• Pip install scipy SciPy kutubxonasini o’rnatgandan keyin, boshqa kutubxonalarga o’xshash ko’rinishda uni chaqirish talab etiladi: Import scipy
  • ‘scipy.stats’
  • SciPy matematik operatsiyalarni bajaruvchi moduldan foydalanish




    Download 20,86 Kb.
    Sana05.06.2024
    Hajmi20,86 Kb.
    #260671
    Bog'liq
    SciPy


    Mavzu: SciPy matematik operatsiyalarni bajaruvchi moduldan foydalanish.
    1990-yillarda Python Numeric deb nomlangan hisoblash uchun massiv turi bilan kengaytirildi. Oxir oqibat bu paket 2006-yilda Numeric va Nummaryni birlashtirgan Numpy bilan almashtirildi.
    2000-yildan boshlab modular soni ortib bordi va ilmiy va muhandislik hisoblash uchun to’liq muhit yaratishga qiziqish ortdi. 2001-yilda Travis Oliphant, Erik Jones va Piaru Peterson o’zlari yozgan kodni birlashtirib, hosil bo’lgan paketni SciPy deb nomladilar. Ko’p o’tmay, Fernando Peres texnik hisoblashlar hamjamiyatida keng qo’llaniladigan ilg’or interaktiv ramka IPytonni chiqardi va Jon Hunter Matplotlibning birinchi versiyasini chiqardi, hisoblash uchun 2D chizmalar kutubxonasi. O’shandan beri SciPy muhiti texnik hisoblash uchun ko’proq paketlar va vositalarni joriy etish bilan o’sishda davom etdi.
    SciPy-bu Python dasturlash tilida amaliy matematik, ilmiy kompyuterlik texnika va statistika uchun kengaytirilgan ilovalar to’plamidir. Ushbu to’plamga mazkur bo’limdagi keng matematik va ilmiy amaliy funksiyalarni o’z ichiga olgan, shu jumladan integral, differensial, tenglamalar, matriks operatsiyalari, funksiya optimizatsiyasi, statistik analiz va boshqalar kiradi.
    SciPy ni o’rnatish uchun, o’z Python tarmog’ingizda ‘pip’ yordamida ‘scipy’ paketini o’rnatishingiz kerak.
    Pip install scipy
    SciPy kutubxonasini o’rnatgandan keyin, boshqa kutubxonalarga o’xshash ko’rinishda uni chaqirish talab etiladi:
    Import scipy
    Keyingi qadam, kerakli modullarni chaqirish, masalan:
    from scipy import integrate, optimize, stats
    Keyin Python skriptingizda scipy modulidan foydalanishingiz mumkin. Masalan, quyidagi misolga e’tibor bering:
    from scipy import integrate
    # Funksiya
    def f(x):
    return x ** 2
    # Funksiyani integrallashtirish
    result, error = integrate.quad(f, 0, 1)
    print("Natija:", result)
    print("Xato:", error)
    Ushbu misol ‘scipy’da ‘integrate’ modulini chaqiradi va ‘quad’ funksiyasi orqali funksiyaning integralini hisoblaydi.
    SciPy modulining matematik operatsiyalarni bajaruvchi qismi juda keng. Ushbu modul orqali matematik amaliyotlar, statistika, matritsalarni boshqarish, integratsiya, differentsial tenglamalar yechish, optimallashtirish, signallarni ishlash va ko’p narsalarni bajarish mumkin.
    Quyidagi funksiyalarni misol sifatida keltirish mumkin:
    1.scipy.integrate-integralni yechish uchun funksiya
    2.scipy.optimize-funksiyalarni optimallashtirish
    3.scipy.stats-statistik distributsiyalar, funksiyalar va statistik amaliyotlar
    4.scipy.linalg-lineyni algebraga oid operatsiyalar
    5.scipy.signal-signallarni ishlash uchun funksiyalar
    6.scipy.special-maqbul funksiyalar va qavslar
    7.scipy.fftpack-Fast Fourier Transform (FFT) va boshqa signal ishlash vositalari
    8.scipy.sparse-sferaviy matritsalarni ishlash
    9.scipy.cluster- K-means va boshqa klasterlash algoritmlari.

    Misol uchun, quyidagi kod yordamida normal distributsiyani yarating:


    import numpy as np
    from scipy.stats import norm
    # Normal distributsiyani yaratish
    mean = 0
    std_dev = 1
    normal_dist = norm(mean, std_dev)
    # Normal distributsiyadan raqam olish
    x = 0.5
    probability = normal_dist.pdf(x) # PDF (Probability Density Function)
    print("Normal distributsiyadan foydalanish:", probability)
    Bu kodda, ‘scipy.stats’modulidan ‘norm’ funksiyasi normal distributsiyani yaratadi.
    Keyin, ‘pdf’ metodi orqali berilgan nuqta (‘x=0.5’) uchun normal distributsiyadagi qiymatni topish mumkin.
    Scipy kutubxonasining ‘optimize’ moduli optimallashtirish algoritmlarini o’z ichiga oladi. Bu modul optimallashtirish, funksiyalar, qavslar yoki dastlabki qiymatlar uchun minimal yoki maksimal qiymatlarni qidirishni amalga oshirishga yordam beradi.
    Quyidagi misolda, Scipy ‘optimize’ modulidan foydalanib, bir funksiyani minimal qiymatga qidirishni ko’ramiz:
    from scipy.optimize import minimize_scalar
    # Qidirilayotgan funksiya
    def my_function(x):
    return (x - 3) ** 2 + 5
    # Optimallashtirish
    result = minimize_scalar(my_function)
    print("Minimal qiymat:", result.x)
    Bu kod ‘minimize_scalar’ funksiyasini chaqirib, berilgan funksiyaning minimal qiymatini topadi. ‘my_function’ funksiya ‘x’ ning kvadratini oladi va uchga mos ravishda 5 qo’shadi. Natijada, minimal qiymatga ega bo’lgan ‘x’ni chiqaradi.
    Начало формы
    Download 20,86 Kb.




    Download 20,86 Kb.

    Bosh sahifa
    Aloqalar

        Bosh sahifa



    SciPy matematik operatsiyalarni bajaruvchi moduldan foydalanish

    Download 20,86 Kb.