massivlar va ulardan foydalanish

PPTX 20 pages 1.4 MB Free download

20 pages

FaylHub.uz

Download via Telegram

Size 1.4 MB

File type PPTX

Pages 20

Updated Dec 2025

Page preview (5 pages)

Scroll down 👇

1 / 20

powerpoint presentation python dasturlash tilida massivlar va ulardan foydalanish toxtamurodova durdona 01 massivlar bilan ishlashning asosiy usullari 02 python dasturlash tilining umumiy ko'rinishi 03 massivlarni qo'llash misollari reja: savollar va javoblar list comprehension yordamida python da massiv elementlarini 50% tezroq qayta ishlash mumkin, bu esa, masalan, 10000 ta elementli massivni samarqanddagi serverda qayta ishlash vaqtini sezilarli darajada qisqartiradi. python'ning "array" moduli, "list" ga nisbatan, xotira sarfini 70% ga kamaytirishi mumkin, bu esa katta hajmdagi ma'lumotlarni, masalan, 1 million ta raqamni andijonda joylashgan kompyuterda ishlashda juda muhim ahamiyatga ega. arraylar bilan ishlashda tezkorlikni oshirish usullari katta hajmdagi massivlarni qayta ishlashda, 4 gb ramli kompyuter o'rniga 16 gb ramli kompyuterdan foydalanish, xotira bilan bog'liq sekinlashuvlarni kamaytirib, amaliyotlar tezligini sezilarli darajada oshiradi. massiv elementlariga kirish tezligini oshirish uchun, python'dagi ro'yxatlar o'rniga numpy massivlaridan foydalaning. masalan, 1 million elementli massivda 1000 marta tezroq natija beradi. arraylarni kesish (slicing) manfiy indekslardan foydalanib, massivning oxiridan boshlab …

2 / 20

kirish va ularni o'zgartirishda, indekslarning to'g'riligini tekshirishni unutmang. aks holda, `indexerror` xatosi, masalan, 15-qator kodda, dasturingizni to'xtatishi mumkin. python arraylarida xatoliklarni aniqlash `typeerror` xatosi python arraylariga faqat raqamli ma'lumotlar turini qo'shish mumkinligini bildiradi. masalan, samarqanddagi loyihada matnli ma'lumotlarni raqamli arrayga qo'shishga urinish xatolikka olib keladi. `valueerror` xatosi, masalan, 5 elementli arrayga 10 ta element qo'shishga urinilganda yuz beradi. bu xatolikni oldini olish uchun array hajmini oldindan aniqlash yoki dinamik massivlarni ishlatish andijonda tavsiya etiladi. array elementlariga kirish va ularni o'zgartirish python da massiv elementlariga indeks orqali, 0 dan boshlanuvchi ketma-ket raqamlar yordamida kirasiz. masalan, 5 ta elementli massivda 3-elementga kirish uchun my_array[2] ni yozasiz. bu toshkentdagi 2-uy kabi manzilga o'xshaydi. massiv elementlarini o'zgartirish uchun indeksdan foydalanib, yangi qiymatni belgilashingiz mumkin. masalan, my_array[1] = 10 buyrug'i 2-elementni 10 ga o'zgartiradi. bu, 1980-yilda qurilgan 10-sonli binoning rangini o'zgartirishga o'xshaydi. python dasturlash tili nima? python, interaktiv konsol muhiti orqali 2 va undan ortiq …

3 / 20

ash uchun, python dasturida massivlar tezkor va aniq natijalar beradi. numpy kutubxonasi va uning afzalliklari numpy kutubxonasi python'da katta hajmdagi n-o'lchovli massivlar (masalan, 1000x1000 pikselli rasm) bilan ishlashni 100 baravar tezlashtiradi, bu esa hisoblash vaqtini sezilarli darajada qisqartiradi va samaradorlikni oshiradi. ushbu kutubxona, matematik va ilmiy hisob-kitoblarni amalga oshirishda, masalan, 2d va 3d modellashtirishda, toshkentdagi universitet talabalari tomonidan keng qo'llaniladi, chunki uning funksiyalari vektorlashtirilgan hisob-kitoblarni ta'minlaydi. arraylarni saralash (sorting) python’ning `list.sort()` metodi yordamida 1000 tagacha elementdan iborat massivni tez va samarali tartiblash mumkin, bu esa xotira sarfini kamaytiradi va algoritm murakkabligini 20-yil avvalgi algoritmlardan farqli ravishda o(n log n) ga tushiradi. python’ning standart `sorted()` funksiyasi yangi, saralangan massivni qaytaradi, asl massivni o'zgartirmaydi. bu esa 3 ta turli xil algoritmlarni qo'llagan holda, masalan, 500 elementli massivni berlin shahridagi kompyuterda samarali tartiblash imkonini beradi. multidimensiyali arraylar ko'p o'lchovli massivlarni yaratishda list comprehension yordamida samaradorlikni oshirish mumkin; masalan, 5x5 o'lchamli bir butun sonlardan …

4 / 20

nd qtr 100 0 arraylarni shaklini o'zgartirish (reshape) python'ning `reshape()` funksiyasi yordamida 3x4 o'lchamli massivni 12 elementli bir qatorli massivga yoki 2x6 o'lchamli massivga osongina o'zgartirishingiz mumkin, bu esa ma'lumotlarni qayta ishlashda moslashuvchanlikni ta'minlaydi. masalan, 12 ta raqamdan iborat massivni, tokiodagi 2x6 matritsaga o'zgartirish mumkin. `reshape()` funksiyasi massiv elementlarini satr bo'yicha tartibda joylashtiradi. agar siz 4x3 o'lchamli massivni 12x1 o'lchamli massivga o'zgartirsangiz, massivning birinchi satri yangi massivning birinchi 3 elementi bo'ladi, keyin ikkinchi satr va hokazo python'da arraylarni yaratish usullari python da listlardan foydalanib, 10 ta elementli raqamlar massivini yaratish mumkin, masalan, [1, 2, 3, ..., 10] yoki numpy kutubxonasi yordamida, toshkentdagi ma'lumotlarni saqlash uchun 32 bitli butun sonlar massivini yaratish mumkin. numpy kutubxonasining `arange()` funksiyasi yordamida 0 dan 100 gacha bo'lgan 11 ta elementdan iborat, har bir elementi 10 ga teng bo'lgan arifmetik progressiyali massivni yaratish mumkin. bu andijon shahridagi hisob-kitoblar uchun qulay. numpy arraylarini yaratish numpy massivini yaratishning …

5 / 20

boolean va boshqalar) 1000 ta elementini saqlashi mumkin, arraylar esa faqat bitta ma'lumot turiga (masalan, butun sonlar) ega bo'lib, xotirani samaraliroq ishlatadi, bu esa toshkentdagi katta ma'lumotlarni qayta ishlashda afzallik beradi. arraylar ustida amal bajarish (qo'shish, ayirish, ko'paytirish) 5x5 o'lchamli ikkita matritsa ayirmasini hisoblashda, mos keladigan elementlarni ayirish orqali natija hosil qilinadi. agar elementlar soni mos kelmasa, xatolik yuz beradi, masalan, [1,2]-[3,4,5] mumkin emas. bu farg'ona vodiysidagi matematika muammolarini hal qilishda qo'llanilishi mumkin. python da 10 elementli ikki massivni qo'shish uchun, elementlarni mos ravishda qo'shish orqali yangi massiv hosil qilish mumkin, masalan, [1,2,3] + [4,5,6] = [5,7,9] natijani beradi. bu samarqanddagi universitet talabalarining dasturlash topshirig'ida qo'llanilishi mumkin. e'tiboringiz uchun rahmat @taqdimot_robot image4.jpg image5.jpg image6.jpg image7.jpg image8.jpg image9.jpg image10.jpg image11.jpg image12.jpg image13.jpg image14.jpg image15.jpg image16.jpg image17.jpg image18.jpg image19.jpg image20.jpg image1.jpeg image2.jpeg image3.jpeg

Want to read more?

Download all 20 pages for free via Telegram.

Download full file

About "massivlar va ulardan foydalanish"

powerpoint presentation python dasturlash tilida massivlar va ulardan foydalanish toxtamurodova durdona 01 massivlar bilan ishlashning asosiy usullari 02 python dasturlash tilining umumiy ko'rinishi 03 massivlarni qo'llash misollari reja: savollar va javoblar list comprehension yordamida python da massiv elementlarini 50% tezroq qayta ishlash mumkin, bu esa, masalan, 10000 ta elementli massivni samarqanddagi serverda qayta ishlash vaqtini sezilarli darajada qisqartiradi. python'ning "array" moduli, "list" ga nisbatan, xotira sarfini 70% ga kamaytirishi mumkin, bu esa katta hajmdagi ma'lumotlarni, masalan, 1 million ta raqamni andijonda joylashgan kompyuterda ishlashda juda muhim ahamiyatga ega. arraylar bilan ishlashda tezkorlikni oshirish usullari katta hajmdagi massivlarni qayta ishlashd...

This file contains 20 pages in PPTX format (1.4 MB). To download "massivlar va ulardan foydalanish", click the Telegram button on the left.

Tags: massivlar va ulardan foydalanish PPTX 20 pages Free download Telegram