NUMPY KUTUBXONASI VA IMKONIYATLARI
Keywords:
Kalit so‘zlar: NumPy, Python, ndarray, massiv, ilmiy hisoblashlar, vektorlashtirish, ma’lumotlar tahlili, chiziqli algebra, statistik tahlil, sun’iy intellekt, modellashtirish, ilmiy dasturlash, optimallashtirish.Abstract
Mazkur maqolada Python dasturlash tilining asosiy ilmiy hisoblash
kutubxonalaridan biri — NumPy (Numerical Python) kutubxonasi va uning
imkoniyatlari batafsil yoritilgan. NumPy kutubxonasi ko‘p o‘lchovli massivlar
(ndarray) bilan ishlash, matematik, statistik hamda chiziqli algebra amallarini
bajarish, tasodifiy sonlar generatsiyasi va ma’lumotlar tahlilini samarali amalga
oshirish imkonini beruvchi qudratli vosita sifatida tahlil qilingan.
Maqolada kutubxonaning paydo bo‘lish tarixi, rivojlanish bosqichlari, tuzilma
elementlari, massivlar bilan ishlash usullari hamda matematik funksiyalarning amaliy
qo‘llanilishi misollar asosida bayon etilgan. NumPy kutubxonasi vektorlashtirish
texnologiyasi orqali hisoblash jarayonlarining tezligini oshirishi, C va Fortran tillari
bilan integratsiya qobiliyati, shuningdek, u orqali katta hajmdagi ma’lumotlarni
optimallashtirishning ilmiy asoslari keltirilgan. Tadqiqot natijalariga ko‘ra, NumPy
kutubxonasi Python tilining ilmiy va muhandislik sohalaridagi ustuvorligini
belgilovchi asosiy komponentlardan biri bo‘lib, zamonaviy ilmiy tahlil va
modellashtirish tizimlarida ajralmas o‘rinni egallaydi.
References
Foydalanilgan adabiyotlar
1. Bekmuratov Q.A. , Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlar. O‘quv qo‘llanma,
Samarqand – 2021.
2. Sadullayeva SH.A, Yusupov D.F., Yusupov F., Sun’iy intellect va neyronto‘rli
texnologiyalar. O‘quv qo‘llanma, Urganch – 2021.
3. H.N.Zayniddinov, T.A.Xo‘jaqulov, M.P.Atadjanov, “Sun’iy intellekt” fanidan
o‘quv qo‘llanma, Toshkent – 2018.
4. Walt, S. van der, Colbert, S. C., & Varoquaux, G. (2011). “The NumPy Array:
A Structure for Efficient Numerical Computation.” Computing in Science &
Engineering, 13(2), 22–30.
5. McKinney, W. (2017). “Python for Data Analysis.” O’Reilly Media.
6. Jones, E., Oliphant, T., Peterson, P. SciPy: Open Source Scientific Tools for
Python, 2023.
7. Интеллектуальные информационные системы и технологии: учебное
пособие/ Ю.Ю. Громов, О.Г.Иванова, В.В. Алекссев и др. –тамбов: Издво
ФГБОУ ВПО «ТГТУ», 2013.-244с.
8. Поталов А.С. Технологии искусственного интеллекта-СПб: СПбГУ
ИТМОб 2010-218 с.
Elektron manbalar:
1. NumPy Developers. “NumPy Documentation.” https://numpy.org/doc/stable/
2. www.lex.uz - O‘zbekiston Respublikasi Qonun hujjatlari milliy bazasi
3. htpp://www.raii.org/library - Российская ассоциация искусственного
интеллекта
