Mirzo Ulugʻbek nomidagi Oʻzbekiston Milliy universiteti Jizzax filiali “Amaliy matematika” fakulteti

Mirzo Ulugʻbek nomidagi
Oʻzbekiston Milliy universiteti Jizzax filiali


“Amaliy matematika” fakulteti

“Axborot xavfsizligi” yo’nalishi

“Sun’iy intellect va neyron tori texnologiyalari” fanidan

1-AMALIY ISHI

Bajardi: 31-21-guruh talabasi:Xabibullayev Sh
Qabul qilivchi: Salimov J
1-MODUL TOPSHIRIQLARI

1. 
   Masala. Isimlardan iborat names massivini tuzing va elimentlari soni 8 ta ismlardan iborat bo’lsin. Va bu isimlarga mos (8x5) data yarating va bu dataning elimentlari haqiqiy sonlardan iborat bo’lsin. Va names massivining ichidagi 3ta isimga tegishli malumotlarni yoki operatori yordamida datadan ajratib oling. (masala uchun yordam: bu masalani Boolean Indekslashda utganmiz)
   

2. 
   Masala. Haqiqiy sonlardan iborat 3 ulchamli (6x4) arr1 massivini yarating va uning elementlari haqiqiy sonlardan iborat bo’lsin (randn). Bu massivning elemintlari qoldiq va butun qisimlarini A va B massivlarga saqlab ularni vertikal yunalishda tartiblang va natijasini chiqaring. A va B massivlarni qushib yangi arr2 massivini yarating va arr1 va arr2 ni ayirmasini toping.
   

3. 
   Masala. Shahar nomlaridan iborat Cities massivini tuzing va elimentlari soni 7 ta shahar nomidan iborat bo’lsin. Va bu Cities massiv elimentlariga mos bo’lgan 7 x4 data1 massiv yarating va bu massiv elimentlari [5,15] oralig’idagi ihtiyoriy butun sonlar bo’lsin va bu data1 ni ustunlari buyicha tartiblang. Endi sizda data1 tartiblangan massivi va Cities massivi mavjud. My_Cites nomli 3 ta shahar nomidan iborat massiv yarating va My_Cites massivi elimentlarini Cities da mavjudligini aniqlang va bu ma’lumot asosida data1 dan shu shaharlarga tegishli ma’lumotlarni ajratib oling.
   

4. 
   Ikkita 3 ulchamli massiv yarating va bu massivlarni bitta file da saqlang va bu massivlarni All_Data ga chaqirib oling va All_Data elimentlarini birma bir chiqaring.
   

5. 
   ('https://raw.githubusercontent.com/anvarnarz/praktikum_datasets/main/merc.csv') manashu lenk orqali DataFrame yarating. Bu DataFrame price ustuning ma’lumotlari asosida 35000 dan yuqori narhlarni aniqlovchi Expensive ustunini yarating (bu ustun qiymatlari True va False qiymatlardan iborat buladi) va bu ustun m’alumotlari asosida DataFramedan True qiymat qabul qilganlarini ajratib oling.
   

6. 
   Yuqoridagi linkdan foydalanib DataFrame yarating va bu DFning ustunlar tartibini alifbo tartibida qaytadan joylashtiring. Va bu o’zgarishni DataFramega saqlang. fuelType va model ustunlari va juft indexdagi qatorlarini ajratib oling.
   

7. 
   N-ulchamli massiv yaratuvchi funksiya tuzing. Funksiyada foydalanuvchidan massiv ulchami suralsin ( [1:3] oraliqda), Funksiya turini tanlansin (rand, randn, randint), agar massiv bir ulchamli bo’lsa faqat elemintlar soni agar ikki va uch ulchamli bo’lsa qator va ustunlari soni so’ralsin va funksiya turiga mos massiv qaytarilsin.