Muhammad al-xozazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti telekommunikatsiya texnologiyalari

4-Amaliy ish Talaba guruhi: 416-20 Bajardi: Ibragimov Sarvar Tekshirdi: Qo'chqarov Muslimjon matlab bilan taqqoslash

MUHAMMAD AL-XOZAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI

TELEKOMMUNIKATSIYA TEXNOLOGIYALARI
FAKULTET
Tizimlar va signallarni qayta ishlash
4-Amaliy ish

Talaba guruhi: 416-20
Bajardi:Ibragimov Sarvar
Tekshirdi:Qo'chqarov Muslimjon
MATLAB bilan taqqoslash 
NumPy-ni MATLAB-ga bepul alternativ sifatida ko'rish mumkin. MATLAB dasturlash tili yuzaki jihatdan NumPy ga o'xshaydi: ikkalasi ham talqin qilinadi, ikkalasi ham skalerlarda emas, balki massivlar (matritsalar) ustida amallarni bajarishga imkon beradi . MATLAB ning afzalligi ko'p sonli paketlarning mavjudligi ("asbob qutilari"), masalan, Simulink ( Ingliz tili ) . NumPy uchun ham shunga o'xshash "paketlar" mavjud, masalan, SciPy kutubxonasi ko'proq MATLABga o'xshash funksionallikni ta'minlaydi, Matplotlib kutubxonasi MATLAB uslubida syujetlar yaratishga imkon beradi. MATLAB ham, NumPy ham asosiy chiziqli algebra muammolarini hal qilish uchun LAPACK kutubxonasidagi kodga asoslangan koddan foydalanadi .
1995 yilda dasturchi Jim Hugunin Numeric Python kutubxonasini yozdi. Kutubxona Jim Fulton, Devid Ascher, Pol DuBois va Konrad Hinsen kabi ko'plab odamlarning yordami bilan rivojlandi. Kutubxona bugungi kungacha mavjud, u juda barqaror va to'liq, ammo eskirgan deb hisoblanadi.

Numeric Python standart kutubxonasiga qo'shilishi taklif qilingan, ammo Guido Van Rossum (Python muallifi) o'sha paytdagi kodni saqlab bo'lmasligini aniq ko'rsatdi.

Bundan tashqari, Raqamli kutubxona katta hajmdagi ma'lumotlarni qayta ishlashda sekin edi.
Numeric kutubxonasi asosida NumArray kutubxonasi yaratildi. Raqamli kod butunlay qayta yozildi.
NumArray kutubxonasi katta massivlarni Raqamli kutubxonaga qaraganda tezroq qayta ishladi, lekin kichik massivlarni sekinroq qayta ishladi.
Bir muncha vaqt uchun Numeric kutubxonasi ham, NumArray kutubxonasi ham ishlatilgan. Numeric ning so'nggi versiyasi (v24.2) 2005 yil 11 noyabrda chiqarilgan . NumArray ning so'nggi versiyasi (v1.5.2) 2006 yil 24 avgustda chiqarilgan ^[5] . NumArray kutubxonasidan endi foydalanish tavsiya etilmaydi ^[6] .
2005 yil boshida dasturchi Travis Oliphant jamoani bitta loyiha atrofida birlashtirmoqchi bo'ldi va Numeric va NumArray kutubxonalarini almashtirish uchun NumPy kutubxonasini yaratdi. NumPy raqamli koddan yaratilgan. Raqamli kod saqlashni osonlashtirish uchun qayta yozildi va kutubxonaga yangi xususiyatlar qo'shilishi mumkin. NumArray funksiyalari NumPy-ga qo'shildi.
NumPy dastlab SciPy kutubxonasining bir qismi edi. Boshqa loyihalarga NumPy kutubxonasidan foydalanishga ruxsat berish uchun uning kodi alohida paketga joylashtirilgan.
NumPy manba kodi jamoat mulkida. Hujjatlarning katta miqdori mavjud. Hatto batafsil " NumPy uchun qo'llanma " ^[7] mavjud.
NumPy v1.3.0 2009 yil 5 aprelda chiqarilgan va Python v2.6 ^[8] ni qo'llab-quvvatlaydi . Python v3 uchun qo'llab-quvvatlash 1.5.0 versiyasidan boshlab qo'shildi.

NumPy nima?
NumPy - bu massivlar bilan ishlash uchun ishlatiladigan Python kutubxonasi.
Shuningdek, u chiziqli algebra, matritsalar bilan ishlash uchun tayyor funktsiyalariga ega kutubxona.
NumPy 2005 yilda Travis Oliphant tomonidan yaratilgan. Bu ochiq manbali loyihadir va siz uni erkin ishlatishingiz mumkin.
NumPy raqamli Python degan ma'noni anglatadi.
Nima uchun NumPydan foydalanish kerak?
Pythonda massivlar maqsadiga xizmat qiladigan ro'yxatlar bor, lekin ularni qayta ishlash sekin.
NumPy an'anaviy Python ro'yxatlaridan 50 barobar tezroq ishlashini maqsad qigan.
Nima uchun NumPy ro'yxatlardan tez?
NumPy massivlari ro'yxatlardan farqli o'laroq xotirada uzluksiz bir joyda saqlanadi, shuning uchun jarayonlar ularga juda samarali kirishi va boshqarishi mumkin. Bundan tashqari, u eng yangi protsessor arxitekturasi bilan ishlash uchun optimallashtirilgan.
NumPy qaysi tilda yozilgan?
NumPy Python kutubxonasi va qisman Pythonda yozilgan, lekin tez ishlashini talab qiladigan qismlarning aksariyati C yoki C++ da yozilgan
Dastur kodi:


# y(t)=Asin(2πft+φ)
# y(t)=Acos(2πft+φ)

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

c = float(input('Burchak tezlik c ='))

A = int(input('Amplitudani kiriting A = '))
f = 9
a = int(input('0,a gacha vaqt chegarasi a = '))

t = np.arange(0,a,0.001)

print(f'{t} second time delte')

sinx_graph = A*np.cos(2*np.pi*f*t + c)

plt.plot(t,sinx_graph)

plt.show()

Sinx grafigi

Dastur kodi:

# y(t)=Asin(2πft+φ)
# y(t)=Acos(2πft+φ)

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

c = float(input('Burchak tezlik c ='))

A = int(input('Amplitudani kiriting A = '))
f = 9
a = int(input('0,a gacha vaqt chegarasi a = '))

t = np.arange(0,a,0.001)

print(f'{t} second time delte')

cosx_graph = A*np.sin(2*np.pi*f*t + c)

plt.plot(t,cosx_graph)

plt.show()

Cosx grafigi


http://fayllar.org