Информация о документе

Цена 2000UZS
Размер 470.2KB
Покупки 0
Дата загрузки 07 Ноябрь 2026
Расширение docx
Раздел Рефераты
Предмет Педагогика

Продавец

Bohodir Jalolov

Daslabki ma’lumotlarga ishlov berish. Ma’lumotlar tahlili. Ma’lumotlarni tayyorlash

Купить
Daslabki ma’lumotlarga ishlov berish. Ma’lumotlar tahlili. Ma’lumotlarni tayyorlash. Reja: 1. Fayldan ma’lumotlarni o’qish 2. Fayllarga ma’lumotlarni yozish. 3. HDF5 formati. 1. Fayllar bilan ishlash. 1.1 Fayldan ma’lumotlarni o’qish. Pandas kutubxonasi fayllar bilan ishlaydigan bir nechta funksiyalardan iborat .  read_csv - vergul bilan ajratilgan jadval fayllarni o'qish uchun  read_table - probel (bo'sh joy) bilan ajratilgan jadval fayllarni o'qish uchun  read_excel - xls yoki xlsx formatidagi Excel fayllarni o'qish uchun  read_clipboard - ko'chirilgan (xotiradagi) jadvalni o'qish  read_hdf - HDF5 formatidagi fayllarni o'qish  read_html - HTML (web) sahifadagi barcha jadvallarni o'qish  read_json - JSON ma'lumotlarni o'qish  read_pickle - pickle formatidagi fayllarni o'qish  read_sql - SQL query dan qaytgan ma'lumotlarni o'qish (SQLAlchemy bilan ishlayd) Yuqoridagi funksiyalarning deyarlari barchasining ishlashi juda o'xshash, muhimi, to'g'ri formatdagi faylni ko'rsatish va turli qo'shimcha parametrlardan foydalangan xolda jadvalni to'g'ri yaratib olish. Fayl kompyuterdagi yoki onlinedagi fayl bo'lishi mumkin. Dars davomida Githubda joylashgan turli fayllardan foydalanamiz. Siz kerakli faylni kompyuterga yuklab olib, Jupyter Notebookda ochishingiz mumkin . Agar kerakli fayl Jupyter Notebook fayli joylashgan papkada bo’lsa shunchaki nomini yozamiz. Fayl manbaasi sifatida internetdagi faylni ham ko'rsatishimiz mumkin. Bunda albatta faylga to'g'ridan-to'g'ri bog'lama (link) talab qilinadi. GitHubdagi fayllarga to'g'ridan-to'g'ri link olish uchun keraklai faylni tanlang va Raw tugmasini bosing. Pandas yangi ochilgan jadvalning qatorlariga avtomat ravishda 0 dan boshlab indeks beradi. Agar siz indeks sifatida fayldagi jadvalning biror ustunini ishlatmoqchi bo'lsangiz, ustun tartib raqamini index_col parametri yordamida ko'rsatishingiz mumkin. .nrows parametri yordamida jadvaldan faqatgina sanoqli qatorlarni o'qish mumkin. Bu katta jadvallar bilan ishlash uchun qulay. Pandasda fayllarni o'qishda 50 ga yaqin parametrlarni ko'rsatish mumkin. To'liq ro'yxat bilan quyidagi sayt orqali tanishish mumkin: pandas.pydata.org. 1.2 Fayllarga ma’lumotlarni yozish. Fayllarga ma’lumotlarni yozish uchun dastlab birorta faylni chaqirib olamiz. Faylni chaqirib olgandan so’ng “to” buyrug’i orqali biror faylga yozamiz. Series obyektini ham faylga yozishimiz mumkin. Dastlab, Series obyektini yaratib olamiz. Series obyektini fayldan o’qilganda avtomatik DataFramega aylanadi, buni o’zgartirish uchun squeeze parametridan foydalanamiz. Biz DataFrameni faylga saqlashda faqat kerakli ustunlarini saqlashimiz mumkin. 1.3 HDF5 formati. HDF5 formati ilmiy tadqiqodlar qilishda katta hajmdagi ma'lumotlarni saqlash uchun keng ishlatiladigan formatlardan hisoblanadi. HDF5 fayllarni nafaqat Python, balki Java, Julia, Matlab va boshqa dasturlash tillarida ochish mumkin. HDF - hierarchial data format (irarxiyali ma'lumotlar formati) hisoblanib, tarkibida bir nechta datasetlarni siqilgan holatda saqlashi mumkin. HDF formatida fayllarni saqlash uchun avval HDF obyketini yaratamiz: “hd” fayliga .put metodi yordamida “df” va “df2” DataFramelarini mos ravishda ‘country’ va ‘cardata’ kalit so’zlari bilan yozamiz. “hd” faylidagi DataFramega murojaat qilish uchun quyidagicha yo’l tutamiz. 1.4 Web fayllar bilan ishlash Read_html() - web sahifadagi barcha jadvallarni o'qib, DataFramelardan iborat ro'yxat ko'rinishida qaytaradi. “data” tarkibida sahifadagi barcha jadvallar alohida DataFrame ko'rinishida saqlangan. Jadvallar sonini ko'rish uchun len() funksiyasiga murojaat qilamiz. Yuqoridagi data tarkibida 9 ta DataFrame bor ekan. Alohida DataFramelarga indeks orqali murojaat qilishimiz mumkin. Ba'zida kerakli jadvallarni topguncha bir necha indekslarni qarab chiqish talab qilinishi mumkin. 1.5 JSON format. JSON web orqali ma'lumotlarni uzatishda ishlatiluvchi eng mashhur formatlardan biri. Foydalanilgan adabiyotlar 1. Wolfgang Ertel. “Introduction to Artificial Intelligence”. Germany- 2017. 2. Joshua Eckroth. “Python Artificial Intelligence Projects for Beginners”.Birmingham 2018. 3. Nigmatov H. “Intellektual tizimlar”. Toshkent-2019. 4. А.В. Гаврилов. Системы искусственного интеллекта. Учебное пособие, ч. 1. - Новосибирск, НГТУ, 2000. – 115 с. 5. Интеллектуалные системы и их моделирование. - М.: Наука, 1986. –с. 25-125. 6. Искусственный интеллект. Применение в интегрированных производственных системах. Под ред. Э.Кюсиака. - М.: Машиностроение, 1991. – с.40-70. 7. Искусственный интеллект. Справочник в 3-х томах. - М.: Радио и связ, 1990. – с.30-140.

Daslabki ma’lumotlarga ishlov berish. Ma’lumotlar tahlili. Ma’lumotlarni tayyorlash

Купить