Elektronik Devrelerde Güç Tüketimi Azaltma Yöntemleri

Günümüzde, mobil cihazların ve akıllı ev sistemlerinin yaygınlaşmasıyla birlikte, elektronik cihazlarda güç tüketimi önemli bir endişe haline gelmiştir. Elektronik devrelerde güç tüketimini azaltmak, enerji tasarrufu sağlamak ve pil ömrünü uzatmak…

Okumaya devam edinElektronik Devrelerde Güç Tüketimi Azaltma Yöntemleri

Elektrik ve Elektronik Mühendisliği ve Elektrikli Taşıtlar

Günümüzde, çevre dostu ve enerji verimliliği sağlayan çözümler arayışıyla birlikte elektrikli taşıtların önemi giderek artmaktadır. Elektrik ve elektronik mühendisliği, bu taşıtların geliştirilmesi ve kullanılmasında kilit bir rol oynamaktadır. Bu makalede,…

Okumaya devam edinElektrik ve Elektronik Mühendisliği ve Elektrikli Taşıtlar
Read more about the article PYTHON NUMPY (8) – NumPy Ufuncs – Ufuncs nedir? – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python danışmanlık, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık, Python yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz. NumPy Ufuncs Ufuncs nedir? Ufuncs "Evrensel İşlevler" anlamına gelir ve bunlar ndarray nesnesinde çalışan NumPy işlevleridir. Neden ufuncs kullanılır? Ufuncs, NumPy'de elemanlar üzerinde yinelemekten çok daha hızlı olan vektörleştirmeyi uygulamak için kullanılır. Ayrıca, hesaplama için çok yararlı olan yayın ve azaltma, biriktirme vb. Gibi ek yöntemler de sağlarlar. ufuncs ayrıca aşağıdaki gibi ek argümanlar alır: Burada, işlemlerin nerede yapılacağını tanımlayan boole dizisi veya koşulu. elemanların dönüş tipini tanımlayan dtype. çıkış değerinin kopyalanacağı çıkış dizisi. Vektörizasyon nedir? Yinelemeli ifadelerin vektör tabanlı bir işleme dönüştürülmesine vektörleştirme denir. Modern CPU'lar bu tür işlemler için optimize edildiğinden daha hızlıdır. İki Listenin Öğelerini Ekleme liste 1: [1, 2, 3, 4] liste 2: [4, 5, 6, 7] Bunu yapmanın bir yolu, her iki listeyi de yinelemek ve ardından her bir öğeyi toplamaktır. Misal Ufunc olmadan, Python'un yerleşik zip () yöntemini kullanabiliriz: x = [1, 2, 3, 4] y = [4, 5, 6, 7] z = [] i, j zip (x, y) için: z. ek (i + j) baskı (Z) NumPy'de bunun için aynı sonucu üretecek add (x, y) adı verilen bir ufunc vardır. Misal Ufunc ile add () fonksiyonunu kullanabiliriz: np'yi np olarak içe aktar x = [1, 2, 3, 4] y = [4, 5, 6, 7] z = np.ekle (x, y) baskı (Z) Kendi Ufunc'unuzu Oluşturun! Kendiniz için Ufunc Nasıl Oluşturulur? Kendi ufunc'unuzu oluşturmak için, Python'daki normal işlevlerde olduğu gibi bir işlev tanımlamanız gerekir, sonra da frompyfunc () yöntemiyle NumPy ufunc kitaplığınıza eklersiniz. Frompyfunc () yöntemi aşağıdaki bağımsız değişkenleri alır: işlev - işlevin adı. girdiler - girdi bağımsız değişkenlerinin (diziler) sayısı. çıkışlar - çıkış dizilerinin sayısı. Misal Eklemek için kendi ufuncunuzu oluşturun: np'yi np olarak içe aktar def myadd (x, y): dönüş x + y myadd = np.frompyfunc (myadd, 2, 1) baskı (myadd ([1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8])) Bir Fonksiyonun bir ufunc olup olmadığını kontrol edin. Ufunc olup olmadığını kontrol etmek için bir fonksiyonun tipini kontrol edin. Bir ufunc döndürmelidir. Misal Bir işlevin bir ufunc olup olmadığını kontrol edin: np'yi np olarak içe aktar yazdırmak (tip (np.add)) Bir ufunc değilse, iki veya daha fazla diziyi birleştirmek için bu yerleşik NumPy işlevi gibi başka bir tür döndürür: Misal Başka bir işlevin türünü kontrol edin: concatenate (): np'yi np olarak içe aktar Baskı (tip (np.concatenate)) Kendin dene " İşlev hiç tanınmazsa, bir hata döndürür: Misal Var olmayan bir şeyin türünü kontrol edin. Bu bir hata oluşturur: np'yi np olarak içe aktar Baskı (tip (np.blahblah)) Bir if ifadesinde işlevin bir ufunc olup olmadığını test etmek için numpy.ufunc değerini (veya nump için takma ad olarak np kullanıyorsanız np.ufunc) kullanın: Misal İşlevin bir ufunc olup olmadığını kontrol etmek için bir if ifadesi kullanın: np'yi np olarak içe aktar eğer tür (np.add) == np.ufunc: yazdır ('add is ufunc') Başka: print ('add ufunc değil') Basit Aritmetik + - * / aritmetik işleçlerini doğrudan NumPy dizileri arasında kullanabilirsiniz, ancak bu bölümde, diziye benzer herhangi bir nesneyi alabilen işlevlere sahip olduğumuz yerde bunun bir uzantısı anlatılmaktadır. listeler, tuples vb. Aritmetik Koşullu: aritmetik işlemin olması gereken koşulları tanımlayabileceğimiz anlamına gelir. Tartışılan aritmetik işlevlerin tümü, bu koşulu belirleyebileceğimiz bir where parametresini alır. İlave Add () işlevi iki dizinin içeriğini toplar ve sonuçları yeni bir dizide döndürür. Misal Arr1'deki değerleri arr2'deki değerlere ekleyin: np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([10, 11, 12, 13, 14, 15]) arr2 = np. dizisi ([20, 21, 22, 23, 24, 25]) newarr = np.ekle (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek, 10 + 20, 11 + 21, 12 + 22 vb. Toplamlar olan [30 32 34 36 38 40] döndürecektir. Çıkarma Subtract () işlevi, bir dizideki değerleri başka bir dizideki değerlerle çıkarır ve sonuçları yeni bir dizide döndürür. Misal Arr2'deki değerleri arr1'deki değerlerden çıkarın: np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([10, 20, 30, 40, 50, 60]) arr2 = np. dizisi ([20, 21, 22, 23, 24, 25]) newarr = np.subtract (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek, 10-20, 20-21, 30-22 vb. Sonucu [-10 -1 8 17 26 35] döndürecektir. Çarpma işlemi Multiply () işlevi, bir dizideki değerleri başka bir dizideki değerlerle çarpar ve sonuçları yeni bir dizide döndürür. Misal Arr1'deki değerleri arr2'deki değerlerle çarpın: np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([10, 20, 30, 40, 50, 60]) arr2 = np. dizisi ([20, 21, 22, 23, 24, 25]) newarr = np.multiply (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek, 10 * 20, 20 * 21, 30 * 22 vb.'nin sonucu olan [200 420 660 920 1200 1500] döndürecektir. Bölünme Divide () işlevi, bir dizideki değerleri başka bir dizideki değerlerle böler ve sonuçları yeni bir dizide döndürür. Misal Arr1'deki değerleri arr2'deki değerlerle bölün: np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([10, 20, 30, 40, 50, 60]) arr2 = np. dizisi ([3, 5, 10, 8, 2, 33]) newarr = np.bölm (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek 10/3, 20/5, 30/10 vb. Sonucu [3.33333333 4. 3. 5. 25. 1.81818182] döndürecektir. Güç Power () işlevi, değerleri ilk diziden ikinci dizinin değerlerine yükseltir ve sonuçları yeni bir dizide döndürür. Misal Arr1'deki değerliklerini ar2'deki değerlerin gücüne yükseltin: np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([10, 20, 30, 40, 50, 60]) arr2 = np. dizisi ([3, 5, 6, 8, 2, 33]) newarr = np.power (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek, 10 * 10 * 10, 20 * 20 * 20 * 20 * 20, 30 * 30 * 30 * 30 * 30 * 30 vb.'nin sonucu olan [1000 3200000 729000000 6553600000000 2500 0] döndürecektir. Kalan Hem mod () hem de remairt () işlevleri, ikinci dizideki değerlere karşılık gelen ilk dizideki değerlerin geri kalanını döndürür ve sonuçları yeni bir dizide döndürür. Misal Geri kalanları iade et: np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([10, 20, 30, 40, 50, 60]) arr2 = np. dizisi ([3, 7, 9, 8, 2, 33]) newarr = np.mod (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek, 10'u 3'e (% 10 3), 20'yi 7'ye (% 20 7) 30'u 9'a (% 30 9) vb. Böldüğünüzde kalan [1 6 3 0 0 27] döndürecektir. Remainder () işlevini kullanırken aynı sonucu alırsınız: Misal Geri kalanları iade et: np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([10, 20, 30, 40, 50, 60]) arr2 = np. dizisi ([3, 7, 9, 8, 2, 33]) newarr = np.remainder (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) Bölüm ve Mod Divmod () işlevi hem bölümü hem de modu döndürür. Dönüş değeri iki dizidir, ilk dizi bölümü içerir ve ikinci dizi modu içerir. Misal Bölümü döndürün ve mod: np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([10, 20, 30, 40, 50, 60]) arr2 = np. dizisi ([3, 7, 9, 8, 2, 33]) newarr = np.divmod (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek geri dönecektir: (dizi ([3, 2, 3, 5, 25, 1]), dizi ([1, 6, 3, 0, 0, 27])) İlk dizi bölümleri temsil eder (10 ile 3, 20 ile 7, 30 ile 9 vb. İkinci dizi, aynı bölümlerin kalanlarını temsil eder. Mutlak Değerler Hem absolute () hem de abs () işlevleri, aynı mutlak işlemi element olarak yapar, ancak python'un dahili math.abs () ile karışıklığı önlemek için absolute () kullanmalıyız Misal Bölümü döndürün ve mod: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([- 1, -2, 1, 2, 3, -4]) newarr = np. mutlak (arr) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek [1 2 1 2 3 4] döndürecektir. Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python danışmanlık, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık, Python yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.

PYTHON NUMPY (8) – NumPy Ufuncs – Ufuncs nedir? – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK

  Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python danışmanlık, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık, Python yardım talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com…

Okumaya devam edinPYTHON NUMPY (8) – NumPy Ufuncs – Ufuncs nedir? – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Read more about the article Matlab’da Matris – Matlab Ödev Yaptırma Fiyatları – Matlab Bitirme Tezi – Matlab Danışmanlık
Ödevcim Online, parayla matlab ödevi yaptırma, matlab ödev örnekleri, matlab hazır ödev, ödev yaptırma fiyatları, mühendislik ödev yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde makale yazdırmak veya makale danışmanlık talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz. Matlab'da Matris'e Giriş MATLAB'ın temelleri, MATLAB yazılımının arayüzü ve MATLAB'ın temel işlemleri, yardım ve dokümantasyon özellikleri ile ilgili konular önceki yazılarımızda ele alınmıştır. Bu yazımız, Matlab’da Matris nedir, nasıl kullanılır gibi ayrıntılı bilgiler içererek, Matlab’da Matris'e giriş için bir rehber olmuştur. Burada, Matris Matlab’da nasıl çalıştığını ve örneklerle ve görsel ifadelerle ortaya koyduk ve tartıştık. Siz de Matlab’ın alt alanlarını ele aldığımız bu yazı dizimiz hakkında daha fazla bilgi edinmek için sonraki yazılarımıza da göz atabilirsiniz. Matlab'daki Matris, matematiksel hesaplama amacıyla kullanılan bir değişken türüdür. Matlab, matris hesaplamalarını verimli bir şekilde işleyen Matrix Laboratuvarı olarak bilinir. Matris, analitikle ilişkili doğrusal cebirin bir parçası olan iki boyutlu bir dizidir. Matlab, matrisi oluşturmak ve değerlere atamak için dahili işlevsellik sağlar. Matlab yazılımı tarafından desteklenen çeşitli matematiksel ve trigonometrik hesaplamalar vardır. Matlab'daki matris üzerindeki aritmetik işlemlerden bazıları toplama, çıkarma, çarpmadır. Benzer şekilde tan, cos, sin, cosec, sec, cot, sin ters işlemlerini destekler. Ayrıca iki matris değeri için karmaşık sayılar hesaplama ve birleştirme işlemleri gibi işlemler gerçekleştirilir. Aynı zamanda bu düzenlemelerdeki tüm öğelerin boyut, veri türü açısından benzer olacak ve bellekte sürekli olarak düzenlenecek şekilde elemanların bir düzenlenmesidir (Barnett ve Tongoa, 2008). Matris (çoğul formdaki matrisler) çok boyutlu bir dizidir. Mevcut modülde, dizi üzerindeki farklı işlemler, bunların kullanımı ve dizi kullanma yöntemleri, dizi içinde geçiş ve MATLAB'da dizi için kullanılabilen işlevler üzerinde durulmaktadır. MATLAB matrislerini, birçok farklı şekilde girebilirsiniz: Öğelerin açık bir listesini sunabilirsiniz. Harici veri dosyalarından diziler yükleyebilirsiniz. Yerleşik işlevi kullanarak diziler oluşturabilirsiniz. M-dosyalarında kendi fonksiyonları ile matrisler oluşturabilirsiniz. Matrisin öğelerinin bir listesi olarak nasıl kaydedileceğini göstererek başlayalım. Bu bağlamda, sadece bazı temel sözleşmeler takip edilmektedir en basit şekilde aşağıdaki gibi yapabilirsiniz: Bir satırın öğelerini boşluk veya virgülle ayırın. Her satırın sonunu belirtmek için noktalı virgül “;” kullanın. [] İle köşeli parantez içeren tüm öğeler listesini ekleyin. MATLAB'da Matris İndeksleme Bir matrise endeksleme, matristen bir eleman alt kümesi seçmenin bir yoludur. MATLAB, sadece güçlü ve esnek değil, aynı zamanda okunabilir ve etkileyici olan çeşitli indeksleme stillerine sahiptir. Endeksleme, anlaşılabilir bilgisayar programlarında matris odaklı fikirleri yakalamada MATLAB'ın etkinliğinin anahtarıdır. Endeksleme, MATLAB kullanıcılarının sıklıkla duydukları başka bir terimle de yakından ilgilidir: vektörleştirme. Vektörleştirme, program döngülerini ortadan kaldırmak için MATLAB dil yapılarının kullanılması anlamına gelir ve genellikle daha hızlı çalışan ve daha okunabilir programlarla sonuçlanır. Birçok olası vektörleştirme tekniğinden, çoğu beşi bu makalede açıklanan MATLAB indeksleme yöntemlerine dayanmaktadır. Matris Oluşumu İlk olarak, Matlab'da nasıl bir dizi oluşturulacağını göreceğiz. Bir dizi bir satır vektörüdür, bu nedenle dizi komutları oluşturmak için X = [1 4 7 6] olur. Yukarıdaki örnekte, bir satırda dört öğe vardır. Ve dizi adı ‘x’. Dizi tek boyutlu bir miktardır. Matris oluşturmak için iki boyutlu bir dizi belirtmeliyiz, bir örnek Matrix A'nın Matris 2 MatLab komutlarında yukarıdaki matrisi oluşturmak için: A = [4 5 6; 2 1 7; 4 0 3] Bu elemanlarda köşeli parantez (‘[]’) ve her satır noktalı virgülle (‘;’) ayrılmış olarak yazılır. Ekran 1, yukarıdaki örneğin bir örneği olan bir matrisin oluşumunu göstermektedir. Ekran 1: Matlab'daki Matris Bir matris oluşturmanın başka bir yolu da sıfırlar, olanlar vb. Komutlarını kullanmaktır. Örnek: a = sıfırlar (4,1) A = 0 0 0 0 Köşeli parantezlerin içinde 4, 4 sıra anlamına gelir ve 1, bir sütun sayısıdır. a = olanlar (2,3)……… İki sıra ve üç sütun. Matris 3 Çıkışı: Ekran 2: Matlab'daki Matris Matris İşlemleri Matris üzerinde farklı işlemler aşağıdadır: 1. Aritmetik İşlem Bir matris üzerinde toplama, çarpma, çıkarma, vb. Gibi tüm aritmetik işlemlere izin verir. Sözdizimi: Matris adı operatörü aritmetik sabiti Misal: A değerleri 4'ten 4'e kadar matris ise: 4 7 3 4 2 7 8 7 2 4 2 1 Matlab'da a = [4 7 3; 4 2 7; 8 7 2; 4 2 1] a + 10 Olarak çıktı verecektir. 14 17 13 14 12 17 18 17 12 14 12 11 İçin; a - 2 Çıktı 2 5 1 2 0 5 6 5 0 2 0 -1 Ekran 3'te gösterilen yukarıdaki örnektir. Ekran 3: Aritmetik işlemler 2. Trigonometrik İşlemler Burada, günah, cos, tan, cosec, sec, karyola, günah tersi gibi tüm trigonometrik operatörleri kullanabiliriz. Bir B matrisini düşünün. B = 5 6 4 3 2 8 Matlab programı olacak B = [5 6 4; 3 2 8] cos (B) Çıktı Ekran 4: Trigonometrik İşlemler 3. Matrisin Devri Matrisin geçişini bulmak için tek bir tırnak (‘) kullanılır. X matrisini ele alalım = Matris 4 X ’komutunu uygulayarak Bu şekilde devrik çıktı verecektir. Matris 5 Ekran 5'de gösterilen yukarıdaki örnektir. 4. Matris Çarpımı Matris çarpımı yapabiliriz. Çarpma operatörü kullanarak iki matrisi çarpabiliriz. X'in 6 7 3 2 7 5 3 1 Ve X'in devri 6 7 7 5 3 3 2 1 Matris çarpımı ekran 6'da verilmiştir. Ekran 6: Matrisin Çarpımı 5. Güç Herhangi bir değişken nokta operatörünün gücünü bulmak için (‘.‘) Güç operatörünün önünde kullanılır, Matrix X = [6 7 3 2; 7 5 3 1] X. ^ 3 = 216343 27 8 343125 27 1 6. Birleştirme Birleştirme iki matrisi birleştirmek için kullanılır, birleştirme operatörü için köşeli parantez [] kullanılır. Bir örnek;  Matrix A'nın 4 2 5 7 B = [A, A] Çıktı B olacak. 4 2 4 2 5 7 5 7 7. Karmaşık Sayılar Karmaşık sayılar iki bölümden oluşan bir karışımdır. Gerçek kısım ve hayali kısımlar, genellikle hayali kısmı temsil etmek için "I" ve "j" değişkeni kullanılır. MatLab komut penceresine (sqrt (-1)) karekök işlemi koyarsak, çıktıyı 0.0000 + 1.0000 i olarak verir. İşte 0 gerçek kısım ve 1 hayali bir kısım. Karmaşık sayıların temsili aşağıdaki gibidir; A = [5 + 3 i, 5; 2 + 2 i, 3 ​​+ 1 i] 2 x 2 matris, çıktı 5 + 3 i 5 2 + 2 i 3 + i Ekran 7'de gösterilen yukarıdaki örnektir. Ekran 7: Karmaşık Sayılar 8. Boyut: Bu komut, matrisin boyutunu bulmak için kullanılır. Boyutu satırlar ve sütunlar şeklinde verir. (satır sayısı ve sütun sayısı). Örnek A = [5 6 8 2; 6 5 4 3; 8 7 2 2] Boyut (A) için çıktı 3 4 olacaktır Burada 3 satır sayısını ve 4 sütun sayısını temsil eder. Ekran 8: Matrisin Boyutu Sonuç - Matlab'da Matris Matris aritmetik ile toplama ve çıkarma kolaydır, ancak zor bir görev olan çarpmayı Matlab basitleştirir ve Matlab matris manipülasyonları için özel olarak tasarlanmıştır. Matlab'da toplama, çarpma, çıkarma, trigonometrik fonksiyonlar, çapraz çarpma, matris dönüşümü, ters matris, karmaşık sayılar vb. gibi tüm işlemler kolayca gerçekleştirilebilir. Ödevcim Online, parayla matlab ödevi yaptırma, matlab ödev örnekleri, matlab hazır ödev, ödev yaptırma fiyatları, mühendislik ödev yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde makale yazdırmak veya makale danışmanlık talepleriniz için akademikodevcim@gmail.com mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.

Matlab’da Matris – Matlab Ödev Yaptırma Fiyatları – Matlab Bitirme Tezi – Matlab Danışmanlık

  Ödevcim Online, parayla matlab ödevi yaptırma, matlab ödev örnekleri, matlab hazır ödev, ödev yaptırma fiyatları, mühendislik ödev yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde matlab ödev yaptırmak veya matlab…

Okumaya devam edinMatlab’da Matris – Matlab Ödev Yaptırma Fiyatları – Matlab Bitirme Tezi – Matlab Danışmanlık