|
Mamatqulov nodirbekning
|
Sana | 15.02.2024 | Hajmi | 2,8 Mb. | | #157018 |
Bog'liq 2.Mamatqulov 1. Anketa (talabalar), 3-mavzu, conference, 12 labaratoriya ishi, Маълумотлар тузилмаси ва алгоритмлар узб, Abduvositaka, Saralash algoritmlari, Akademik yozuv 2 Omonboyev Rashidbek 12, kontakt hodisalar, golosariy, Operatsion tizimlar uz, 1 - lesson (internet), 2-маруза мавзуси Симулятор, dars tahlili, 6666666666666666666666666666666666666
MUHAMMAD AL-XORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT
TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI FARG`ONA FILIALI
KOMPYUTER INJINIRING FAKULTETI
716-20 GURUH TALABASI
MAMATQULOV NODIRBEKNING
MA'LUMOTLARNING INTELLEKTUAL TAHLILI
FANIDA
“Numpy kutubxonasi. Numpy arifmetik.matematik-statistik amallar.Saralash..”
MAVZUSIDA TAYYORLAGAN
AMALIY MASHG’ULOTI
Farg’ona – 2024
8-Amaliy mashg’ulot.
Mavzu: Numpy kutubxonasi. Numpy arifmetik.matematik-statistik amallar.Saralash.
Statistik ma'lumotlar to'plash, ularni tahlil qilish va to'plangan ma'lumotlar asosida xulosalar chiqarishni o'z ichiga oladi.
NumPy bizga statistik ma'lumotlarni tahlil qilishni amalga oshiradigan turli statistik funktsiyalarni taqdim etadi.
Umumiy NumPy statistik funktsiyalari
NumPy tomonidan taqdim etilgan ba'zi statistik funktsiyalar:
NumPy yordamida o'rtachani hisoblash
NumPy massivining o‘rtacha qiymati massivdagi barcha elementlarning o‘rtacha qiymati hisoblanadi.
U massivdagi barcha elementlarni qo‘shib, natijani massivdagi elementlarning umumiy soniga bo‘lish yo‘li bilan hisoblanadi.
|
np.mean()
|
O'rtacha qiymatni hisoblash uchun funktsiyadan foydalanamiz
|
. Masalan,
|
import numpy as np
# create a numpy array
marks = np.array([76, 78, 81, 66, 85])
# compute the mean of marks mean_marks = np.mean(marks)
print(mean_marks) # Output: 77.2
|
Ushbu misolda o'rtacha qiymat 77,2 ga teng bo'lib , u elementlarni qo'shish ( 76, 78, 81, 66, 85 ) va natijani 5 ga bo'lish yo'li bilan hisoblanadi (massiv elementlarining umumiy soni).
NumPy Nd massivining o'rtachasi
import numpy as np
# create a 2D array array1 = np.array([[1, 3],
[5, 7]])
Butun massiv: 4.0
Vertikal o'q bo'ylab: [3. 5.]
Gorizontal o'q bo'ylab: [2. 6.]
np.mean(array1)- butun massiv bo'yicha o'rtachani hisoblaydi
np.mean(array1, axis=0)- vertikal o'q bo'ylab o'rtachani hisoblaydi
|
|
np.mean(array1, axis=1)
|
gorizontal o'q bo'ylab o'rtacha hisoblaydi
|
NumPy massivining minimal va maksimal qiymatini toping
Berilgan massivdagi minimal va maksimal qiymatlarni topish uchun NumPy da min()va funksiyasidan foydalanamiz .max()
Keling, bir misolni ko'rib chiqaylik.
import numpy as np
# create an array
array1 = np.array([2,6,9,15,17,22,65,1,62])
# find the minimum value of the array min_val = np.min(array1)
# find the maximum value of the array max_val = np.max(array1)
# print the results print("Minimum value:", min_val) print("Maximum value:", max_val)
Minimal qiymat: 1
Maksimal qiymat: 65
Chiqish
Ko'rib turganimizdek ning min()minimal max()va maksimal qiymatini
massiv 1
qaytaradi bu mos ravishda 1 va 65 ni tashkil qiladi .
|
| |