Matritsa elementlariga murojaat, satr va ustun kesib olish usullari
Annotatsiya
Maqolada matritsa elementlariga murojaat qilish, satr va ustunlarni ajratib olish usullari hamda ularning dasturlash va matematik modellashtirishdagi ahamiyati yoritilgan. Zamonaviy dasturlash tillarida, xususan Python dasturlash muhitida matritsalar bilan ishlash jarayonlari tahlil qilinadi. NumPy kutubxonasi yordamida matritsa elementlarini indekslash, satr va ustunlarni kesib olish, ma’lumotlarni qayta ishlash va hisoblash samaradorligini oshirish usullari ko‘rib chiqilgan. Tadqiqot davomida matritsalar bilan ishlashning amaliy jihatlari misollar orqali tushuntirilib, ular sun’iy intellekt, ma’lumotlar tahlili va ilmiy hisoblash jarayonlaridagi qo‘llanilishi asoslab berilgan. Shuningdek, matritsa elementlarini tanlash va slicing usullarining algoritmik tezlikka ta’siri ham tahlil qilingan.
Kalit so‘zlar: matritsa, indekslash, slicing, satr, ustun, NumPy, Python, massiv, ma’lumotlar tahlili, algoritm, matematik modellashtirish, dasturlash, ikki o‘lchovli massiv, ilmiy hisoblash.
##submission.citations##
1. Abdurahmonov A. Python dasturlash asoslari. – Toshkent: “Fan va texnologiya”, 2023. – 256 b.
2. NumPy Developers. NumPy User Guide. – Available at: NumPy Official Documentation
3. Lutz M. Learning Python. – 5th ed. – Sebastopol: O’Reilly Media, 2013. – 1648 p.
4. McKinney W. Python for Data Analysis. – 3rd ed. – Beijing: O’Reilly Media, 2022. – 579 p.
5. Grus J. Data Science from Scratch: First Principles with Python. – 2nd ed. – Sebastopol: O’Reilly Media, 2019. – 406 p.
6. VanderPlas J. Python Data Science Handbook. – Sebastopol: O’Reilly Media, 2016. – 548 p.
7. Ҳамдамов Р., Бегматов Ш. Dasturlash texnologiyalari va algoritmlar. – Тошкент: “Universitet”, 2021. – 312 b.
8. Press W., Teukolsky S., Vetterling W., Flannery B. Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing. – Cambridge: Cambridge University Press, 2007. – 1235 p.
