Kiberxavfsizlik fakulteti

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI RAQAMLI TEXNOLOGIYALAR VAZIRLIGI

Muhammad al-Xorazmiy nomidagi Toshkent Axborot Texnologiyalari Universiteti


1-AMALIY ISH
MASHINALI O’QITISHGA KIRISH
KIBERXAVFSIZLIK FAKULTETI

Guruh : IML002-3
Bajardi : Maxmudov Sherzod
Tekshiradi : Ochilov Mannon Musinovich
11-variant

11.

Pul infilatsiyasini bashorat qilish

20

numpy

1,5

1,6

Pul infilatsiyasini bashorat qilish uchun muomiladan chiqarilgan pul, necha foiz qadrsizlanishi , yangi pul birligini bir biriga moslashtiramiz va 20 ta elementdan dataset shakllantirib olamiz

import numpy as np # ko‘p o‘lchovli massiv va matrisali ma’lumotlar bilan ishlashni o‘z ichiga oladi
import matplotlib.pyplot as plt

dataset = np.array([ # massivlar uchun dataset yaratamiz

[2, 2.5, 45 ], # muomiladan chiqarilgan pul, necha foiz qadrsizlanishi , yangi pul birligi
[2.5, 3, 48 ],
[3, 4, 50 ],
[3.5, 4.5, 53 ],
[4, 2.5, 55 ],
[4.5, 2.5, 57 ],
[5, 4, 59 ],
[5.5,4, 60 ],
[6, 4.5, 63 ],
[6.5, 3, 65 ],
[7, 2.5, 75 ],
[7.5, 3, 77 ],
[8, 4, 78 ],
[8.5, 4.5, 80 ],
[9, 4, 82 ],
[9.5, 3, 83 ],
[10, 3, 85 ],
[10.5, 2.5, 90 ],
[11, 2.5, 95 ],
[11.5, 3, 100 ],
])
x=dataset[:,0] #ushbu datasetdagi ikki hususiyatni bir biri bilan bog`laymiz va birini x o`qiga (muomiladan chiqarilgan pul) birini y o`qiga (yangi pul birligi) biriktiramiz
y=dataset[:,-1]

plt.figure(figsize=(8,4)) # ushbu atribut bilan grafikdagi chizma o`lchamini o`zgartiramiz

plt.scatter(x,y,marker="s", color="y") #har bir kuzatish uchun nuqta chizadi color uni rangini ifodaaydi
plt.xlabel("muomiladan chiqarilgan pul") # xlabel va ylabel orqali x va y o`qlarimiz nomlanishini beramiz
plt.ylabel("yangi pul birligi")
plt.title("Grafik") # title orqali esa grafigimiz nommlanishi beriladi
plt.grid() # panjara chiziqlarini chizadi
plt.show()

Polinoominal darajasi 1 bo`lgan holat uchun ko`rib chiqamiz . Shuningdek dataset va regression model grafinigi yonma yon qilib 1 chizmada chiqaramiz . Buning uchun esa quyidagi kodlarni yozib olamiz.

p = np.polyfit(x,y,1)
reg_model = np.poly1d(p)
yNew = reg_model(x)

plt.figure(figsize=(8,4))

plt.subplot(1,2,1)# bir rasmda bir nechta chizmalarni chizish imkonini beradi
plt.scatter(x,y,marker="s", color="y", label = "orginal data")
plt.xlabel("muomiladan chiqarilgan pul")
plt.ylabel("yangi pul birligi")
plt.title("Orginal model ")
plt.grid()
plt.subplot(1,2,2)
plt.plot(x,yNew, color = "r", label= "reg model")
plt.xlabel("muomiladan chiqarilgan pul")
plt.ylabel("yangi pul birligi")
plt.title("Regression model")
plt.grid()
plt.legend()#Bu grafik elementlarini tavsiflovchi maydon
plt.show()



Polinoominal darajasi 5 bo`lgan holat uchun ko`rib chiqamiz
p = np.polyfit(x,y,5)
reg_model = np.poly1d(p)
yNew = reg_model(x)
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.subplot(1,2,1)# bir rasmda bir nechta chizmalarni chizish imkonini beradi
plt.scatter(x,y,marker="s", color="y", label = "orginal data")
plt.xlabel("muomiladan chiqarilgan pul")
plt.ylabel("yangi pul birligi")
plt.title("Orginal model ")
plt.grid()
plt.subplot(1,2,2)
plt.plot(x,yNew, color = "r", label= "reg model")
plt.xlabel("muomiladan chiqarilgan pul")
plt.ylabel("yangi pul birligi")
plt.title("Regression model")
plt.grid()
plt.legend()#Bu grafik elementlarini tavsiflovchi maydon
plt.show()