Дано: массив prices -- 20 значений (цены товаров), есть выбросы. Для массива посчитайте: 1. masked_mean -- среднее по значениям с |z-score| ≤ 2 (без выбросов, округлите до целого) 2. median -- медиану исходного массива (включая выбросы) 3. n_outliers -- количество значений с |z-score| > 2 Z-score: (x - mean) / std. Сохраните кортеж (masked_mean_rounded, median, n_outliers) в `result`.
masked_array zscore outliers
Задача «Маскированные массивы: среднее без выбросов» учит векторно считать на numpy без медленных циклов. Такие задачи дают на собеседованиях в Lamoda и других IT-компаниях. Уровень сложный — проверяет глубину и умение собрать решение из нескольких приёмов.
Сначала разбери условие и формат входа-выхода, прикинь крайние случаи (пустой ввод, дубли, NaN). Затем выбери структуру данных и собери решение по шагам — начни с простого рабочего варианта, потом оптимизируй сложность. Код пишешь и запускаешь прямо в браузере: Python-тренажёр исполняет его через Pyodide (pandas, numpy, scipy) и проверяет результат автоматически.
В numpy ключ к скорости — векторизация и broadcasting вместо циклов Python. Понимание dtype, формы массива (shape) и того, какие операции возвращают копию, а какие view, отличает джуна от мидла. На собеседовании просят не просто посчитать, а объяснить, почему векторный код быстрее и где он экономит память.
Прокачать Python для аналитики — бесплатный курс «Pandas с нуля» и Python-тренажёр.
Открыть задачу в тренажёре → ← Все Python-задачи