\u0412 Vanilla Python \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043d\u0430 \u0443\u0434\u0438\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e \u2014 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0438 \u0432 100 \u0440\u0430\u0437 \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435, \u0447\u0435\u043c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u043a\u043e\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440\u0430 PyTorch. \u042f \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u043b \u043e\u043f\u044b\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437 (\u0441 \u0440\u0430\u0437\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438), \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0435\u0440\u0435\u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u0430\u043d\u043e\u043c\u0430\u043b\u0438\u044f.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u041e\u043f\u044f\u0442\u044c \u0436\u0435, \u044d\u0442\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u043b\u0438\u0448\u044c \u043e\u0434\u0438\u043d \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u043e\u0439 \u0442\u0435\u0441\u0442. \u041e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e, \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435 \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442. <\/p>\n<h3>\u041f\u043e\u0434\u0432\u0435\u0434\u0435\u043c \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438<\/h3>\n<p>  \u041a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0432\u0430\u043c \u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442\u044b \u0432\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0432\u043b\u0435\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b, \u0438 \u0437\u0430\u0447\u0430\u0441\u0442\u0443\u044e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043d\u0435 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u0412\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043e\u043d\u0438 \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u043e\u0446\u0435\u043d\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0438\u0444\u0438\u0446\u0438\u0440\u0443\u044e\u0442 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0434\u0442\u043e\u0440\u043c\u0430\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442.<\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0432\u044b \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b\u0438, \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 Python \u0438 SQL. \u042f \u043d\u0430\u0434\u0435\u044e\u0441\u044c, \u0432\u0430\u043c \u044d\u0442\u043e \u043f\u043e\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0432 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0449\u0435\u043c. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0430\u044f \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043f\u043e\u0436\u0430\u043b\u0443\u0439\u0441\u0442\u0430, \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u0441\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435\u0439 \u0432 \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u043b\u044e\u0431\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u044f\u0445, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043c\u043e\u0447\u044c \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u043c \u043b\u044e\u0434\u044f\u043c \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0435\u0435. <\/p>\n<p>  \u0412\u0430\u043c \u0432\u0441\u0435 \u043b\u0438\u0448\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0437\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u0442\u044c, \u043a\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0432\u0430\u0440\u0438\u0430\u043d\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c \u0438 \u0435\u0433\u043e \u0432\u044b\u0437\u0432\u0430\u0442\u044c. \u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043c\u043e\u044e \u0448\u043f\u0430\u0440\u0433\u0430\u043b\u043a\u0443, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0441\u044d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f. \u041c\u043e\u0438 \u043e\u0431\u0449\u0438\u0435 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0432\u0443\u0447\u0430\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<ul>\n<li>\u0418\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0439\u0442\u0435 Pandas <code>sort_values()<\/code> \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0435\u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/li>\n<li>\u0414\u043b\u044f \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u0445 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0430, \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0439\u0442\u0435 \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0443 Numpy \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435, \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044e GPU PyTorch \u0438\u043b\u0438 TensorFlow, \u0438\u043b\u0438 SQL.<\/li>\n<\/ul>\n<p>  \u042f \u043d\u0435 \u0441\u043b\u0438\u0448\u043a\u043e\u043c \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0438\u0441\u0430\u043b \u043e \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0441 GPU. \u042d\u0442\u0430 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u043e\u0437\u0440\u0435\u043b\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0443\u0447\u0435\u0431\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0441\u043e\u0431\u0438\u0439. \u0412\u043e\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f 2017 \u0433\u043e\u0434\u0430 research, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u0430\u0442\u044c \u0432\u0430\u043c \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 <a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/citation.cfm?id=3079105\">\u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445<\/a>. \u0411\u043e\u043b\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430\u0445 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 GPU \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/devtalk.nvidia.com\/default\/topic\/951795\/fastest-sorting-algorithm-on-gpu-currently\/\">\u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n<p>  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/webt\/rd\/kl\/lr\/rdkllrbtrth_kdpceb-vxzrxl1o.jpeg\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u0423\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0432\u043e\u0441\u0442\u0440\u0435\u0431\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044e \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f \u0438\u043b\u0438 Level Up \u043f\u043e \u043d\u0430\u0432\u044b\u043a\u0430\u043c \u0438 \u0437\u0430\u0440\u043f\u043b\u0430\u0442\u0435, \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u044f \u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441\u044b SkillFactory:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=16062002\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Machine Learning (12 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044c)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=16062002\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Scientist\u00bb (24 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430) <\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataanalystpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=DAPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=16062002\"> \u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Analyst\u00bb (18 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=16062002\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abPython \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u00bb (9 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0435\u0432)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p>  <br clear=\"left\">  <\/p>\n<h3>\u0427\u0438\u0442\u0430\u0442\u044c \u0435\u0449\u0435<\/h3>\n<p>  <\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/503196\/\">450 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043e\u0442 \u041b\u0438\u0433\u0438 \u041f\u043b\u044e\u0449\u0430<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/503730\/\">\u0411\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b \u043f\u043e Data Science \u043e\u0442 Harvard University<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/504882\/\">65 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u044b\u0445 \u043a\u0443\u0440\u0441\u043e\u0432 \u043f\u043e Machine Learning \u043e\u0442 \u0432\u0435\u0434\u0443\u0449\u0438\u0445 \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u043e\u0432 \u043c\u0438\u0440\u0430<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/503212\/\">30 \u043b\u0430\u0439\u0444\u0445\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0439\u0442\u0438 \u043e\u043d\u043b\u0430\u0439\u043d-\u043a\u0443\u0440\u0441 \u0434\u043e \u043a\u043e\u043d\u0446\u0430<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/503504\/\">\u0421\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0443\u0441\u043f\u0435\u0448\u043d\u044b\u0439 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0441\u043a\u0430\u043d\u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 Data Science \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442: Cambridge Analytica<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<p> \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\/company\/skillfactory\/blog\/506888\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/506888\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text-html post__text_v1\" id=\"post-content-body\" data-io-article-url=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/506888\/\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/post_images\/4be\/b00\/dfb\/4beb00dfb3cdb4f8665747189fa8910a.png\" alt=\"image\"><\/p>\n<p>  \u0421\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0447\u0435\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u0438 Python \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0438\u0440\u0430\u0442\u044c \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u0443\u044e \u0438\u0437 \u0440\u044f\u0434\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0441\u043e \u0432\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438, \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e\u043f\u0446\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438. \u041d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0441 GPU. \u041d\u0430 \u0443\u0434\u0438\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0438\u043f\u044b \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432, \u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0432\u0441\u0435\u043c \u043d\u0435 \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u043e\u0436\u0438\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c.<\/p>\n<p>  \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0438 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0430 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442, \u0430 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0432\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u043c \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435. \u041d\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f Pandas \u043d\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043a\u043e\u0434\u0443 (\u0445\u043e\u0442\u044f \u043b\u0438\u0447\u043d\u043e \u043c\u043e\u0435 PR-\u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043e\u043f\u0446\u0438\u0439 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0441\u0430\u043c\u044b\u043c \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u043c).<\/p>\n<p>  \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u0440\u0430\u0437\u044a\u044f\u0441\u043d\u044e \u0432\u0430\u043c, \u0447\u0442\u043e \u043a \u0447\u0435\u043c\u0443, \u0434\u0430\u043c \u043f\u0430\u0440\u0443 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430\u043c\u0438, \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u044e\u0441\u044c \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430\u043c\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n<p>  <b>UPD 17 \u0438\u044e\u043b\u044f 2019<\/b>: \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0430 \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u044f\u0442 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 GPU PyTorch \u0438 TensorFlow. TensorFlow \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b CPU \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 <code>tensorflow==2.0.0-beta1<\/code>, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u043f\u0440\u0438 <code>tensorflow-gpu==2.0.0-beta1<\/code>. \u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043b\u044e\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f: \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0440 PyTorch \u0431\u0443\u043a\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u043b\u0435\u0442\u0430\u0435\u0442, \u0430 GPU TensorFlow \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u043c\u0435\u0434\u043b\u0435\u043d\u043d\u0435\u0435 CPU TensorFlow.<\/p>\n<h3>\u041a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043a\u0441\u0442<\/h3>\n<p>  \u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0441\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e. \u041e\u0434\u043d\u0438 \u0438\u0437 \u043d\u0438\u0445 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0442 \u0432\u044b\u0441\u043e\u043a\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0442 \u043c\u0435\u043d\u044c\u0448\u0435 \u043c\u0435\u0441\u0442\u0430, \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0445\u043e\u0440\u043e\u0448\u043e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u044e\u0442 \u0441 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0438\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u043e\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0414\u043b\u044f \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0432\u0430\u0436\u043d\u043e \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043d\u043e\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041d\u0430 \u0434\u0438\u0430\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u0432 \u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0435 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0435\u0442\u044c \u0441\u0438\u0442\u0443\u0430\u0446\u0438\u044e \u043f\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043c\u0443 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u043c\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432.   <\/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-305453","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/305453","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=305453"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/305453\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=305453"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=305453"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=305453"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}