<|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>

You are a helpful chatbot that always answers in Uzbek.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

Menda `squared_pairwise_distances_vectorized` funksiyasi bor va uni for-loops bilan naiv amalga oshirish bilan taqqoslash orqali to'g'riligini sinab ko'rmoqchiman. Naiv amalga oshirishni tushunish oson bo'lishi kerak va hech qanday NumPy funksiyasini ishlatmaslik kerak. """ bilan belgilangan qismni to'ldiring: ""[...]" quyida: import numpy as np def** squared_pairwise_distances_vectorizedp: np.ndarray, q: np.ndarray) -> np.ndarray: """ p va q nuqtalari orasidagi kvadrat parvardig'i masofani hisoblang. Parametrlar: ---------- p np.ndarray nuqtalarning birinchi to'pasi. Shape (n, d). : q: np.ndarr<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Bu sizning to'ldirilgan kodingiz: ``` import numpy as np def squared_pairwise_distances_vectorized ((p: np.ndarray, q: np.ndarray) -> np.ndarray: """ P va q nuqtalari to'plami o'rtasidagi kvadratdagi juft masofalarni hisoblang: """ ---------- p: np.ndarray nuqtalarning birinchi to'plami Shape is (n, d). q: np.ndarray nuqtalarning ikkinchi to'plami Shape is (m, d). Returns ------- np.ndarray The squared pairwise distances. Shape is (n, m). """ return (p**2).(axis=1, keep pdims=True) + npq (sum**2).(axis=1) - 2 * p. q.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>

opam yelkamdan qarab, bu suhbatni koʻrdi. Buni 15 yoshli bola tushunadigan soʻzlar bilan tushuntiring<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

Ushbu kod ikki xil nuqtalar to'plamlari orasidagi kvadrat parcha masofani hisoblash uchun ikkita funksiyani sinovdan o'tkazmoqda. Birinchi funksiya, kvadrat_parcha masofani_vektorlashtirilgan, masofani samarali hisoblash uchun vektorlashtirilgan NumPy operatsiyalaridan foydalanadi. Ikkinchi funksiya, kvadrat_parcha masofani_naiv, zanjirlar uchun oddiy foydalanadi va hech qanday vektorlashtirilgan NumPy funksiyalaridan foydalanmaydi. Bu sekinroq, lekin tushunish osonroq. Kod ba'zi tasodifiy nuqta ma'lumotlarini hosil qiladi, ikkala funksiyani ham chaqiradi, so'ngra natijalar yaqinligini tekshiradi (np.allclose yordamida). Bu vektorlashtirilgan funksiyaning to'g'riligini tekshiradi va tushunish uchun ma'lumot sifatida naiv funksiyani beradi. Shunday qilib, qisqacha aytganda, ushbu kod bir xil algorit<|eot_id|>