Тыңдаушылар «Инсерт» әдісін қолданып төмендегі теория бойынша тақырыпты зерттейді.

• NumPy – көпөлшемді массивтермен жұмыс

• pandas – деректерді өңдеу және талдау

• Matplotlib – деректерді визуалдау

NumPy – Көпөлшемді Массивтермен Жұмыс

1. NumPy дегеніміз не?

NumPy (Numerical Python) – Python бағдарламалау тіліндегі жоғары өнімді ғылыми есептеулер жасауға арналған кітапхана. Ол көпөлшемді массивтермен (ndarray) жұмыс істеуге мүмкіндік береді және математикалық операцияларды жылдам орындайды.

NumPy-дің артықшылықтары:

Жоғары жылдамдық (C және Fortran тілдерінде жазылған)

Көпөлшемді массивтермен ыңғайлы жұмыс

Кірістірілген математикалық функциялар

Жадты тиімді пайдалану

2. NumPy кітапханасын орнату және импорттау

NumPy кітапханасын пайдалану үшін оны орнату керек:

python

pip install numpy

Python кодында қолдану үшін импорттаймыз:

import numpy as np

3. NumPy массивтерін құру

NumPy массиві – бірдей типтегі элементтердің көпөлшемді құрылымы.

3.1. Бірөлшемді массив (вектор)

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Бірөлшемді массив

print(a)

Нәтиже: [1 2 3 4 5]

3.2. Көпөлшемді массив (матрица)

python

b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # Екіөлшемді массив

print(b)

Нәтиже:

lua

[[1 2 3]

[4 5 6]]

3.3. Арнайы массивтер құру

python

zeros = np.zeros((3, 3)) # 3x3 нөлдер матрицасы

ones = np.ones((2, 4)) # 2x4 бірліктер матрицасы

rand = np.random.rand(3, 3) # 3x3 кездейсоқ сандар матрицасы

print(zeros)

print(ones)

print(rand)

4. NumPy массивтерінің қасиеттері

NumPy массивінің негізгі қасиеттерін тексеруге болады:

python

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print("Пішін (shape):", a.shape) # Қатарлар мен бағандар саны

print("Өлшем (ndim):", a.ndim) # Өлшем саны (1D, 2D, 3D)

print("Элементтер саны (size):", a.size) # Барлық элементтер саны

print("Дерек түрі (dtype):", a.dtype) # Массив элементтерінің типі

Нәтиже:

Пішін (shape): (2, 3)

Өлшем (ndim): 2

Элементтер саны (size): 6

Дерек түрі (dtype): int32

5. Массивті индекстеу және тілімдеу (slicing)

NumPy массивтерінде индекстеу және тілімдеу (субмассивтер алу) оңай орындалады.

5.1. Индекстеу

python

a = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

print(a[0]) # Бірінші элемент

print(a[-1]) # Соңғы элемент

Нәтиже:

10

50

5.2. Көпөлшемді массивтердегі индекстеу

python

b = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])

print(b[0, 1]) # Бірінші жол, екінші баған

print(b[1, -1]) # Соңғы жол, соңғы баған

Нәтиже:

20

60

5.3. Тілімдеу (slicing)

python

a = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

print(a[1:4]) # 1-ден 4-ке дейінгі элементтер

print(a[:3]) # Алғашқы 3 элемент

print(a[::2]) # Әр 2-ші элемент

Нәтиже:

csharp

[20 30 40]

[10 20 30]

[10 30 50]

6. NumPy-дағы математикалық операциялар

NumPy массивтерімен әртүрлі арифметикалық операциялар орындауға болады.

6.1. Қарапайым арифметика

python

a = np.array([1, 2, 3, 4])

b = np.array([10, 20, 30, 40])

print(a + b) # Қосу

print(a - b) # Азайту

print(a * b) # Көбейту

print(a / b) # Бөлу

Нәтиже:

css

[11 22 33 44]

[ -9 -18 -27 -36]

[ 10 40 90 160]

[0.1 0.1 0.1 0.1]

6.2. Негізгі статистикалық функциялар

python

data = np.array([5, 10, 15, 20, 25])

print("Қосынды:", np.sum(data))

print("Орташа мән:", np.mean(data))

print("Медиана:", np.median(data))

print("Ең кіші мән:", np.min(data))

print("Ең үлкен мән:", np.max(data))

print("Стандартты ауытқу:", np.std(data))

Нәтиже:

makefile

Қосынды: 75

Орташа мән: 15.0

Медиана: 15.0

Ең кіші мән: 5

Ең үлкен мән: 25

Стандартты ауытқу: 7.071

7. NumPy және Matplotlib визуалдау

NumPy массивтерін Matplotlib көмегімен визуалдауға болады.

python

import matplotlib.pyplot as plt

x = np.linspace(0, 10, 100) # 0-ден 10-ға дейінгі 100 нүкте

y = np.sin(x) # Синус функциясы

plt.plot(x, y, label="sin(x)", color="b")

plt.xlabel("x мәндері")

plt.ylabel("y мәндері")

plt.title("NumPy массивімен график салу")

plt.legend()

plt.show()

Нәтиже: Синус графигі шығады.

NumPy – көпөлшемді массивтермен және үлкен көлемдегі сандық деректермен жұмыс істеуге арналған жылдам әрі тиімді кітапхана.

NumPy көмегімен:

Көпөлшемді массивтер құруға;

Оларды индекстеу және тілімдеуге;

Математикалық және статистикалық есептеулер жүргізуге болады.