Алан Гибизов

Вариантов много.
sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures - это раз.
Можно вручную преобразовать многомерную полиноминальную модель в многомерную линейную, а потом запустить
sklearn.LinearRegression()
Можно использовать более универсальный вариант
scipy.optimize.curve_fit () , а поскольку регрессия - это по сути задача минимизации, то тут можно подгонять любую функцию. Более того, в scipy.optimize есть множество разных методов численной оптимизации, которые можно использовать для получения регрессионной модели в том числе.

В ТensorFlow можно использовать
GradientDescentOptimizer

Но рекомендую сначала разобраться с задачей и терминологией. Ваша фраза
"50 зависимых переменных " - поначалу ввергла меня в ступор.

Потому что в целом подход неправильный. Вы каждый цикл создаете новый объект и просто его отрисовываете поверх других, сдвигая каждый раз на новую величину.
Вместо этого нужно 1 раз создать свой Circle и его уже потом двигать (и двигать соответственно не на i, а на одинаковое фиксированное значение (если ожидается равномерное движение).
И наверное в цикл стоит добавить задержку в виде time.sleep(0.01)

obj = Circle(Point(150, 20), 15)
obj.setWidth(1)
obj.draw(win)

def down():
    for i in range(250):
        print (i)

        obj.setFill("yellow")
        obj.move(0, 1)
        time.sleep(0.01)

Ты определись что у тебя установлено из библиотек:

https://pypi.org/project/telebot/
https://pypi.org/project/pyTelegramBotAPI/

Судя по ошибке должен быть pyTelegramBotAPI, а установлен telebot.
Сначала удали telebot и поставь pyTelegramBotAPI.

Ошибка в каждой строчке, читайте, что в консоли вам пишет.
1. Два одинаковых алиаса
2. "Красивое" оформление кода лесенкой
3. .message.author.mention ?
4. Неправильный порядок аргументов

Решение проблемы:

import import_ipynb
import functions
from functions import compute_surface
testing = compute_surface(5)
print (testing)
#рабочий способ

ещё пробовал вот такой способ:

from ipynb.fs.full.functions import compute_surface

и вот такой:

import nbimporter
from functions import compute_surface
testing = compute_surface(5)
print (testing)
#рабочий способ

print(f'Число: {res:.6f}')
Выведет тебе число с 6 знаками после запятой.

Во первых никто не пойдет в дискорд смотреть ваш код. Почитайте про правила задавания вопросов в интернете. Вы как минимум должны предоставить всю имеющуюся информацию сразу в вопросе, для того чтобы отвечающие могли дать ответ, а не тратить время на переход в какие-то дискорд чаты. Тем самым вы поможете и себе, потому что потенциальный человек который может дать вам ответ просто может не захотеть устанавливать дискорд.

Что касается вашего вопроса:
1) Самое банальное - увеличить мощность того железа где запускается бот.
2) Использовать профайлер для определения места в коде, где происходит самый долгий момент вычислений. Можно использовать например это
Сделайте профайлинг, посморите какая функция выполняется дольше всех (а может не функция, а сетевой запрос?) и с этим вопросом уже приходите опять, если сами не поймете почему данная функция выполняется так долго. И ради бога, не просите никого заходить к вам в дискорд.

И название и автор
audio = status["text"]

Название и автор отдельно

artist = status["audio"]["artist"]
title = status["audio"]["title"]

Невалидный json значит, если режим r ничего не поменял.
Что показывает https://jsonformatter.curiousconcept.com/ ?

Ну во-первых - у вас немного разная логика функций.
Первая процедура вылетит с ошибкой если передать значение не равное 123 или abc.
result-то вы не проинициализировали...
Вторая - отработает успешно, просто ничего не вернет.
Если они будут задействованы в критической логике программы, - то у вас программа просто в ошибку свалится в первом случае. Во втором случае - не свалится, если возврат значения None предусмотрено дальнейшей программой (только не спутать ее с False)

Во вторых - первая функция компилируется в байткод из 28 команд, а вторая - в 26. Лишнее присваивание дает лишние шаги программы. В одном месте - как минимум - 2 лишних бесполезных байт-кода, в другом, в третьем... И потом этот ничего не делающий байт-код просто греет процессор, внося свою толику в дело глобального потепления и ухудшения экологии на планете в целом... Так что лишний раз подумайте - есть ли особая в этом необходимость...

Ну и в третьих - эти процедуры можно заменить более эффективными. Впрочем, - коллеги уже подсказали какими.

Ну если действительно такой формат:

import csv, io, json

data = '''X Y
1 1
2 2
3 3
4 4
5 5'''
f = io.StringIO(data)
reader = csv.DictReader(f, delimiter=' ')
json.dumps(list(reader))

# '[{"X": "1", "Y": "1"}, {"X": "2", "Y": "2"}, {"X": "3", "Y": "3"}, {"X": "4", "Y": "4"}, {"X": "5", "Y": "5"}]'

вместо использования io - в вашем случае можно просто читать из файла, разумеется.

Если в отправляемом тексте # присутствует что ли?

requests.get(f"https://api.telegram.org/bot{bot_token}/sendMessage", {"chat_id": list_data[1], "text": msg})

А вообще лучше слать POST запросами, чтобы не было тех же лимитов по длине URL

requests.post(f"https://api.telegram.org/bot{bot_token}/sendMessage", data={"chat_id": list_data[1], "text": msg})

Нужно обратить внимание на структуру файла, кроме параграфов в документе есть таблицы и колонтитулы.

#Таблицы
document.tables
#Заголовки
document.header
#Подвалы
document.footer

Конечно же, таблицы имеет строки и ячейки