Dunida maanta, wax-is-daba-marinta xogta iyo falanqaynta ayaa muhiim u ah xallinta mashaakilaadka kala duwan iyo go'aannada. Python, oo ah mid ka mid ah luqadaha barnaamijyada sida aadka ah loo isticmaalo, waxay bixisaa maktabado iyo hawlo kala duwan si loo fududeeyo hawlahan. Mid ka mid ah dhibaatadan ayaa ah xisaabinta faraqa u dhexeeya dhammaan isku darka suurtagalka ah ee laba habab. Maqaalkani waxa uu si qoto dheer u fahmi doonaa sida loo wajaho dhibaatadan, xalkeeda tallaabo-tallaabo, iyo iftiiminta maktabadaha iyo hawlaha ku lug leh. Waxaan sidoo kale u dhexgeli doonnaa mowduucyada la xiriira si aan si wanaagsan ugu fahanno habka mushkiladda xalinta.
Si loo xisaabiyo faraqa u dhexeeya dhammaan isku-darka labada arrays, waxaan isticmaali doonaa itertools maktabadda, gaar ahaan wax soo saarka function, kaas oo gacan ka geysta soo saarista alaabada Kartisia ee agabka la geliyo. Intaa waxaa dheer, waxaan shaqaaleysiin doonaa numpy, maktabad caan ah oo loogu talagalay xisaabinta sayniska, si loo fududeeyo hawlaha isku dubaridka ah.
Xalka Dhibaatada
Waxaan ku bilaabi doonaa in aan soo dejino maktabadaha lagama maarmaanka ah, bilowno laba hannaan, ka dibna isticmaalna itertools.product() function si aan u go'aamino dhammaan isku darka suurtagalka ah ee ka dhexeeya canaasiirta hab-raacyadaas. Marka xigta, waxaanu xisaabin doonaa farqiga u dhexeeya isku-dhafkan oo aan ku kaydin doono natiijooyinka liiska.
import itertools import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([3, 4, 5]) combinations = list(itertools.product(array1, array2)) differences = [abs(combination[0] - combination[1]) for combination in combinations]
Sharaxaada Tallaabo-tallaabo ee Xeerka
Aynu si faahfaahsan u baadhno qayb kasta oo ka mid ah koodka si aan u fahamno sida ay u xisaabiso faraqa u dhexeeya dhammaan isku-darka:
1. Marka hore, waxaan soo dejineynaa maktabadaha loo baahan yahay - itertools iyo numpy:
import itertools import numpy as np
2. Waxaan abuurnaa laba qaybood oo nambaro leh oo leh walxahan soo socda:
array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([3, 4, 5])
3. Waxaan isticmaalnaa shaqada itertools.product() si aan u helno dhammaan isku darka suurtagalka ah ee u dhexeeya walxaha labada qaybood:
combinations = list(itertools.product(array1, array2))
Wax-soo-saarku wuxuu noqon doonaa liis tuples ah oo ka kooban isku-dar sida soo socota:
(1, 3), (1, 4), (1, 5), (2, 3), (2, 4), (2, 5), (3, 3), (3, 4), ( 3, 5)]
4. Ugu dambayntii, waxaanu dib-u-eegis ku samaynaa liiska isku-darka oo aanu xisaabinayna farqiga u dhexeeya lammaane kasta, anagoo natiijada ku kaydinayna liis la yidhaahdo “farqiga”:
differences = [abs(combination[0] - combination[1]) for combination in combinations]
Liiska kala duwanaanshaha ka dhalan doona wuxuu noqon doonaa:
[2, 3, 4, 1, 2, 3, 0, 1, 2]
Maktabadda Itertools
- Maktabadda itertools waa qayb awood badan oo ku jirta Maktabada Heerka Python kaas oo bixisa ururinta qalabyada degdegga ah, ee waxtarka leh ee xusuusta si ay ula shaqeeyaan qalabeeyayaasha.
- Waxay bixisaa hawlo kala duwan, sida badeecada, permutations, isku-darka, kuwaas oo dhalin kara noocyo kala duwan oo habayn ah.
- Hawlahani waxay kaa caawin karaan xalinta dhibaatooyinka adag si hufan oo wanaajiya waxqabadka code-kaaga.
Maktabada Numpy
- Numpy waa maktabad il furan oo caan ah oo loogu talagalay xisaabinta sayniska ee Python.
- Waxay ku siisaa qalabyo kala duwan oo lagula shaqeeyo arrays, algebra linear, Fourier transforming, iyo in ka badan.
- Waxay awood u siinaysaa xisaabinta nambarada degdega ah waxayna fududaynaysaa hawlgallada isku dubaridka ah, taasoo ka dhigaysa door-doorasho ku-takri-falka xogta iyo hawlaha falanqaynta ee Python.
Hadda, waa inaad si cad u fahamtaa sida loo xisaabiyo farqiga u dhexeeya dhammaan isku-darka suurtagalka ah ee labada arrays iyadoo la adeegsanayo Python, gaar ahaan itertools iyo maktabadaha nambarada. Habka qaabaysan ee u kala qaybinta mashaakil kakan oo loo kala qaado tillaabooyin fudud iyadoo la isticmaalayo maktabado gaar ah iyo hawlo ma aha oo kaliya inay caawiso in la gaadho faham qoto dheer oo mushkiladda ah laakiin sidoo kale waxay kordhisaa hufnaanta koodka.
