ILMIY HISOBLASH VA MA’LUMOTLARNI TAHLIL QILISHDA NUMPY DAN SAMARALI FOYDALANISH
Keywords:
NumPy, ko‘p o‘lchovli massiv, ndarray, Python, kutubxona, vektor, matritsa, ilmiy hisoblash., NumPy, многомерный массива, ndarray, Python, библиотека, вектор, матрица, научные расчеты., NumPy, multidimensional array, ndarray, Python, library, vector, matrix, scientific computing.Abstract
Mazkur ilmiy maqolada Python dasturlash tilida keng qo‘llaniladigan NumPy kutubxonasining asosiy imkoniyatlari, ayniqsa ko‘p o‘lchovli massivlar (ndarray) bilan ishlash texnologiyalari chuqur ilmiy tahlil qilinadi. NumPy yordamida sonli hisoblashlarning samaradorligi oshiriladi, massivlar tuzilmasi, ularga murojaat qilish, kesish, shakl o‘zgartirish va ularning ustida matematik amallarni bajarish mexanizmlari asoslantirilgan holda ko‘rib chiqiladi. Maqolada nazariy izohlar bilan bir qatorda amaliy misollar ham keltirilib, real dasturlarda qo‘llanish tajribalari yoritilgan.
В данной научной статье детально проанализированы основные возможности библиотеки NumPy, широко используемой в языке программирования Python, в частности, технологии работы с многомерными массивами (ndarray). Использование NumPy позволяет повысить эффективность численных расчетов; рассмотрена структура массива, способы обращения к нему, срезы, преобразования формы массива, а также механизмы выполнения математических операций с ними. В статье представлены как теоретические аспекты, так и практические примеры, освещающие опыт применения в реальных приложениями.
This scientific article profoundly analyzes the main capabilities of the NumPy library, widely used in the Python programming language, with a particular emphasis on technologies for working with multidimensional arrays (ndarray). The use of NumPy helps improve the efficiency of numerical computations; the structure of arrays, methods for accessing their elements, slicing, reshaping, and mechanisms for performing mathematical operations are considered in depth. The article includes both theoretical explanations and practical examples illustrating their application in real-world programs.
