1. Метод 1: сортировка массива
   Сортировка — фундаментальная операция в программировании. Вот пример сортировки массива по возрастанию с использованием алгоритма пузырьковой сортировки в Python:

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr
# Example usage
my_array = [5, 2, 8, 12, 1]
sorted_array = bubble_sort(my_array)
print(sorted_array)  # Output: [1, 2, 5, 8, 12]

2. Метод 2: визуализация данных с помощью Matplotlib
   Визуализация данных имеет решающее значение для понимания закономерностей и тенденций в наборах данных. Matplotlib — популярная библиотека Python для создания визуализаций. Вот пример кода для построения простого линейного графика:

import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Line Graph')
plt.show()

3. Метод 3: линейная регрессия с использованием Scikit-Learn
   Машинное обучение — мощная область с многочисленными приложениями. Scikit-Learn — широко используемая библиотека Python для машинного обучения. Вот пример выполнения линейной регрессии с помощью Scikit-Learn:

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# Input features
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
# Target variable
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# Create and fit the model
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# Predict the output
new_X = np.array([[6]])
predicted_y = model.predict(new_X)
print(predicted_y)  # Output: [12.]

В этой статье блога мы рассмотрели различные методы программирования и предоставили примеры кода для различных приложений. Мы рассмотрели сортировку массива, визуализацию данных с помощью Matplotlib и линейную регрессию с помощью Scikit-Learn. Эти примеры служат отправной точкой для изучения и внедрения этих методов в ваши собственные проекты. Поняв и применив эти методы, вы сможете улучшить свои навыки программирования и изучить новые возможности в разработке программного обеспечения, анализе данных и машинном обучении.