NumPy o‘quv dasturi
Kirish
W3Schools NumPy darsligi keng qamrovli va yangi boshlovchilar uchun qulay.
U sizga NumPy bo‘yicha asosiy bilimlarni beradi.
U yangi boshlovchilar uchun mo‘ljallangan va faqat Python bo‘yicha boshlang‘ich bilimlarni talab qiladi.
Materiallar qisqa-qisqa qismlarga bo‘lingan, sodda va tushunarli bo‘lishi uchun puxta tayyorlangan.
Materiallar yillar davomida millionlab foydalanuvchilar tomonidan sinovdan o‘tgan. Ular muntazam yangilanib, takomillashtirib boriladi.
O‘quv dasturining tuzilishi va ketma-ketligi NumPy kutubxonasini tanishuvdan boshlab dastlabki massiv amallaringizni yaratishgacha bosqichma-bosqich o‘rganishingiz uchun tuzilgan.
NumPy bilan ishlashni boshlash »
O‘quv natijalari
- NumPy massivlarining (array) asosiy tuzilishini tushunib oling.
- Massivlarni samarali yarating va ular ustida amallar bajaring.
- Massivlar ustida matematik amallarni bajaring.
- Massivlarni indekslash va kesishni (slicing) qo‘llang.
- Massiv funksiyalari va metodlaridan foydalaning.
- Massivlar shaklini o‘zgartiring (reshaping) va ularni ustma-ust birlashtiring (stacking).
- Tasodifiy sonlar generatsiyasi bilan ishlang.
- Chiziqli algebra amallarini qo‘llang.
- Samarali sonli hisoblashlarni tuzing.
Eslatma: Siz NumPy bo‘yicha dars beradigan o‘qituvchimisiz? W3Schools Academy — dars berishingizga yordam beradigan imkoniyatlar to‘plami. U oldindan tayyorlangan o‘quv rejalari, o‘quv guruhini boshqarish va boshqa ko‘plab imkoniyatlarni taklif etadi. Academy haqida batafsil bu yerda o‘qing.
NumPy qaysi sohalar uchun dolzarb?
- Ma’lumotlar ilmi (Data Science):
NumPy sonli hisoblashlar va ma’lumotlarni qayta ishlash uchun juda muhim. - Ilmiy hisoblashlar:
NumPy ilmiy hisob-kitoblar va tahlil uchun kuchli vositalarni taqdim etadi. - Mashinaviy o‘qitish:
NumPy mashinaviy o‘qitish (Machine Learning) ilovalarida sonli ma’lumotlar bilan ishlash uchun asos hisoblanadi. - Statistika:
NumPy statistik hisob-kitoblar uchun samarali vositalarni taklif etadi. - Tasvirlarga ishlov berish:
NumPy massivlari tasvir ma’lumotlari bilan ishlash uchun juda mos keladi. - Muhandislik:
NumPy muhandislik ilovalari uchun matematik amallarni qo‘llab-quvvatlaydi. - Tadqiqotlar:
NumPy ilmiy tadqiqotlar va ma’lumotlar tahlilida keng qo‘llaniladi.
Mashg‘ulot turlari
Ushbu darslikda NumPy kutubxonasini bepul o‘rganishingiz uchun turli mashg‘ulotlarni taklif qilamiz:
Natijalaringizni kuzatish uchun tizimga kiring
Natijalaringizni kuzatib borish uchun hisob ham yaratishingiz mumkin.
Tizimga kirgan foydalanuvchi sifatida quyidagi kabi imkoniyatlardan foydalanasiz:
- O‘quv yo‘nalishlari
- Sandbox va laboratoriya muhitlari
- Yutuqlar
- Va yana ko‘p narsalar!
Modullar haqida umumiy ma’lumot
- NumPy darsligi
- NumPy bilan tanishuv
- NumPy bilan ishlashni boshlash
- NumPy massivlarini yaratish
- NumPy massivlarini indekslash
- NumPy massivlarini kesish (slicing)
- NumPy ma’lumot tiplari
- NumPy nusxa (copy) va ko‘rinish (view)
- NumPy massiv shakli (shape)
- NumPy massiv shaklini o‘zgartirish (reshape)
- NumPy massivlarini iteratsiya qilish
- NumPy massivlarini birlashtirish
- NumPy massivlarini bo‘lish
- NumPy massivlarida qidirish
- NumPy massivlarini saralash
- NumPy massivlarini filtrlash
- Random moduli bilan tanishuv
- Ma’lumotlar taqsimoti
- Tasodifiy permutatsiya
- Seaborn moduli
- Normal taqsimot
- Binomial taqsimot
- Poisson taqsimoti
- Tekis taqsimot
- Logistik taqsimot
- Multinomial taqsimot
- Eksponensial taqsimot
- Xi-kvadrat taqsimoti
- Rayleigh taqsimoti
- Pareto taqsimoti
- Zipf taqsimoti
- ufunc bilan tanishuv
- ufunc funksiya yaratish
- ufunc oddiy arifmetika
- ufunc o‘nli kasrlarni yaxlitlash
- ufunc logarifmlar
- ufunc yig‘indilar
- ufunc ko‘paytmalar
- ufunc ayirmalar
- ufunc LCM topish
- ufunc GCD topish
- ufunc trigonometrik funksiyalar
- ufunc giperbolik funksiyalar
- ufunc to‘plam amallari
Sandbox va laboratoriya muhiti
NumPy, boshqa har qanday kutubxona kabi, amaliyot orqali eng yaxshi o‘rganiladi.
Ushbu misolni muharririmizda sinab ko‘ring:
Misol
NumPy massivini yarating:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print(type(arr))
O‘zingiz sinab ko‘ring »
Agar ko‘proq o‘rganmoqchi va loyihangizni joylashtirmoqchi (hosting) bo‘lsangiz, bizda Python loyihalarini bepul yaratish, sinash va deploy qilish imkonini beruvchi Spaces deb nomlangan imkoniyat bor.
Bu yerda Spaces deb nomlangan xavfsiz sandbox muhitiga ega bo‘lasiz, unda NumPy kodini mashq qilishingiz va loyihalarni real vaqt rejimida sinab ko‘rishingiz mumkin.
Spaces kodni sinash, yaratish va deploy qilish imkonini beradi. Bunga W3Schools subdomeni, hosting va xavfsiz SSL sertifikatlari kiradi.
Spaces hech qanday o‘rnatishni talab qilmaydi va to‘g‘ridan-to‘g‘ri brauzerda ishlaydi.
Imkoniyatlari:
- Hamkorlikda ishlash
- Fayl navigatori
- Terminal va log
- Paket menejeri
- Ma’lumotlar bazasi
- Muhit menejeri
- Analitika
NumPy sertifikati
W3Schools o‘quv yo‘nalishi yakunida sertifikatlash dasturini taklif etadi.
Bu yerda sertifikat olish uchun imtihon topshirishingiz mumkin.
NumPy imtihoni W3Schools NumPy o‘quv dasturini umumlashtiruvchi testdir.
Imtihondan muvaffaqiyatli o‘tgach, "Certified NumPy Developer" sertifikatini olasiz.
Sertifikatlarning ikki xil turi mavjud:
- Noadaptiv
- Adaptiv
Noadaptiv sertifikatda natija faqat "o‘tdi" yoki "o‘tmadi" bo‘ladi.
Adaptiv sertifikat moslashuvchan va baholanadigan bo‘lib, talabalar o‘rta, ilg‘or yoki professional darajadagi baho oladi.
Siz o‘qituvchimisiz?
NumPy kutubxonasini o‘qitishda W3Schools Academy platformasidan qanday foydalanishingiz mumkinligini bilishni xohlaysizmi?
W3Schools Academy demosini tomosha qiling. Uning qanday ishlashini ko‘rasiz va dasturlashni o‘qitishni qanday qilib osonroq hamda qiziqarliroq qilishini bilib olasiz.
W3Schools Pathfinder
Yutuqlaringizni kuzating – bu bepul!