|
Uning asosiy tarkibiy qismlari sifatida quyidagilar mavjudkutubxonalar
|
bet | 15/19 | Sana | 21.05.2024 | Hajmi | 4,74 Mb. | | #248315 |
Bog'liq 1- maruzaUning asosiy tarkibiy qismlari sifatida quyidagilar mavjudkutubxonalar: • NumPy • SciPy • Ipython • SymPy • pandas
Ядро Python/Cpython
Подробнее: https://www.securitylab.ru/blog/personal/DFedorov/352651.php
Quyidagi rasmda NumPy ustiga qurilgan kutubxonalar ko'rsatilgan.
Batafsil: ttps://www.securitylab.ru/blog/personal/DFedorov/352651.php
NumPy asosidagi Big Data Analytics ekotizimlari
NumPy - bu Python yordamida raqamli hisob-kitoblar uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan asosiy paket. Bu chiziqli algebra uchun matritsa kutubxonasi. NumPy ndarrays ham umumiy ma'lumotlar uchun samarali ko'p o'lchovli konteyner sifatida ishlatilishi mumkin. Ma'lumotlar turlari bilan ham aniqlanishi va ishlatilishi mumkin. NumPy - bu Python dasturlash tilining kengaytmasi. U katta ko'p o'lchovli massivlar va matritsalarni qo'llab-quvvatlaydi, shuningdek, ushbu massivlar bilan ishlash uchun ishlatilishi mumkin bo'lgan yuqori darajadagi matematik funktsiyalarning katta kutubxonasini o’z ichiga oladi. Ushbu darsda biz NumPy massivlaridan rasmlarni ifodalash va murakkab matematik operatsiyalarni bajarish uchun foydalanamiz. NumPy ushbu operatsiyalarning barchasi uchun ko'plab o'rnatilgan funktsiyalar bilan birga keladi. Shunday qilib, biz asosiy massiv operatsiyalari haqida tashvishlanishimiz shart emas. Biz to'g'ridan-to'g'ri kompyuterni ko'rish tushunchalari va kodiga e'tibor qaratishimiz mumkin. Barcha OpenCV massiv tuzilmalari NumPy massivlariga va undan o'zgartiriladi. Shunday qilib, NumPy-da qanday operatsiyalarni bajarsangiz, siz har doim NumPy-ni OpenCV bilan birlashtira olasiz.
Pythonda dasturlashda NumPy, Matplotlib va Rpi GPIO bilan ishlash
Keling, ndarray yaratishning bir nechta misollarini ko'rib chiqaylik. Pythonda array() usuli juda tez-tez ishlatiladi. Keling, ndarray yaratishning bir nechta misollarini ko'rib chiqaylik. Pythonda array() usuli juda tez-tez ishlatiladi.
|
| |