NUMPY KUTUBXONASI MUHITINI SOZLASH
Rizvanov Qodir Qaxramon o‘g‘li
Alisher Navoiy nomidagi Toshkent davlat o‘zbek tili va adabiyoti universiteti
Kompyuter lingvistikasi mutaxassisligi 2-kurs magistranti
Annotatsiya: Ushbu maqolada Data science va sun’iy intellekt sohalarini o‘rganish uchun kerakli bo‘lgan Python dasturlash tilining ma’lumotlar bilan ishlovchi Numpy kutubxonasida ishlash muhitini sozlash keltirib o‘tiladi.
Kalit so‘zlar: Data science, ma’lumotlar, tahlil, Numpy, muhandis, massiv, python, kutubxona
Numpy Python dasturlash tilining kutubxonasi bo‘lib, fan va sohalarning deyarli barchasida qo‘llaniladi. Numpy kutubxonasi Pythonda raqamli ma’lumotlar bilan ishlash uchun universal standart hisoblanadi. Numpy foydalanuvchilari boshlang‘ich kodlovchilardan tortib, eng zamonaviy ilmiy sanoat tadqiqotlari va ishlanmalari bilan shug‘ullanuvchi tajribali tadqiqotchilargacha bo‘lgan barchani o‘z ichiga oladi.
Numpy kutubxonasi ko‘p o‘lchovli massiv va matrisali ma’lumotlar bilan ishlashni o‘z ichiga oladi. U bir xil n o‘lchovli massiv obyekti bo‘lgan
ndarray ni samarali ishlash usullari bilan ta’minlaydi. NumPydan massivlarda turli xil matematik amallarni yuqori tezlikda bajarish mumkin. Bu Python kutubxonasi boʻlib, u koʻp oʻlchovli massiv obyekti, turli hosila obyektlari hamda massivlar ustida tezkor operatsiyalar, jumladan, matematik, mantiqiy, shakllarni manipulyatsiya qilish, saralash, tanlash, kiritish/chiqarish uchun tartiblar assortimentini taqdim etadi. NumPy paketining
o‘zagida ndarray obyekti joylashgan. Bu bir xil ma’lumotlar turlarining
n o‘lchovli massivlarini qamrab oladi, ko‘plab operatsiyalar ishlash uchun kompilyatsiya qilingan kodda bajariladi. NumPy massivlari va standart
Python ketma-ketliklari o‘rtasida bir nechta muhim farqlar mavjud:
NumPy massivlari Python ro‘yxatlaridan farqli o‘laroq (dinamik ravishda o‘sishi mumkin) yaratilayotganda qat’iy belgilangan hajmga ega. Ndarray o‘lchamini o‘zgartirish yangi massivni yaratadi va asl nusxasini o‘chiradi.
NumPy massividagi elementlarning barchasi bir xil turdagi ma’lumotlarga ega bo‘lishi kerak va shuning uchun xotirada bir xil o‘lchamda bo‘ladi. Istisno: (Python, shu jumladan NumPy) obyektlar massivlariga ega bo‘lishi mumkin, bu esa turli o‘lchamdagi elementlarning massivlarini yaratishga imkon beradi.
NumPy massivlari katta miqdordagi ma’lumotlar bilan ilg‘or matematik va boshqa turdagi operatsiyalarni osonlashtiradi. Odatda, bunday operatsiyalar Pythonning o‘rnatilgan ketma-ketliklaridan foydalanish mumkin bo‘lganidan ko‘ra samaraliroq va kamroq kod bilan amalga oshiriladi.
