{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "id": "f75546c6-5eb9-4b1e-be1a-ec2bf162b848",
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "--- 1. Двумерный массив ---\n",
      "[[1 2]\n",
      " [3 4]]\n",
      "\n",
      "--- 2. Равномерные интервалы (linspace) ---\n",
      "[0.         0.55555556 1.11111111 1.66666667 2.22222222 2.77777778\n",
      " 3.33333333 3.88888889 4.44444444 5.        ]\n",
      "\n",
      "--- 3. Случайные числа (randn) ---\n",
      "[[-0.54989953 -0.65009822]\n",
      " [-0.65433968  0.85084421]]\n",
      "\n",
      "--- 4. Результат np.dot() ---\n",
      "[[-1.8585789   1.0515902 ]\n",
      " [-4.26705733  1.45308217]]\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([[-1.8585789 ,  1.0515902 ],\n",
       "       [-4.26705733,  1.45308217]])"
      ]
     },
     "execution_count": 1,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "\n",
    "# 1. Создание двумерного массива (матрицы 2x2)\n",
    "matrix_2x2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])\n",
    "\n",
    "# 2. Использование np.linspace() \n",
    "# Создаем 10 равномерно распределенных чисел от 0 до 5\n",
    "lin_points = np.linspace(0, 5, 10)\n",
    "\n",
    "# 3. Использование np.random.randn()\n",
    "# Генерируем случайную матрицу 2x2 из нормального распределения\n",
    "random_matrix = np.random.randn(2, 2)\n",
    "\n",
    "# 4. Использование np.dot()\n",
    "# Выполняем умножение двух матриц (нашей первой матрицы и случайной)\n",
    "matrix_product = np.dot(matrix_2x2, random_matrix)\n",
    "\n",
    "# Вывод всех результатов\n",
    "print(\"--- 1. Двумерный массив ---\")\n",
    "print(matrix_2x2)\n",
    "\n",
    "print(\"\\n--- 2. Равномерные интервалы (linspace) ---\")\n",
    "print(lin_points)\n",
    "\n",
    "print(\"\\n--- 3. Случайные числа (randn) ---\")\n",
    "print(random_matrix)\n",
    "\n",
    "print(\"\\n--- 4. Результат np.dot() ---\")\n",
    "print(matrix_product)\n",
    "\n",
    "# Последняя строчка для отображения в интерактивной среде\n",
    "matrix_product"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "id": "e7ad4d46-abc8-4dea-b290-1f6c73ca06ed",
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": []
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.13.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}