Vol. 1 No. 5 (2024), Articles
Vol. 1 No. 5 (2024)

XELOPES KUTUBXONASI VA UNING MAʼLUMOTLAR TAHLILIDA

Articles
Published 2024-12-24
Onarqulov Maqsadjon Karimberdiyevich
Farg ‘ona davlat unversiteti amaliy matematika va informatikakafedrasi dotsenti e-mail:maxmaqsad@gmail.com
Alimamadov Nurmuhammad Alimardon oʻgʻli
Fargʻona davlat universiteti 3-kurs talabasi e-mail: alimamadovnurmuhammad@gmil.com
PDF

Keywords

Xelopes, maʼlumotlar tahlili, data wrangling, vizualizatsiya, analitik model, maʼlumotlar bazasi, Pandas, NumPy, parallel ishlash, sunʼiy intellekt, mashinada oʻqitish, katta maʼlumotlar, open-source.

Abstract

Ushbu maqolada Xelopes kutubxonasi va uning maʼlumotlar tahlilidagi qoʻllanilishi haqida batafsil maʼlumot berilgan. Maqolada Xelopes kutubxonasining ishlash prinsipi, maʼlumotlar bazasi bilan ishlashdagi afzalliklari va uning katta hajmdagi maʼlumotlar bilan ishlashda samaradorligi tahlil qilinadi. Shuningdek, Xelopes ning data wrangling, vizualizatsiya va analitik modellash kabi asosiy tahliliy vazifalardagi roli yoritilgan. Kutubxona Pandas va NumPy kabi mashhur kutubxonalar bilan solishtirilgan boʻlib, uning paralel ishlash va tezkor maʼlumotlar tahlili kabi afzalliklari koʻrsatilgan. Maqolada shuningdek, Xelopes ning kelajagi va rivojlanish istiqbollari ham koʻrib chiqiladi, yangi texnologiyalar va trendlar bilan qanday moslashishi muhokama qilinadi.

PDF

References

1. McKinney, W. (2010). Data structures for statistical computing in Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference, 51-56.

2. Wes McKinney. (2017). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. OʻReilly Media.

3. Van der Walt, S., & Millman, J. (2011). The NumPy array: A structure for efficient numerical computation. Computing in Science & Engineering, 13(2), 22-30.

4. Hunter, J. D. (2007). Matplotlib: A 2D graphics environment. Computing in Science & Engineering, 9(3), 90-95.

5. Pedregosa, F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel, V., Thirion, B., Grisel, O., & Duchesnay, É. (2011). Scikit-learn: Machine learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 12, 2825-2830.

6. Seabold, S., & Perktold, J. (2010). Statsmodels: Econometric and statistical modeling with Python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference, 92-96.

7. Xelopes Documentation. (2023). Xelopes: A high-performance library for data analysis. Retrieved from https://www.xelopes.org

8. Zhang, L., & Wang, T. (2020). Data processing with parallel computing using Python: A comparative study. Journal of Computational Science, 38, 1-9.