Вы можете использовать библиотеку BeautifulSoup для парсинга следующих элементов страницы: - Текст - Изображения - Таблицы - Формы - Ссылки - Заголовки - Списки - Комментарии - Метаданные Для парсинга текста вы можете использовать следующий код: ```python from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'https://example.com' page = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(page.content, 'html.parser') # Получить все тексты на странице texts = soup.find_all('p') for text in texts:    print(text.text) ``` Для парсинга изображений вы можете использовать следующий код: ```python from bs4 import BeautifulSoup import requests url = 'https://example...

Биномиальное распределение задает вероятности k успехов в схеме длины n. Его можно задать при помощи функции binom из модуля scipy.stats: Также у нашего распределения distr есть методы: Выведем матожидание: Для демонстрации использования перечисленных методов найдем вероятность пройти k собеседований из n, если вероятность пройти одно равна 0.3: Это же можно сделать...