1
|
Python dasturlash tili imkoniyatlari va qo‘llanilish sohalari.
|
|
Python – bu o'rganishga oson va shu bilan birga imkoniyatlari yuqori bo'lgan oz sonlik zamonaviy dasturlash tillari qatoriga kiradi. Python yuqori darajadagi ma'lumotlar strukturasi va oddiy lekin samarador obyektga yo'naltirilgan dasturlash uslublarini taqdim etadi.
Dasturni yozish davomida quyi darajadagi detallarni, misol uchun xotirani boshqarishni hisobga olish shart emas. Ko'plab platformalarda hech qanday o'zgartirishlarsiz ishlay oladi. Interpretatsiya(Интерпретируемый) qilinadigan til.
Kengayishga (Расширяемый) moyil til. Agar dasturni biror joyini tezroq ishlashini xoxlasak shu qismni C yoki C++ dasturlash tillarida yozib keyin shu qismni python kodi orqali ishga tushirsa(chaqirsa) bo'ladi. Juda ham ko'p xilma-xil kutubxonalarga ega.
xml/html fayllar bilan ishlash
http so`rovlari bilan ishlash
GUI(grafik interfeys)
Web ssenariy tuzish
FTP bilan ishlash
Rasmli audio video fayllar bilan ishlash
Robot texnikada
Matematik va ilmiy hisoblashlarni programmalash
Pythonni katta proyektlarda ishlatish mumkin. Chunki, uni chegarasi yo`q, imkoniyati yuqori. Shuningdek, u sodda va universalligi bilan programmalash tillari orasida eng yaxshisidir.
Python quyidagi sohalarda ishlatiladi:
Web dasturlash (serverlar bilan)
Dasturiy ta’minot
Matematika
Tizim skriptlari
|
2
|
Python muhitidagi vektor hamda matritsalar ustida amallar bajaradigan kutubxonalar
|
|
Massivlar yagona nom bilan bir nechta qiymatni o‘zida mujassamlashtiradi, bularga matematikadagi vektorlarni misol keltirish mumkin. Vektor ham yagona nom bilan saqlanib uning tarkibida bir nechta qiymatni o‘zida mujassamlashadi. Vektorning ham elementlari bir
turga mansub va tartiblangan bo‘ladi.
Massivlar holatiga ko‘ra ikki turga bo‘linadi.
Bir o‘lchovli massivlar;
Ikki o‘lchovli massivlar;
Bir o‘lchovli massivlar ma’lumotlarni bir satrli ko‘rinishda saqlansa, ikki o‘lchovli massivlar esa ma’lumotlarni satrlar satri ko‘rinishida saqlaydi.
Python dasturlash tilida massivlarni qayta ishlash uchun numpy kutubxonasini faollashtirish kerak.
|
3
|
Python muhitidagi grafiklar chizish va ma’lumotlarni vizuallashtiradigan kutubxonalar
|
|
Python dasturlash tilida ma’lum bir shakllar va chizmalarni hosil qilish uchun avval, albatta, grafik rejimni hosil qilish kerak, ya’ni grafik kutubxonani faollashtirish kerak. Python dasturlash tilida grafik rejim hosil qilingandan so‘ng uning tarkibiga kerakli chizma va shakllarni hosil qilish buyruqlarini yozish mumkin.
Chizmalar va sohalarni hosil qilish uchun python dasturlash tilida matplotlib kutubxonasini chaqirish kerak.: from matplotlib.pyplot import*
|
4
|
Python muhitidagi pandas kutubxonasi imkoniyatlari. Pandas kutubxonasi metodlariga misollar keltiring.
|
|
Pandas - bu ma'lumotlarni tahlil qilish va manipulyatsiya qilish uchun kuchli va foydalanuvchilarga qulay Python kutubxonasi. Bu har qanday ma'lumot olimi yoki tahlilchi uchun muhim ma'lumotlarni tahlil qilish vositasidir. Pandas asosiy Python dasturlash tilining ustiga qurilgan va sizga ma'lumotlarni osongina manipulyatsiya qilish va vizualizatsiya qilish imkonini beradi.
Kutubxona ikkita asosiy ob'ekt turidan, Series va DataFramedan iborat. Seriya har qanday turdagi ma'lumotlarni o'z ichiga olishi mumkin bo'lgan bir o'lchovli massivga o'xshash ob'ektdir. DataFrame ikki o'lchovli ob'ekt bo'lib, u etiketlangan ustunlar va qatorlarni o'z ichiga oladi.
Pandas CSV, Excel, HTML, JSON va SQL kabi turli manbalardan ma'lumotlarni o'qishni osonlashtiradi. Shuningdek, u maʼlumotlaringizni tozalash, oʻzgartirish va manipulyatsiya qilish hamda ularni tahlil qilish usullarini taqdim etadi. Pandas yordamida siz tezda ma'lumotlar to'plamini birlashtira olasiz, qo'shishingiz va birlashtirasiz va ilg'or statistik hisob-kitoblarni amalga oshirishingiz mumkin.
Pandas ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish va tahlil qilish uchun keng ko'lamli vositalarni taqdim etadi, shu jumladan ma'lumotlar janjallari (ma'lumotlarni qayta shakllantirish va guruhlash), vaqt seriyalarini tahlil qilish va chizmalar. Shuningdek, u mashinani o'rganish va chuqur o'rganish ilovalari uchun kuchli API'larni taqdim etadi.
Pandas doimiy ravishda kod va o'quv qo'llanmalarini ishlab chiqadigan va almashadigan jonli foydalanuvchilar jamoasiga ega. Ushbu kuchli kutubxonadan qanday foydalanishni o'rganish uchun ko'plab onlayn manbalar va qo'llanmalar mavjud.
|
5
|
Python muhitidagi numpy kutubxonasi imkoniyatlari. Numpy kutubxonasi metodlariga misollar keltiring.
|
|
Numpy - bu ko'p o'lchovli massivlar bilan ishlash va matematik operatsiyalarni bajarish uchun ishlatiladigan kuchli Python kutubxonasi. U matritsa operatsiyalari, chiziqli algebra, Furye o'zgarishlari va tasodifiy sonlar kabi juda ko'p foydali xususiyatlarni taqdim etadi.
Qo'llanma Numpy-da massivlarni qanday yaratish va boshqarish asoslari bilan boshlanadi. Keyin u indekslash va kesish, massiv matematikasi, tasodifiy sonlarni yaratish kabi mavzularni va translyatsiya, chiziqli algebra va Furye o'zgarishlari kabi ilg'or mavzularni qamrab oladi.
Asoslardan tashqari, Numpy-da foydali bo'lgan bir nechta o'rnatilgan funktsiyalar va usullar mavjud. Bunga numpy.random, numpy.linalg, numpy.fft va numpy.matrix kabi funksiyalar kiradi. Nihoyat, o'quv qo'llanma matplotlib uchun Numpy dan qanday foydalanishni o'z ichiga oladi.
|
6
|
Python muhitidagi Matplotlib kutubxonasi imkoniyatlari. Matplotlib kutubxonasi metodlariga misollar keltiring.
|
|
Matplotlib - bu Python-da statik, jonlantirilgan va interaktiv vizualizatsiya yaratish uchun keng qamrovli kutubxona.
|
