Numpy kutubxonasi va uning imkoniyatlari

Numpy kutubxonasi va uning imkoniyatlari
Numpy, Python dasturlash tilida ma'lumotlar analizi va ma'lumotlar bilan ishlash, va boshqa ko'plab asosiy funksiyalarini o'z ichiga olgan kutubxonadir. Numpy kutubxonasi arifmetik va statistik hisob-kitoblarni amalga oshirishda yordam beradi va massivlar bilan ishlashda qulaylikni ta’minlaydi.
Numpy kutubxonasini o'rnatish uchun quyidagi komandani terminal yordamida ishga tushirish kerak:

Keyin esa, Python skript yoki interaktiv Python muhitida quyidagi qatorni qo'shib Numpy kutubxonasini import qilinadi:

Numpy kutubxonasini o'rnatgach, uni yordamida massivlarni yaratish, arifmetik amallarni bajarish, massiv elementlarini indekslash, tahlil qilish va boshqa qo'llanmalarni amalga oshirish mumkin. Numpy kutubxonasi shu bilan birga, boshqa kutubxonalar bilan ham integratsiya qiladi, masalan, matplotlib kutubxonasi bilan grafiklar chizish uchun ham ishlatilad.
Numpy da ma’lumot turlari
1. **int**: Butun sonlar uchun ma'lumot turi. Masalan: `np.int8`, `np.int16`, `np.int32`, `np.int64`.
2. **float**: O'nlik sonlar uchun ma'lumot turi. Masalan: `np.float16`, `np.float32`, `np.float64`.
3. **bool**: Mantiqiy qiymatlar (`True` yoki `False`) uchun ma'lumot turi. Masalan: `np.bool`.
4. **str**: Matnlar uchun ma'lumot turi. Masalan: `np.str`.
5. **datetime**: Sana va vaqtlar uchun ma'lumot turi. Masalan: `np.datetime64`.
6. **object**: Har qanday ma'lumot turi uchun umumiy tur. Bunda Python ob'ektlarini ham o'z ichiga olish mumkin.

Numpy kutubxonasi orqali yaratilgan massivlar bu turli ma'lumot turlarini o'z ichiga oladi va ularga mos keladigan ma'lumotlar bilan ishlovchi amallarni taqdim etadi. Masalan, massiv elementlarini indekslash, arifmetik amallar bajarish, statistik hisob-kitoblarni amalga oshirish, massivlarni birlashtirish va boshqalar.

Quyidagi misolda bir necha ma'lumot turini qanday yaratish ko’rsatilgan:


Massiv yaratish
Numpy kutubxonasida massivlar yaratish uchun `numpy.array()` funksiyasidan foydalaniladi. Bu funksiya qabul qilgan ma'lumotlarni massiv sifatida qaytaradi.
Quyidagi misollarda massivlarni yaratishning ba'zi usullari mavjud:
1. **Listdan massiv yaratish**: Numpy kutubxonasi orqali, Python listdan massiv yaratish:

Natija:
[1 2 3 4 5]
2. **Bo'sh massiv yaratish**: Numpy kutubxonasi orqali bo'sh elementlardan iborat massiv yaratish:

Natija:
[]
3. **Takrorlanuvchi massiv yaratish**: Numpy kutubxonasi orqali takrorlanuvchi elementlar bilan massiv yaratish:

Natija:
[0 0 0 0 0]
4. **Interval massiv yaratish**: Numpy kutubxonasi orqali biror oraliqdagi elementlardan iborat massiv yarating:

Natija:
[1 2 3 4 5]


Filterlash
Numpy kutubxonasi orqali massivlarni filterlash uchun, indekslash operatsiyalari va shartlar bilan ishlash mumkin. Quyidagi misollar orqali massivlarni filterlash mumkin:
1. **Shart bilan filterlash**: Massivdagi elementlarni belgilangan shart asosida filterlash uchun, indekslash operatsiyalari va shartlar bilan foydalanish:.

Natija:
[ 6 7 8 9 10]

2. **Mantiqiy operatsiyalar bilan filterlash**: Mantiqiy operatsiyalarni ishlatib massivdagi elementlarni filterlash uchun foydalanish:.

Natija:
[4 5 6 7]
3. **Indekslar bilan filterlash**: Massivdagi elementlarni indekslari asosida filterlash uchun indekslash operatsiyalaridan foydalanish:

Natija:
[2 4 6]