Дано: массив `data` -- 20 значений длительности сессий (секунды). Посчитайте основные показатели центральной тенденции: среднее, медиану и моду (самое частое значение). Сохраните dict {"mean":..., "median":..., "mode":...} (mean округлите до 2 знаков) в `result`.
mean median mode statistics
Задача «Среднее, медиана, мода массива» учит векторно считать на numpy без медленных циклов. Такие задачи дают на собеседованиях в Яндекс и других IT-компаниях. Уровень лёгкий — база, которую ждут от любого аналитика на Python.
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