Read more about the article Python – Bir Python Listesinden Yinelenenleri Kaldırma – Python’da Bir Dizeyi Ters Çevirme – Python’da İki Sayı Nasıl Eklenir? – Python Eğitimi – Python MongoDB DANIŞMANLIK
Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, 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. Bir Python Listesinden Yinelenenleri Kaldırma Python'da bir Listeden kopyaları nasıl kaldıracağınızı öğrenelim. Misal Bir Listeden tüm kopyaları kaldırın: mylist = ["a", "b", "a", "c", "c"] mylist = list (dict.fromkeys (mylist)) Baskı (mylist) Örnek Açıklama İlk olarak, kopyaları içeren bir Listemiz var: Yinelenen Liste mylist = ["a", "b", "a", "c", "c"] mylist = list (dict.fromkeys (mylist)) Baskı (mylist) Liste öğelerini anahtar olarak kullanarak bir sözlük oluşturun. Bu, tüm kopyaları otomatik olarak kaldıracaktır çünkü sözlüklerde yinelenen anahtarlar olamaz. Sözlük Oluşturun mylist = ["a", "b", "a", "c", "c"] mylist = list (dict.fromkeys (mylist)) Baskı (mylist) Ardından sözlüğü tekrar bir listeye dönüştürün: Listeye Dönüştür mylist = ["a", "b", "a", "c", "c"] mylist = list (dict.fromkeys (mylist)) Baskı (mylist) Artık kopyası olmayan bir Listemiz var ve orijinal Listeyle aynı sıraya sahip. Sonucu göstermek için Listeyi yazdırın. Listeyi Yazdırma mylist = ["a", "b", "a", "c", "c"] mylist = list (dict.fromkeys (mylist)) Baskı (mylist) Bir Fonksiyon Oluşturma Listelerinizi gönderebileceğiniz ve kopyalar olmadan geri alabileceğiniz bir işleve sahip olmak isterseniz, bir işlev oluşturabilir ve yukarıdaki örnekten kodu ekleyebilirsiniz. Misal def my_function (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Örnek Açıklama Bir Listeyi bağımsız değişken olarak alan bir işlev oluşturun. Bir Fonksiyon Oluşturun def my_function (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Bu Liste öğelerini anahtar olarak kullanarak bir sözlük oluşturun. Sözlük Oluşturun def my_function (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Sözlüğü bir listeye dönüştürün. Listeye Dönüştür def my_function (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Listeyi geri ver İade Listesi def my_function (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Parametre olarak bir listeyle işlevi çağırın: İşlevi çağırın def my_function (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Sonucu yazdırın: Sonucu Yazdır def my_function (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Python'da Bir Dizeyi Ters Çevirme Python'da bir Stringi nasıl ters çevireceğinizi öğrenelim. Python'da bir Stringi ters çevirmek için yerleşik bir işlev yoktur. En hızlı (ve en kolay?) Yol, geriye doğru giden bir dilim kullanmaktır. Misal "Merhaba Dünya" dizesini ters çevirin: txt = "Merhaba Dünya" [:: - 1] Baskı (txt) Örnek Açıklama Tersine çevirmek istediğimiz bir "Merhaba Dünya" dizemiz var: Tersine Çevirilecek Dize txt = "Merhaba Dünya" [:: - 1] Baskı (txt) Dizenin sonunda başlayan ve geriye doğru hareket eden bir dilim oluşturun. Bu özel örnekte, dilim ifadesi [:: - 1], dizenin sonunda başlar ve 0 konumunda biter, -1 adımıyla hareket, negatif bir, yani bir adım geri anlamına gelir. Dizeyi Dilimleyin txt = "Merhaba Dünya" [:: - 1] Baskı (txt) Şimdi geriye doğru "Merhaba Dünya" yazan bir txt dizimiz var. Sonucu göstermek için dizeyi yazdırın Listeyi Yazdır txt = "Merhaba Dünya" [:: - 1] Baskı (txt) Bir Fonksiyon Oluşturma Dizelerinizi gönderebileceğiniz ve geriye doğru döndürebileceğiniz bir işleve sahip olmak isterseniz, bir işlev oluşturabilir ve yukarıdaki örnekten kodu girebilirsiniz. Misal def my_function (x): dönüş x [:: - 1] mytxt = my_function ("Bu metnin tersten nasıl göründüğünü merak ediyorum") Baskı (myTxt) Örnek Açıklama Bir String'i argüman olarak alan bir fonksiyon oluşturun. Bir Fonksiyon Oluşturun def my_function (x): dönüş x [:: - 1] mytxt = my_function ("Bu metnin tersten nasıl göründüğünü merak ediyorum") Baskı (myTxt) Dizenin sonundan başlayarak dizgiyi kesin ve geriye doğru hareket ettirin. Dizeyi Dilimleyin def my_function (x): dönüş x [:: - 1] mytxt = my_function ("Bu metnin tersten nasıl göründüğünü merak ediyorum") Baskı (myTxt) Geriye doğru dizgiyi döndür Dizeyi döndür def my_function (x): dönüş x [:: - 1] mytxt = my_function ("Bu metnin tersten nasıl göründüğünü merak ediyorum") yazdır (mytxt) Parametre olarak bir dizeyle işlevi çağırın: İşlevi çağırın def my_function (x): dönüş x [:: - 1] mytxt = my_function ("Bu metnin tersten nasıl göründüğünü merak ediyorum") Baskı (myTxt) Sonucu yazdırın: Sonucu Yazdır def my_function (x): dönüş x [:: - 1] mytxt = my_function ("Bu metnin tersten nasıl göründüğünü merak ediyorum") Baskı (myTxt) Python'da İki Sayı Nasıl Eklenir? Python'da iki sayının nasıl ekleneceğini öğrenin. İki numara eklemek için + operatörünü kullanın: Misal x = 5 y = 10 baskı (x + y) Kullanıcı Girişiyle İki Numara Ekleyin Bu örnekte, kullanıcı iki sayı girmelidir. Ardından, iki sayıyı hesaplayarak (ekleyerek) toplamı yazdırırız: Misal x = input ("Bir sayı yazın:") y = input ("Başka bir sayı yazın:") toplam = int (x) + int (y) print ("Toplam:", toplam) Python Eğitimi Python bir programlama dilidir. Python, web uygulamaları oluşturmak için bir sunucuda kullanılabilir. Python yazı dizimiz boyunca nelere göz attık ve bu eğitimler bizlere neler öğretti, tüm bunlara bir bakalım. Örneklerle Öğrenme "Kendiniz Deneyin" düzenleyicimiz ile Python kodunu düzenleyebilir ve sonucu görüntüleyebilirsiniz. Misal print ("Merhaba, Dünya!") Python Dosya İşleme Dosya İşleme bölümümüzde dosyaları nasıl açacağınızı, okuyacağınızı, yazacağınızı ve sileceğinizi öğrendik. Python Dosya İşleme Python Veritabanı İşleme Veritabanı bölümümüzde, MySQL ve MongoDB veritabanlarına nasıl erişileceğini ve bunlarla nasıl çalışılacağını öğrendik: Python MySQL Eğitimi Python MongoDB Eğitimi Python Örnekleri Örneklerle öğrenin! Bu eğitim, tüm açıklamaları açıklayıcı örneklerle tamamlar. Python Sınavı Python becerilerinizi bir sınavla test etme imkanı sunar. Python Referansı Ayrıca eksiksiz işlev ve yöntem referansları bulacaksınız: Referansa Genel Bakış Yerleşik İşlevler Dize Yöntemleri Liste / Dizi Yöntemleri Sözlük Yöntemleri Tuple Yöntemleri Yöntemleri Ayarla Dosya Yöntemleri Python Anahtar Kelimeleri Python İstisnaları Python Sözlüğü Rastgele Modül Talep Modülü Matematik Modülü CMath Modülü Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, 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 – Bir Python Listesinden Yinelenenleri Kaldırma – Python’da Bir Dizeyi Ters Çevirme – Python’da İki Sayı Nasıl Eklenir? – Python Eğitimi – Python MongoDB DANIŞMANLIK

  Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık,…

Okumaya devam edinPython – Bir Python Listesinden Yinelenenleri Kaldırma – Python’da Bir Dizeyi Ters Çevirme – Python’da İki Sayı Nasıl Eklenir? – Python Eğitimi – Python MongoDB DANIŞMANLIK
Read more about the article Python MongoDB (2) – Python MongoDB Bulma – Python MongoDB Sorgusu – Python MongoDB Sıralaması – Python MongoDB Belgeyi Silme – Python MongoDB Drop Koleksiyonu – Python MongoDB Güncellemesi – Python MongoDB DANIŞMANLIK
Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, 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 MongoDB Bulma MongoDB'de, bir koleksiyondaki verileri bulmak için find ve findOne yöntemlerini kullanırız. Tıpkı SELECT ifadesinin MySQL veritabanındaki bir tablodaki verileri bulmak için kullanıldığı gibi. Birini Bulma MongoDB'de bir koleksiyondan veri seçmek için find_one () yöntemini kullanabiliriz. Find_one () yöntemi, seçimdeki ilk oluşumu döndürür. Misal Müşteri koleksiyonundaki ilk belgeyi bulun: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] x = mycol.find_one () Baskı (x) Hepsini bulma MongoDB'deki bir tablodan veri seçmek için find () yöntemini de kullanabiliriz. Find () yöntemi, seçimdeki tüm oluşumları döndürür. Find () yönteminin ilk parametresi bir sorgu nesnesidir. Bu örnekte, koleksiyondaki tüm belgeleri seçen boş bir sorgu nesnesi kullanıyoruz. Find () yöntemindeki hiçbir parametre size MySQL'deki SELECT * ile aynı sonucu vermez. Misal "Müşteriler" koleksiyonundaki tüm belgeleri iade edin ve her belgeyi yazdırın: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] mycol.find () içindeki x için: Baskı (x) Yalnızca Bazı Alanları Döndürme Find () yönteminin ikinci parametresi, sonuca hangi alanların dahil edileceğini açıklayan bir nesnedir. Bu parametre isteğe bağlıdır ve atlanırsa, tüm alanlar sonuca dahil edilecektir. Misal _İds'i değil, yalnızca adları ve adresleri döndür: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] mycol.find içindeki x için ({}, {"_id": 0, "name": 1, "adres": 1}): Baskı (x) Aynı nesnede hem 0 hem de 1 değerleri belirtmenize izin verilmez (alanlardan birinin _id alanı olması dışında). 0 değerine sahip bir alan belirtirseniz, diğer tüm alanlar 1 değerini alır ve bunun tersi de geçerlidir: Misal Bu örnek, sonuçtan "adres" i hariç tutacaktır: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] mycol.find içindeki x için ({}, {"adres": 0}): Baskı (x) Misal Aynı nesnede hem 0 hem de 1 değerleri belirtirseniz bir hata alırsınız (alanlardan birinin _id alanı olması dışında): ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] mycol.find ({}, {"ad": 1, "adres": 0}) içindeki x için: Baskı (x) Python MongoDB Sorgusu Sonucu Filtreleme Bir koleksiyondaki belgeleri bulurken, bir sorgu nesnesi kullanarak sonucu filtreleyebilirsiniz. Find () yönteminin ilk argümanı bir sorgu nesnesidir ve aramayı sınırlandırmak için kullanılır. Misal "Park Lane 38" adresine sahip belgeleri bulun: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] myquery = {"adres": "Park Lane 38"} mydoc = mycol.find (myquery) mydoc'ta x için: Baskı (x) Gelişmiş Sorgu Gelişmiş sorgular yapmak için, değiştiricileri sorgu nesnesinde değerler olarak kullanabilirsiniz. Örneğin. "adres" alanının "S" harfiyle veya daha yüksek (alfabetik olarak) başladığı belgeleri bulmak için büyüktür değiştiricisini kullanın: {"$ gt": "S"}: Misal Adresin "S" harfiyle veya daha yüksek bir harfle başladığı belgeleri bulun: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] myquery = {"adres": {"$ gt": "S"}} mydoc = mycol.find (myquery) mydoc'ta x için: Baskı (x) Normal İfadelerle Filtreleme Düzenli ifadeleri de değiştirici olarak kullanabilirsiniz. Normal ifadeler yalnızca dizeleri sorgulamak için kullanılabilir. Yalnızca "adres" alanının "S" harfiyle başladığı dokümanları bulmak için {"$ regex": "^ S"} normal ifadesini kullanın: Misal Adresin "S" harfiyle başladığı belgeleri bulun: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] myquery = {"adres": {"$ regex": "^ S"}} mydoc = mycol.find (myquery) mydoc'ta x için: Baskı (x) Python MongoDB Sıralaması Sonucu Sıralama Sonucu artan veya azalan düzende sıralamak için sort () yöntemini kullanın. Sort () yöntemi, "alan adı" için bir parametre ve "yön" için bir parametre alır (artan varsayılan yöndür). Misal Sonucu isme göre alfabetik olarak sıralayın: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] mydoc = mycol.find (). sort ("ad") mydoc'ta x için: Baskı (x) Azalan şekilde sıralama Azalan düzende sıralamak için ikinci parametre olarak -1 değerini kullanın. sort ("ad", 1) # artan sort ("ad", -1) # azalan Misal Sonucu isme göre alfabetik olarak ters sırala: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] mydoc = mycol.find (). sort ("ad", -1) mydoc'ta x için: Baskı (x) Python MongoDB Belgeyi Silme Belgeyi Silme Bir belgeyi silmek için delete_one () yöntemini kullanıyoruz. Delete_one () yönteminin ilk parametresi, hangi belgenin silineceğini tanımlayan bir sorgu nesnesidir. Not: Sorgu birden fazla belge bulursa, yalnızca ilki silinir. Misal "Dağ 21" adresli belgeyi silin: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] myquery = {"adres": "Dağ 21"} mycol.delete_one (Sorgum) Birçok Belgeyi Silinme Birden fazla belgeyi silmek için delete_many () yöntemini kullanın. Delete_many () yönteminin ilk parametresi, hangi belgelerin silineceğini tanımlayan bir sorgu nesnesidir. Misal Adres S harfiyle başlamıştı tüm belgeleri silin: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] myquery = {"adres": {"$ regex": "^ S"}} x = mycol.delete_many (myquery) print (x.deleted_count, "belgeler silindi.") Bir Koleksiyondaki Tüm Belgeleri Silme Bir koleksiyondaki tüm belgeleri silmek için delete_many () yöntemine boş bir sorgu nesnesi iletin: Misal "Müşteriler" koleksiyonundaki tüm belgeleri silin: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] x = mycol.delete_many ({}) print (x.deleted_count, "belgeler silindi.") Python MongoDB Drop Koleksiyonu Koleksiyonu Silme Drop () yöntemini kullanarak MongoDB'de çağrıldığı şekliyle bir tabloyu veya koleksiyonu silebilirsiniz. Misal "Müşteriler" koleksiyonunu silin: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] ) (Mycol.drop Drop () yöntemi, koleksiyon başarıyla bırakıldıysa true, koleksiyon yoksa false değerini döndürür. Python MongoDB Güncellemesi Koleksiyonu Güncelleme Update_one () yöntemini kullanarak bir kaydı veya MongoDB'de çağrıldığı şekliyle belgeyi güncelleyebilirsiniz. Update_one () yönteminin ilk parametresi, hangi belgenin güncelleneceğini tanımlayan bir sorgu nesnesidir. Not: Sorgu birden fazla kayıt bulursa, yalnızca ilki güncellenir. İkinci parametre, belgenin yeni değerlerini tanımlayan bir nesnedir. Misal Adresi "Valley 345" yerine "Canyon 123" olarak değiştirin: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] myquery = {"adres": "Vadi 345"} newvalues ​​= {"$ set": {"adres": "Kanyon 123"}} mycol.update_one (myquery, newvalues) Güncellemeden sonra #print "müşteriler": mycol.find () içindeki x için: Baskı (x) Birçoğunu Güncelleme Sorgunun kriterlerini karşılayan tüm belgeleri güncellemek için update_many () yöntemini kullanın. Misal Adresin "S" harfiyle başladığı tüm belgeleri güncelleyin: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] myquery = {"adres": {"$ regex": "^ S"}} newvalues ​​= {"$ set": {"name": "Minnie"}} x = mycol.update_many (myquery, newvalues) print (x.modified_count, "güncellenen belgeler.") Sonucu Sınırlandırma MongoDB'de sonucu sınırlamak için limit () yöntemini kullanıyoruz. Limit () yöntemi, kaç belgenin döndürüleceğini tanımlayan bir sayı olan bir parametre alır. Bir "müşteriler" koleksiyonunuz olduğunu düşünün: Müşteriler {'_id': 1, 'name': 'John', 'address': 'Highway37'} {'_id': 2, 'name': 'Peter', 'adres': 'Lowstreet 27'} {'_id': 3, 'name': 'Amy', 'adres': 'Apple st 652'} {'_id': 4, 'name': 'Hannah', 'adres': 'Dağ 21'} {'_id': 5, 'name': 'Michael', 'adres': 'Valley 345'} {'_id': 6, 'name': 'Sandy', 'adres': 'Ocean blvd 2'} {'_id': 7, 'name': 'Betty', 'address': 'Green Grass 1'} {'_id': 8, 'name': 'Richard', 'address': 'Sky st 331'} {'_id': 9, 'name': 'Susan', 'adres': 'Tek yön 98'} {'_id': 10, 'ad': 'Vicky', 'adres': 'Sarı Bahçe 2'} {'_id': 11, 'name': 'Ben', 'adres': 'Park Lane 38'} {'_id': 12, 'ad': 'William', 'adres': 'Merkez cadde 954'} {'_id': 13, 'name': 'Chuck', 'adres': 'Ana Yol 989'} {'_id': 14, 'name': 'Viola', 'adres': 'Sideway 1633'} Misal Sonucu yalnızca 5 belge iade edecek şekilde sınırlandırın: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] myresult = mycol.find (). limit (5) # sonucu yazdırın: sonuçta x için: Baskı (x) Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, 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 MongoDB (2) – Python MongoDB Bulma – Python MongoDB Sorgusu – Python MongoDB Sıralaması – Python MongoDB Belgeyi Silme – Python MongoDB Drop Koleksiyonu – Python MongoDB Güncellemesi – Python MongoDB DANIŞMANLIK

  Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık,…

Okumaya devam edinPython MongoDB (2) – Python MongoDB Bulma – Python MongoDB Sorgusu – Python MongoDB Sıralaması – Python MongoDB Belgeyi Silme – Python MongoDB Drop Koleksiyonu – Python MongoDB Güncellemesi – Python MongoDB DANIŞMANLIK
Read more about the article Python MongoDB (1) – Python MongoDB Nedir? – Python MongoDB Veritabanı Oluşturma  – Python MongoDB Koleksiyon Oluşturma – Python MongoDB DANIŞMANLIK
Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, 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 MongoDB Python, veritabanı uygulamalarında kullanılabilir. En popüler NoSQL veritabanlarından biri MongoDB'dir. MongoDB MongoDB, verileri JSON benzeri belgelerde depolar, bu da veritabanını çok esnek ve ölçeklenebilir hale getirir. Bu eğitimdeki kod örneklerini deneyebilmek için bir MongoDB veritabanına erişmeniz gerekecek. Ücretsiz MongoDB veritabanını https://www.mongodb.com adresinden indirebilirsiniz. Veya https://www.mongodb.com/cloud/atlas adresindeki MongoDB bulut hizmetiyle hemen başlayın. PyMongo Python, MongoDB veritabanına erişmek için bir MongoDB sürücüsüne ihtiyaç duyar. Bu eğitimde MongoDB sürücüsü "PyMongo" kullanacağız."PyMongo" yu kurmak için PIP kullanmanızı tavsiye ederiz. PIP, büyük olasılıkla Python ortamınızda zaten yüklüdür. Komut satırınızda PIP konumuna gidin ve aşağıdakileri yazın: "PyMongo" yu indirin ve yükleyin: C: Kullanıcılar Adınız AppData Local Programlar Python Python36-32 Scripts> python -m pip kurulum pymongo Şimdi bir mongoDB sürücüsü indirip yüklediniz. PyMongo'yu test edin Kurulumun başarılı olup olmadığını test etmek için veya zaten "pymongo" yüklediyseniz, aşağıdaki içeriğe sahip bir Python sayfası oluşturun: demo_mongodb_test.py: ithal pymongo Yukarıdaki kod herhangi bir hata olmadan çalıştırılırsa, "pymongo" kurulur ve kullanıma hazırdır. Python MongoDB Veritabanı Oluşturma Veritabanı Oluşturma MongoDB'de bir veritabanı oluşturmak için, bir MongoClient nesnesi oluşturarak başlayın, ardından doğru ip adresi ve oluşturmak istediğiniz veritabanının adını içeren bir bağlantı URL'si belirtin. MongoDB, mevcut değilse veritabanını oluşturacak ve onunla bağlantı kuracaktır. Misal "Veritabanım" adlı bir veritabanı oluşturun: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] Önemli: MongoDB'de, içerik alana kadar bir veritabanı oluşturulmaz! MongoDB, veritabanını (ve koleksiyonu) gerçekten oluşturmadan önce en az bir belge (kayıt) içeren bir koleksiyon (tablo) oluşturana kadar bekler. Veritabanının var olup olmadığını kontrol edin. Unutmayın: MongoDB'de, bir veritabanı içerik alana kadar oluşturulmaz, bu nedenle ilk kez bir veritabanı oluşturuyorsanız, veritabanının mevcut olup olmadığını kontrol etmeden önce sonraki iki bölümü tamamlamanız gerekir (koleksiyon oluşturun ve belge oluşturun)! Sisteminizdeki tüm veritabanlarını listeleyerek bir veritabanı olup olmadığını kontrol edebilirsiniz: Misal Sisteminizin veritabanlarının bir listesini döndürün: yazdırmak (myclient.list_database_names ()) Veya belirli bir veritabanını ada göre kontrol edebilirsiniz: Misal "Veritabanım" var mı kontrol edin: dblist = myclient.list_database_names () dblist içinde "veritabanım" ise: print ("Veritabanı var.") Python MongoDB Koleksiyon Oluşturma MongoDB'deki bir koleksiyon, SQL veritabanlarındaki bir tabloyla aynıdır. Bir Koleksiyon Oluşturma MongoDB'de bir koleksiyon oluşturmak için veritabanı nesnesini kullanın ve oluşturmak istediğiniz koleksiyonun adını belirtin. MongoDB, yoksa koleksiyonu oluşturacaktır. Misal "Müşteriler" adlı bir koleksiyon oluşturun: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] Önemli: MongoDB'de içerik alana kadar koleksiyon oluşturulmaz! MongoDB, koleksiyonu gerçekten oluşturmadan önce bir belge eklemenizi bekler. Koleksiyonun var olup olmadığını kontrol edin. Unutmayın: MongoDB'de, içerik alana kadar bir koleksiyon oluşturulmaz, bu nedenle ilk kez bir koleksiyon oluşturuyorsanız, koleksiyonun var olup olmadığını kontrol etmeden önce bir sonraki bölümü tamamlamalısınız (belge oluştur)! Tüm koleksiyonları listeleyerek bir veritabanında bir koleksiyon olup olmadığını kontrol edebilirsiniz: Misal Veritabanınızdaki tüm koleksiyonların bir listesini döndürün: yazdırmak (mydb.list_collection_names ()) Veya belirli bir koleksiyonu ada göre kontrol edebilirsiniz: Misal "Müşteriler" koleksiyonunun mevcut olup olmadığını kontrol edin: collist = mydb.list_collection_names () Collist'te "müşteriler": print ("Koleksiyon var.") Python MongoDB Ekleme Belgesi MongoDB'deki bir belge, SQL veritabanlarındaki bir kayıtla aynıdır. Koleksiyona Ekle MongoDB'de çağrıldığı şekliyle dokümanı bir koleksiyona eklemek için insert_one () yöntemini kullanıyoruz. İnsert_one () yönteminin ilk parametresi, eklemek istediğiniz belgedeki her alanın ad (lar) ını ve değerlerini içeren bir sözlüktür. Misal "Müşteriler" koleksiyonuna bir kayıt ekleyin: ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] mydict = {"name": "John", "adres": "Otoyol 37"} x = mycol.insert_one (mydict) _İd Alanını döndür İnsert_one () yöntemi, eklenen belgenin kimliğini tutan bir insert_id özelliğine sahip bir InsertOneResult nesnesi döndürür. Misal "Müşteriler" koleksiyonuna başka bir kayıt ekleyin ve _id alanının değerini döndürün: mydict = {"name": "Peter", "adres": "Düşük Sokak 27"} x = mycol.insert_one (mydict) yazdırmak (x.inserted_id) Bir _id alanı belirtmezseniz, MongoDB sizin için bir tane ekleyecek ve her belge için benzersiz bir kimlik atayacaktır. Yukarıdaki örnekte _id alanı belirtilmemiştir, bu nedenle MongoDB kayıt (belge) için benzersiz bir _id atamıştır. Birden Fazla Belge Ekleme MongoDB'de bir koleksiyona birden fazla belge eklemek için insert_many () yöntemini kullanıyoruz. İnsert_many () yönteminin ilk parametresi, eklemek istediğiniz verileri içeren sözlükleri içeren bir listedir: Misal ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] mylist = [ {"name": "Amy", "adres": "Apple st 652"}, {"name": "Hannah", "adres": "Dağ 21"}, {"name": "Michael", "adres": "Valley 345"}, {"name": "Sandy", "adres": "Ocean blvd 2"}, {"name": "Betty", "adres": "Yeşil Çim 1"}, {"name": "Richard", "address": "Sky st 331"}, {"name": "Susan", "adres": "Tek yön 98"}, {"ad": "Vicky", "adres": "Sarı Bahçe 2"}, {"name": "Ben", "adres": "Park Lane 38"}, {"ad": "William", "adres": "Merkez cad. 954"}, {"name": "Chuck", "adres": "989 Ana Yol"}, {"name": "Viola", "adres": "Sideway 1633"}] x = mycol.insert_many (mylist) Eklenen belgelerin _id değerlerinin #print listesi: yazdırmak (x.inserted_ids) İnsert_many () yöntemi, eklenen belgelerin kimliklerini tutan bir insert_ids özelliğine sahip bir InsertManyResult nesnesi döndürür. Belirtilen Kimliklerle Birden Çok Belge Ekleme MongoDB'nin belgenize benzersiz kimlikler atamasını istemiyorsanız, belgeleri eklerken _id alanını belirtebilirsiniz. Değerlerin benzersiz olması gerektiğini unutmayın. İki belge aynı _id'ye sahip olamaz. Misal ithal pymongo myclient = pymongo.MongoClient ("mongodb: // localhost: 27017 /") mydb = myclient ["veritabanım"] mycol = mydb ["müşteriler"] mylist = [ {"_id": 1, "name": "John", "address": "Highway 37"}, {"_id": 2, "name": "Peter", "address": "Lowstreet 27"}, {"_id": 3, "name": "Amy", "adres": "Apple st 652"}, {"_id": 4, "name": "Hannah", "address": "Dağ 21"}, {"_id": 5, "name": "Michael", "adres": "Vadi 345"}, {"_id": 6, "name": "Sandy", "address": "Ocean blvd 2"}, {"_id": 7, "name": "Betty", "address": "Green Grass 1"}, {"_id": 8, "name": "Richard", "address": "Sky st 331"}, {"_id": 9, "name": "Susan", "adres": "Tek yön 98"}, {"_id": 10, "ad": "Vicky", "adres": "Sarı Bahçe 2"}, {"_id": 11, "name": "Ben", "adres": "Park Lane 38"}, {"_id": 12, "name": "William", "address": "Central st 954"}, {"_id": 13, "name": "Chuck", "address": "Main Road 989"}, {"_id": 14, "name": "Viola", "adres": "Sideway 1633"}] x = mycol.insert_many (mylist) Eklenen belgelerin _id değerlerinin #print listesi: yazdırmak (x.inserted_ids) sonucunu alırsınız. Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, 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 MongoDB (1) – Python MongoDB Nedir? – Python MongoDB Veritabanı Oluşturma – Python MongoDB Koleksiyon Oluşturma – Python MongoDB DANIŞMANLIK

  Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık,…

Okumaya devam edinPython MongoDB (1) – Python MongoDB Nedir? – Python MongoDB Veritabanı Oluşturma – Python MongoDB Koleksiyon Oluşturma – Python MongoDB DANIŞMANLIK
Read more about the article Python MySQL (1) – Python MySQL Veritabanı Oluşturma – Python MySQL Tablo Oluşturma ve Tabloya Ekleme – Python MySQL Seçim Yapma – NumPy Set İşlemleri – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, 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 MySQL Python, veritabanı uygulamalarında kullanılabilir. En popüler veritabanlarından biri MySQL'dir. MySQL Veritabanı Bu öğreticideki kod örnekleriyle deneme yapabilmek için bilgisayarınızda MySQL kurulu olmalıdır. Ücretsiz bir MySQL veritabanını https://www.mysql.com/downloads/ adresinden indirebilirsiniz. MySQL Sürücüsünü Kurma Python, MySQL veritabanına erişmek için bir MySQL sürücüsüne ihtiyaç duyar. Bu eğitimde "MySQL Connector" sürücüsünü kullanacağız. "MySQL Bağlayıcısı" nı yüklemek için PIP kullanmanızı öneririz. PIP, büyük olasılıkla Python ortamınızda zaten yüklüdür. Komut satırınızda PIP konumuna gidin ve aşağıdakileri yazın: "MySQL Bağlayıcısı" nı indirin ve yükleyin: C: \ Kullanıcılar \ Adınız \ AppData \ Local \ Programlar \ Python \ Python36-32 \ Scripts> python -m pip mysql-connector-python yükleyin Şimdi bir MySQL sürücüsü indirip yüklediniz. MySQL Bağlayıcısını Test Edin Kurulumun başarılı olup olmadığını test etmek için veya zaten "MySQL Bağlayıcınız" kuruluysa, aşağıdaki içeriğe sahip bir Python sayfası oluşturun: demo_mysql_test.py: mysql.connector'ı içe aktar Yukarıdaki kod herhangi bir hata olmadan çalıştırıldıysa, "MySQL Bağlayıcısı" kurulur ve kullanıma hazırdır. Bağlantı Oluşturma Veritabanına bir bağlantı oluşturarak başlayın. MySQL veritabanınızdaki kullanıcı adını ve şifreyi kullanın: demo_mysql_connection.py: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", ) Şifre = "Þifrenizi" Baskı (Mydb) Artık veritabanını SQL deyimlerini kullanarak sorgulamaya başlayabilirsiniz. Python MySQL Veritabanı Oluşturma Veritabanı Oluşturma MySQL'de bir veritabanı oluşturmak için "CREATE DATABASE" ifadesini kullanın: Misal "veritabanım" adlı bir veritabanı oluşturun: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi") imlecim = mydb.cursor () mycursor.execute ("CREATE DATABASE mydatabase") Yukarıdaki kod hatasız çalıştırıldıysa, başarıyla bir veritabanı oluşturdunuz. Veritabanının mevcut olup olmadığını kontrol edin. "VERİTABANLARINI GÖSTER" ifadesini kullanarak sisteminizdeki tüm veritabanlarını listeleyerek bir veritabanı olup olmadığını kontrol edebilirsiniz: Misal Sisteminizin veritabanlarının bir listesini döndürün: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi") imlecim = mydb.cursor () mycursor.execute ("VERİTABANLARINI GÖSTER") imlecimdeki x için: Baskı (x) Veya bağlantıyı yaparken veritabanına erişmeyi deneyebilirsiniz: Misal "Mydatabase" veritabanına bağlanmayı deneyin: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") Veritabanı yoksa, bir hata alırsınız. Python MySQL Tablo Oluşturma Tablo Oluşturma MySQL'de bir tablo oluşturmak için "CREATE TABLE" ifadesini kullanın. Bağlantıyı oluştururken veritabanının adını tanımladığınızdan emin olun. Misal "Müşteriler" adlı bir tablo oluşturun: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () mycursor.execute ("CREATE TABLE müşterileri (isim VARCHAR (255), adres VARCHAR (255))") Yukarıdaki kod hatasız çalıştırıldıysa, şimdi başarıyla bir tablo oluşturmuş olursunuz. Tablonun var olup olmadığını kontrol edin. Veritabanınızdaki tüm tabloları "SHOW TABLES" ifadesiyle listeleyerek bir tablonun var olup olmadığını kontrol edebilirsiniz: Misal Sisteminizin veritabanlarının bir listesini döndürün: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () mycursor.execute ("TABLOLARI GÖSTER") imlecimdeki x için: Baskı (x) Birincil Anahtar Bir tablo oluştururken, her kayıt için benzersiz bir anahtara sahip bir sütun da oluşturmalısınız. Bu bir İLK ANAHTAR tanımlanarak yapılabilir. Her kayıt için benzersiz bir sayı ekleyecek olan "INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY" ifadesini kullanıyoruz. 1'den başlayarak her kayıt için birer birer artırıldı. Misal Tabloyu oluştururken birincil anahtar oluşturun: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () mycursor.execute ("CREATE TABLE müşterileri (id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, ad VARCHAR (255), adres VARCHAR (255))") Tablo zaten mevcutsa, ALTER TABLE anahtar sözcüğünü kullanın: Misal Mevcut bir tabloda birincil anahtar oluşturun: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () mycursor.execute ("ALTER TABLE müşterileri SÜTUN KİMLİĞİ EKLE INT AUTO_INCREMENT BİRİNCİL ANAHTAR") Python MySQL Tabloya Ekleme Tabloya Ekleme MySQL içinde bir tablo doldurmak için "INSERT INTO" deyimini kullanın. Misal "Müşteriler" tablosuna bir kayıt ekleyin: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "Müşterilere INSERT (ad, adres) DEĞERLERİ (% s,% s)" val = ("John", "Otoyol 21") mycursor.execute (sql, val) mydb.commit () print (mycursor.rowcount, "kayıt eklendi.") Önemli : Şu ifadeye dikkat etmeniz gerekir: mydb.commit. Değişikliklerin yapılması zorunludur, aksi takdirde tabloda herhangi bir değişiklik yapılmaz. Birden Çok Satır Ekle Bir tabloya birden çok satır eklemek için executemany () yöntemini kullanın. Execemany () yönteminin ikinci parametresi, eklemek istediğiniz verileri içeren bir tuple listesidir: Misal "Müşteriler" tablosunu verilerle doldurun: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "Müşterilere INSERT (ad, adres) DEĞERLERİ (% s,% s)" val = [ ('Peter', 'Lowstreet 4'), ('Amy', 'Apple st 652'), ('Hannah', 'Dağ 21'), ('Michael', 'Valley 345'), ('Sandy', 'Ocean blvd 2'), ('Betty', 'Yeşil Çim 1'), ('Richard', 'Sky st 331'), ('Susan', 'Tek yön 98'), ('Vicky', 'Sarı Bahçe 2'), ('Ben', 'Park Lane 38'), ('William', 'Central st 954'), ('Chuck', 'Ana Yol 989'), ('Viola', 'Yandan 1633')] mycursor.executemany (sql, val) mydb.commit () print (mycursor.rowcount, "eklendi.") sonucunu alırsınız. Eklenen Kimliği Alma İmleç nesnesine sorarak eklediğiniz satırın kimliğini alabilirsiniz. Not: Birden fazla satır eklerseniz, son eklenen satırın kimliği döndürülür. Misal Bir satır ekleyin ve kimliği döndürün: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "INSERT INTO müşteri (ad, adres) DEĞERLER (% s,% s)" val = ("Michelle", "Mavi Köy") mycursor.execute (sql, val) mydb.commit () print ("1 kayıt eklendi, ID:", mycursor.lastrowid) Python MySQL Seçim Yapma Tablodan Seçme MySQL'deki bir tablodan seçim yapmak için "SELECT" ifadesini kullanın: Misal "Müşteriler" tablosundan tüm kayıtları seçin ve sonucu görüntüleyin: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () mycursor.execute ("SEÇ * MÜŞTERİLERDEN") myresult = imlecim.fetchall () myresult içindeki x için: Baskı (x) Not: Son çalıştırılan ifadeden tüm satırları getiren fetchall () yöntemini kullanıyoruz. Sütunları Seçme Bir tablodaki sütunlardan yalnızca bazılarını seçmek için, "SELECT" ifadesini ve ardından sütun adlarını kullanın: Misal Yalnızca ad ve adres sütunlarını seçin: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () mycursor.execute ("SEÇİN ad, müşterilerden adres") myresult = imlecim.fetchall () myresult içindeki x için: Baskı (x) Fetchone () Yöntemini Kullanma Yalnızca bir satırla ilgileniyorsanız, fetchone () yöntemini kullanabilirsiniz. Fetchone () yöntemi, sonucun ilk satırını döndürür: Misal Yalnızca bir satırı getir: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () mycursor.execute ("SEÇ * MÜŞTERİLERDEN") myresult = imlecim.fetchone () Baskı (myresult) Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, 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 MySQL (1) – Python MySQL Veritabanı Oluşturma – Python MySQL Tablo Oluşturma ve Tabloya Ekleme – Python MySQL Seçim Yapma – NumPy Set İşlemleri – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK

  Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık,…

Okumaya devam edinPython MySQL (1) – Python MySQL Veritabanı Oluşturma – Python MySQL Tablo Oluşturma ve Tabloya Ekleme – Python MySQL Seçim Yapma – NumPy Set İşlemleri – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Read more about the article Python MySQL (2) – Python MySQL Filtreleme – Python MySQL Sıralama – Python MySQL Tarafından Silme – Python MySQL Bırakma Tablosu – Python MySQL Güncelleme Tablosu – Python MySQL Sınırı – Python MySQL Katılma – NumPy Set İşlemleri – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, 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 MySQL Filtreleme Filtreli Seçin Bir tablodan kayıt seçerken, "WHERE" ifadesini kullanarak seçimi filtreleyebilirsiniz: Misal Adresin "Park Lane 38" olduğu kayıtları seçin: sonuç: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "SEÇİN * müşterilerden NEREDEN adres = 'Park Lane 38'" mycursor.execute (SQL) myresult = imlecim.fetchall () myresult içindeki x için: Baskı (x) Joker Karakterler Belirli bir harf veya tümcecikle başlayan, içeren veya biten kayıtları da seçebilirsiniz. Joker karakterleri temsil etmek için% kullanın: Misal Adresin "yol" kelimesini içerdiği kayıtları seçin: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "SEÇİN * müşterilerden adres GİBİ '% yol%' mycursor.execute (SQL) myresult = imlecim.fetchall () myresult içindeki x için: Baskı (x) SQL Enjeksiyonunu Önleyin Sorgu değerleri kullanıcı tarafından sağlandığında, değerlerden çıkış yapmalısınız. Bu, veritabanınızı yok etmek veya kötüye kullanmak için yaygın bir web hackleme tekniği olan SQL enjeksiyonlarını önlemek içindir. Mysql.connector modülünün sorgu değerlerinden kaçış yöntemleri vardır: Misal % S placholder yöntemini kullanarak sorgu değerlerinden kaçın: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "SEÇİN * müşterilerden adres nerede =% s" adr = ("Sarı Bahçe 2",) mycursor.execute (sql, adr) myresult = imlecim.fetchall () myresult içindeki x için: Baskı (x) Python MySQL Sıralama Sonucu Sıralama Sonucu artan veya azalan düzende sıralamak için ORDER BY deyimini kullanın. ORDER BY anahtar sözcüğü, sonucu varsayılan olarak artan şekilde sıralar. Sonucu azalan düzende sıralamak için DESC anahtar sözcüğünü kullanın. Misal Sonucu isme göre alfabetik olarak sıralayın: sonuç: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "SEÇİN * Müşterilerden SİPARİŞ ADI" mycursor.execute (SQL) myresult = imlecim.fetchall () myresult içindeki x için: Baskı (x) DESC Kullanımı Sonucu azalan düzende sıralamak için DESC anahtar sözcüğünü kullanın. Misal Sonucu alfabetik olarak ada göre sıralayın: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "SEÇİN * müşterilerden SİPARİŞ ADINA GÖRE DESC" mycursor.execute (SQL) myresult = imlecim.fetchall () myresult içindeki x için: Baskı (x) Python MySQL Tarafından Silme Kaydı silme "DELETE FROM" deyimini kullanarak mevcut bir tablodaki kayıtları silebilirsiniz: Misal Adresin "Dağ 21" olduğu tüm kayıtları silin: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "Adreslerden NEREDEN SİL = 'Dağ 21'" mycursor.execute (SQL) mydb.commit () print (mycursor.rowcount, "kayıt silindi") Önemli : Şu ifadeye dikkat edin: mydb.commit. Değişikliklerin yapılması zorunludur, aksi takdirde tabloda herhangi bir değişiklik yapılmaz. DELETE sözdizimindeki WHERE yan tümcesine dikkat edin: WHERE yan tümcesi hangi kayıtların silinmesi gerektiğini belirtir. WHERE yantümcesini atlarsanız, tüm kayıtlar silinir! SQL Enjeksiyonunu Önleyin Delete ifadelerinde de herhangi bir sorgunun değerlerinden kaçmak iyi bir uygulama olarak kabul edilir. Bu, veritabanınızı yok etmek veya kötüye kullanmak için yaygın bir web hackleme tekniği olan SQL enjeksiyonlarını önlemek içindir. Mysql.connector modülü, delete deyimindeki değerlerden kaçmak için% s yer tutucusunu kullanır: Misal Yer tutucu% s yöntemini kullanarak değerlerden çıkın: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "adres =% s nerede müşterilerden SİL" adr = ("Sarı Bahçe 2",) mycursor.execute (sql, adr) mydb.commit () print (mycursor.rowcount, "kayıt silindi") Python MySQL Bırakma Tablosu Tablo Silme "DROP TABLE" deyimini kullanarak var olan bir tabloyu silebilirsiniz: Misal "Müşteriler" tablosunu silin: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "DROP TABLE müşterileri" mycursor.execute (SQL) Yalnızca Bırakma Silmek istediğiniz tablo zaten silinmişse veya başka herhangi bir nedenle mevcut değilse, hata almamak için IF EXISTS anahtar sözcüğünü kullanabilirsiniz. Misal Varsa, "müşteriler" tablosunu silin: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "MÜŞTERİLER VARSA TABLOSU BIRAK" mycursor.execute (SQL) Python MySQL Güncelleme Tablosu Tabloyu Güncelleme Bir tablodaki mevcut kayıtları "UPDATE" ifadesini kullanarak güncelleyebilirsiniz: Misal "Valley 345" den "Canyoun 123" e adres sütununun üzerine yazın: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "GÜNCELLEME müşterileri SET adresi = 'Kanyon 123' NEREDE adresi = 'Vadi 345'" mycursor.execute (SQL) mydb.commit () print (mycursor.rowcount, "etkilenen kayıtlar") Önemli !: Şu ifadeye dikkat edin: mydb.commit. Değişikliklerin yapılması zorunludur, aksi takdirde tabloda herhangi bir değişiklik yapılmaz. UPDATE sözdizimindeki WHERE yan tümcesine dikkat edin: WHERE yan tümcesi, hangi kayıt veya kayıtların güncellenmesi gerektiğini belirtir. WHERE yantümcesini atlarsanız, tüm kayıtlar güncellenir! SQL Enjeksiyonunu Önleyin Güncelleme ifadelerinde de herhangi bir sorgunun değerlerinden kaçmanın iyi bir uygulama olduğu düşünülmektedir. Bu, veritabanınızı yok etmek veya kötüye kullanmak için yaygın bir web hackleme tekniği olan SQL enjeksiyonlarını önlemek içindir. Mysql.connector modülü, delete deyimindeki değerlerden kaçmak için% s yer tutucusunu kullanır: Misal Placholder% s yöntemini kullanarak değerlerden çıkış yapın: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "GÜNCELLEME müşterileri SET adresi =% s NEREDE adres =% s" val = ("Vadi 345", "Kanyon 123") mycursor.execute (sql, val) mydb.commit () print (mycursor.rowcount, "etkilenen kayıtlar") Python MySQL Sınırı Sonucu Sınırlama Sorgudan döndürülen kayıtların sayısını "LIMIT" ifadesini kullanarak sınırlayabilirsiniz: Misal "Müşteriler" tablosunda ilk 5 kaydı seçin: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () mycursor.execute ("SEÇ * * MÜŞTERİ LİMİTİ 5") myresult = imlecim.fetchall () benim sonucumdaki x için: Baskı (x) Başka Bir Konumdan Başlayın Üçüncü kayıttan başlayarak beş kayıt döndürmek istiyorsanız "OFFSET" anahtar sözcüğünü kullanabilirsiniz: Misal 3. konumdan başlayın ve 5 kayıt döndür: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () mycursor.execute ("SEÇ * MÜŞTERİ LİMİTİ 5 OFSET 2") myresult = imlecim.fetchall () benim sonucumdaki x için: Baskı (x) Python MySQL Katılma İki veya Daha Fazla Masaya Katılma Bir JOIN deyimi kullanarak, iki veya daha fazla tablodan satırları aralarındaki ilgili sütuna göre birleştirebilirsiniz. Bir "kullanıcılar" tablonuz ve bir "ürünler" tablonuz olduğunu düşünün: kullanıcılar {id: 1, ad: 'John', fav: 154}, {id: 2, ad: "Peter", fav: 154}, {id: 3, ad: 'Amy', fav: 155}, {id: 4, ad: 'Hannah', fav:}, {id: 5, isim: 'Michael', fav:} Ürün:% s {id: 154, ad: 'Çikolata Cenneti'}, {id: 155, isim: 'Lezzetli Limonlar'}, {id: 156, ad: 'Vanilya Rüyaları'} Bu iki tablo, kullanıcıların fav alanı ve ürünlerin kimlik alanı kullanılarak birleştirilebilir. Misal Kullanıcıların en sevdiği ürünün adını görmek için kullanıcılara ve ürünlere katılın: mysql.connector'ı içe aktar mydb = mysql.connector.connect ( host = "localhost", user = "kullaniciadiniz", şifre = "Þifrenizi", veritabanı = "mydatabase") imlecim = mydb.cursor () sql = "SEÇ users.name AS kullanıcı, products.name favori AS Kullanıcılardan Users.fav ÜZERİNDEKİ İÇ BİRLEŞTİRME ürünleri = products.id " mycursor.execute (SQL) myresult = imlecim.fetchall () myresult içindeki x için: Baskı (x) Not: INNER JOIN yerine JOIN kullanabilirsiniz. İkisi de size aynı sonucu verecektir. SOL YÖNDEN KATILIM Yukarıdaki örnekte Hannah ve Michael sonuçtan çıkarıldı, çünkü INNER JOIN yalnızca eşleşme olan kayıtları gösteriyor. Tüm kullanıcıları, favori bir ürünü olmasa bile göstermek istiyorsanız, LEFT JOIN ifadesini kullanın: Misal Tüm kullanıcıları ve en sevdikleri ürünü seçin: sql = "SEÇ users.name AS kullanıcı, products.name favori AS Kullanıcılardan LEFT JOIN ürünleri ON users.fav = products.id " DOĞRU KATILMA Tüm ürünleri ve favorileri olan kullanıcıları iade etmek istiyorsanız, hiçbir kullanıcının favorisi olmasa bile, RIGHT JOIN ifadesini kullanın: Misal Tüm ürünleri ve favorilerine sahip olan kullanıcıları seçin: sql = "SEÇ users.name AS kullanıcı, products.name favori AS Kullanıcılardan Users.fav = products.id ÜZERİNDEKİ DOĞRU KATILIM " Not: Favori ürünü olmayan Hannah ve Michael, sonuca dahil edilmemiştir. Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, 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 MySQL (2) – Python MySQL Filtreleme – Python MySQL Sıralama – Python MySQL Tarafından Silme – Python MySQL Bırakma Tablosu – Python MySQL Güncelleme Tablosu – Python MySQL Sınırı – Python MySQL Katılma – NumPy Set İşlemleri – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK

  Ödevcim Online, Python, Python örnekleri, Python ödev yaptırma, Python MySQL, Python danışmanlık, Python MySQL Tablo, Python proje yaptırma, Python tez yaptırma aramalarınızın sonucu olarak burada. Tüm bölümlerde Python danışmanlık,…

Okumaya devam edinPython MySQL (2) – Python MySQL Filtreleme – Python MySQL Sıralama – Python MySQL Tarafından Silme – Python MySQL Bırakma Tablosu – Python MySQL Güncelleme Tablosu – Python MySQL Sınırı – Python MySQL Katılma – NumPy Set İşlemleri – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Read more about the article PYTHON NUMPY (10) – NumPy GCD En Büyük Ortak Payda Bulma – NumPy Trigonometrik İşlevler –  NumPy Hiperbolik İşlevleri – NumPy Set İşlemleri – 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 GCD En Büyük Ortak Payda Bulma GCD Bulma (En Büyük Ortak Payda) HCF (En Yüksek Ortak Faktör) olarak da bilinen GCD (En Büyük Ortak Payda), her iki sayının ortak faktörü olan en büyük sayıdır. Misal Aşağıdaki iki sayının HCF'sini bulun: np'yi np olarak içe aktar num1 = 6 num2 = 9 x = np.gcd (num1, num2) Baskı (x) Döndürür: 3, çünkü bu, her iki sayının bölünebileceği en yüksek sayıdır (6/3 = 2 ve 9 * 3 = 3). Dizilerde GCD Bulma Bir dizideki tüm değerlerin En Yüksek Ortak Faktörünü bulmak için reduce () yöntemini kullanabilirsiniz. Azalt () yöntemi ufunc'u, bu durumda gcd () işlevini her öğede kullanır ve diziyi bir boyut küçültür. Misal Aşağıdaki dizideki tüm numaralar için GCD'yi bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([20, 8, 32, 36, 16]) x = np.gcd.reduce (arr) Baskı (x) Döndürür: 4 çünkü bu, tüm değerlerin bölünebileceği en yüksek sayıdır. NumPy Trigonometrik İşlevler Trigonometrik fonksiyonlar NumPy, radyan cinsinden değerleri alan ve karşılık gelen sin, cos ve tan değerlerini üreten ufuncs sin (), cos () ve tan () sağlar. Misal PI / 2'nin sinüs değerini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar x = np.sin (np.pi / 2) Baskı (x) Misal Dizi içindeki tüm değerlerin sinüs değerlerini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.array ([np.pi / 2, np.pi / 3, np.pi / 4, np.pi / 5]) x = np.sin (arr) Baskı (x) Dereceleri Radyan'a Dönüştür Varsayılan olarak, tüm trigonometrik fonksiyonlar radyanları parametre olarak alır, ancak radyanları dereceye dönüştürebiliriz ve bunun tersini NumP'de de yapabiliriz. Not: radyan değerleri pi / 180 * derece_değerleridir. Misal Aşağıdaki dizi dizisindeki tüm değerleri radyana dönüştürün: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([90, 180, 270, 360]) x = np.deg2rad (arr) Baskı (x) Radyandan Dereceye Döndürme Misal Aşağıdaki dizi dizisindeki tüm değerleri dereceye dönüştürün: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.array ([np.pi / 2, np.pi, 1,5 * np.pi, 2 * np.pi]) x = np.rad2deg (arr) Baskı (x) Açıları Bulma Sinüs, cos, tan değerlerinden açıları bulma. Örneğin. sin, cos ve tan ters (arcsin, arccos, arctan). NumPy, verilen sin, cos ve tan değerleri için radyan değerleri üreten ufuncs arcsin (), arccos () ve arctan () sağlar. Misal 1.0 açısını bulun: numpy'yi np olarak içe aktar x = np.arcsin (1.0) Baskı (x) Dizilerde Her Değer Açısı Misal Dizideki tüm sinüs değerlerinin açısını bulun numpy'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, -1, 0.1]) x = np. arcsin (arr) Baskı (x) Hypotenues NumPy'de pisagor teoremi kullanarak hipotansiyon bulma. NumPy, taban ve dikey değerleri alan ve pisagor teoremine dayanan hipotenler üreten hypot () işlevini sağlar. Misal 4 taban ve 3 dik için hipotenü bulun: np'yi np olarak içe aktar taban = 3 perp = 4 x = np. hipot (taban, perp) Baskı (x) NumPy Hiperbolik İşlevleri Hiperbolik İşlevler NumPy, radyan cinsinden değerler alan ve karşılık gelen sinh, cosh ve tanh değerlerini üreten ufuncs sinh (), cosh () ve tanh () sağlar. Misal PI / 2'nin sinh değerini bulun: np'yi np olarak içe aktar x = np.sinh (np.pi / 2) Baskı (x) Misal Tüm değerler için cosh değerlerini bulun: arr: np'yi np olarak içe aktar arr = np.dizisi ([np.pi / 2, np.pi / 3, np.pi / 4, np.pi / 5]) x = np.cosh (arr) Baskı (x) Açıları Bulma Hiperbolik sinüs, cos, tan değerlerinden açıların bulunması. Örneğin. sinh, cosh ve tanh ters (arcsinh, arccosh, arctanh). Numpy, verilen sinh, cosh ve tanh değerleri için radyan değerleri üreten ufuncs arcsinh (), arccosh () ve arctanh () sağlar. Misal 1.0 açısını bulun: np'yi np olarak içe aktar x = np.arcsinh (1.0) Baskı (x) Dizilerdeki Her Değerin Açıları Misal Dizideki tüm tanh değerlerinin açısını bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([0.1, 0.2, 0.5]) x = np. artan (arr) Baskı (x) NumPy Set İşlemleri Set Nedir? Matematikte bir dizi benzersiz unsurların bir koleksiyonudur. Setler, sık kesişim, birleşim ve fark işlemlerini içeren işlemler için kullanılır. NumPy'de Kümeler Oluşturma Herhangi bir dizideki benzersiz öğeleri bulmak için NumPy'nin unique () yöntemini kullanabiliriz. Örneğin. bir dizi oluşturur ancak set dizilerinin yalnızca 1-D diziler olması gerektiğini unutmayın. Misal Aşağıdaki diziyi tekrar eden elemanlarla bir kümeye dönüştürün: numpy'yi np olarak içe aktar dizi = np.array ([1, 1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7]) x = np.unique (arr) Baskı (x) Birlik Bulma İki dizinin benzersiz değerlerini bulmak için union1d () yöntemini kullanın. Misal Aşağıdaki iki dizinin birleşimini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) arr2 = np. dizisi ([3, 4, 5, 6]) newarr = np.union1d (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) Kavşak Bulma Yalnızca her iki dizide bulunan değerleri bulmak için intersect1d () yöntemini kullanın. Misal Aşağıdaki iki dizi dizisinin kesişimini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) arr2 = np. dizisi ([3, 4, 5, 6]) newarr = np.intersect1d (arr1, arr2, assume_unique = True) yazdırmak (newarr) Not: intersect1d () yöntemi, true olarak ayarlanırsa hesaplamayı hızlandırabilecek isteğe bağlı bir assume_unique bağımsız değişkenini alır. Setlerle uğraşırken her zaman True olarak ayarlanmalıdır. Farkı Bulma Yalnızca ayarlanan saniye içinde bulunmayan ilk kümedeki değerleri bulmak için setdiff1d () yöntemini kullanın. Misal Set1'in set2'den farkını bulun: numpy'yi np olarak içe aktar set1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) set2 = np. dizisi ([3, 4, 5, 6]) newarr = np.setdiff1d (set1, set2, assume_unique = Doğru) yazdırmak (newarr) Not: setdiff1d () yöntemi, true olarak ayarlanırsa hesaplamayı hızlandırabilecek isteğe bağlı bir assume_unique bağımsız değişkenini alır. Setlerle uğraşırken her zaman True olarak ayarlanmalıdır. Simetrik Farkı Bulma Yalnızca BOTH kümelerinde OLMAYAN değerleri bulmak için setxor1d () yöntemini kullanın. Misal Set1 ve set2'nin simetrik farkını bulun: numpy'yi np olarak içe aktar set1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) set2 = np. dizisi ([3, 4, 5, 6]) newarr = np.setxor1d (set1, set2, assume_unique = Doğru) yazdırmak (newarr) Not: setxor1d () yöntemi, true olarak ayarlanırsa hesaplamayı hızlandırabilecek isteğe bağlı bir assume_unique bağımsız değişkenini alır. Setlerle uğraşırken her zaman True olarak ayarlanmalıdır. 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 (10) – NumPy GCD En Büyük Ortak Payda Bulma – NumPy Trigonometrik İşlevler – NumPy Hiperbolik İşlevleri – NumPy Set İşlemleri – 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 (10) – NumPy GCD En Büyük Ortak Payda Bulma – NumPy Trigonometrik İşlevler – NumPy Hiperbolik İşlevleri – NumPy Set İşlemleri – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Read more about the article PYTHON NUMPY (9) – NumPy Ufuncs Ondalık Sayıları Yuvarlama – 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 Ondalık Sayıları Yuvarlama NumPy'de ondalık sayıları yuvarlamanın başlıca beş yolu vardır: kesme düzeltme yuvarlatma zemin tavan yapmak kesme Ondalık basamakları kaldırın ve sıfıra en yakın float numarasını döndürün. Trunc () ve fix () işlevlerini kullanın. Misal Aşağıdaki dizinin öğelerini kısaltın: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.trunc ([- 3.1666, 3.6667]) Baskı (arr) Misal Aynı örnek, fix () kullanılarak: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.fix ([- 3.1666, 3.6667]) Baskı (arr) yuvarlatma Around () işlevi,> = 5 başka bir şey yapmazsa basamak veya ondalık basamaktan önceki değeri 1 artırır. Örneğin. 1 ondalık basamağa yuvarlama, 3.16666 3,2 Misal 3.1666 ila 2 ondalık basamağı yuvarlayın: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.a (3.1666, 2) Baskı (arr) Zemin Floor () işlevi ondalık basamaktan en yakın düşük tamsayıya yuvarlar. Örneğin. 3.166 kat 3'tür. Misal Aşağıdaki dizinin öğelerini katlayın: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.kat ([- 3.1666, 3.6667]) Baskı (arr) Not: floor () işlevi, tamsayıları döndüren trunc () işlevinden farklı olarak float döndürür. Tavan yapmak Ceil () işlevi ondalık basamaktan en yakın üst tamsayıya yuvarlar. Örneğin. 3.166'nın tavanı 4'tür. Misal Tavan aşağıdaki dizinin elemanlarını: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.ceil ([- 3,1666, 3,6667]) Baskı (arr) NumPy Günlükleri Kütükler NumPy, taban 2, e ve 10'da günlük gerçekleştirmek için işlevler sağlar. Ayrıca, özel bir ufunc oluşturarak herhangi bir temel için nasıl günlük alabileceğimizi keşfedeceğiz. Günlük hesaplanamazsa, tüm günlük işlevleri öğelere -inf veya inf yerleştirir. Base 2'de oturum açın 2. tabanda günlük gerçekleştirmek için log2 () işlevini kullanın. Misal Aşağıdaki dizideki tüm öğelerin taban 2'sindeki günlüğü bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.arange (1, 10) Baskı (np.log2 (arr)) Not: arange (1, 10) işlevi 1'den (dahil) 10'a (dahil değildir) başlayan tamsayılar içeren bir dizi döndürür. Base 10'da oturum açın Temel 10'da günlük gerçekleştirmek için log10 () işlevini kullanın. Misal Aşağıdaki dizideki tüm öğelerin 10 tabanındaki günlüğü bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.arange (1, 10) yazdırmak (np.log10 (arr)) Doğal Günlük veya Base e'deki Günlük E tabanındaki günlüğü gerçekleştirmek için log () işlevini kullanın. Misal Aşağıdaki dizinin tüm elemanlarının e tabanındaki günlüğü bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.arange (1, 10) yazdırmak (np.log (arr)) Herhangi Bir Tabandan Oturum Açma NumPy herhangi bir temelde günlüğü almak için herhangi bir işlev sağlamaz, bu nedenle frompyfunc () işlevini, iki giriş parametresi ve bir çıkış parametresi ile dahili math.log () işleviyle birlikte kullanabiliriz: Misal matematik içe aktarma günlüğünden numpy'yi np olarak içe aktar nplog = np.frompyfunc (günlük, 2, 1) baskı (nplog (100, 15)) NumPy Summations Summation ve add arasındaki fark nedir? Toplama iki argüman arasında yapılırken toplama n element üzerinde gerçekleşir. Misal Arr1'deki değerleri arr2'deki değerlere ekleyin: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np.array ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([1, 2, 3]) newarr = np.ekle (arr1, arr2) yazdırmak (newarr) İade: [2 4 6] Misal Arr1'deki değerleri ve arr2'deki değerleri toplayın: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np.array ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([1, 2, 3]) newarr = np.sum ([arr1, arr2]) yazdırmak (newarr) İade: 12 Eksen Üzerinde Toplama Eksen = 1 belirtirseniz, NumPy her dizideki sayıları toplar. Misal 1. eksende aşağıdaki dizide toplamı gerçekleştirin: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np.array ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([1, 2, 3]) newarr = np.sum ([arr1, arr2], axis = 1) yazdırmak (newarr) İade: [6 6] Kümülatif Toplam Kümülatif toplam, öğelerin kısmen diziye eklenmesi anlamına gelir. Örneğin. [1, 2, 3, 4] kısmi toplamı [1, 1 + 2, 1 + 2 + 3, 1 + 2 + 3 + 4] = [1, 3, 6, 10] olacaktır. Kısmi toplamı cumsum () işleviyle tamamlayın. Misal Aşağıdaki dizide birikimli toplamı gerçekleştirin: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.array ([1, 2, 3]) newarr = np.cumsum (arr) yazdırmak (newarr) İade: [1 3 6] NumPy Ürünleri Ürün:% s Bir dizideki öğelerin ürününü bulmak için prod () işlevini kullanın. Misal Bu dizinin elemanlarının çarpımını bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) x = np.prod (dizi) Baskı (x) İade: 24 çünkü 1 * 2 * 3 * 4 = 24 Misal İki dizinin elemanlarının çarpımını bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array ([5, 6, 7, 8]) x = np.prod ([dizi1, dizi2]) Baskı (x) İade: 40320 çünkü 1 * 2 * 3 * 4 * 5 * 6 * 7 * 8 = 40320 Eksen Üzerindeki Ürün Eksen = 1 belirtirseniz, NumPy her dizinin ürününü döndürür. Misal 1. eksende aşağıdaki dizide toplamı gerçekleştirin: numpy'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) arr2 = np.array ([5, 6, 7, 8]) newarr = np.prod ([arr1, arr2], eksen = 1) yazdırmak (newarr) İadeler: [24 1680] Kümülatif Ürün Kümülatif ürün, ürünü kısmen almak anlamına gelir. Örneğin. [1, 2, 3, 4] 'ün kısmi ürünü [1, 1 * 2, 1 * 2 * 3, 1 * 2 * 3 * 4] = [1, 2, 6, 24] Cumprod () işleviyle perfom kısmi toplamı. Misal Aşağıdaki dizi için tüm öğelerin kümülatif ürününü alın: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([5, 6, 7, 8]) newarr = np.cumprod (dizi) yazdırmak (newarr) İade: [5 30210 1680] NumPy Farkları Farklılıklar Farklı bir fark, birbirini izleyen iki öğenin çıkarılması anlamına gelir. Örneğin. [1, 2, 3, 4] için, ayrık fark [2-1, 3-2, 4-3] = [1, 1, 1] olacaktır. Ayrık farkı bulmak için diff () işlevini kullanın. Misal Aşağıdaki dizinin ayrık farkını hesaplayın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([10, 15, 25, 5]) newarr = np.diff (arr) yazdırmak (newarr) Döndürür: [5 10-20] çünkü 15-10 = 5, 25-15 = 10 ve 5-25 = -20 Bu işlemi n parametresini vererek tekrar tekrar yapabiliriz. Örneğin. [1, 2, 3, 4] için, n = 2 ile ayrık fark [2-1, 3-2, 4-3] = [1, 1, 1] olacaktır, o zaman, n = 2 olduğundan, biz yeni sonuçla bir kez daha yapacak: [1-1, 1-1] = [0, 0] Misal Aşağıdaki dizinin ayrık farkını iki kez hesaplayın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([10, 15, 25, 5]) newarr = np.diff (arr, n = 2) yazdırmak (newarr) Döndürür: [5-30] çünkü: 15-10 = 5, 25-15 = 10 ve 5-25 = -20 VE 10-5 = 5 ve -20-10 = -30 NumPy LCM Bulma En Düşük Ortak Çoklu En Düşük Ortak Kat, her iki sayının ortak katı olan en küçük sayıdır. Misal Aşağıdaki iki numaranın LCM'sini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar num1 = 4 num2 = 6 x = np.lcm (num1, num2) Baskı (x) Döndürür: 12, çünkü bu her iki sayının en küçük ortak katıdır (4 * 3 = 12 ve 6 * 2 = 12). Dizilerde LCM Bulma Bir dizideki tüm değerlerin En Küçük Ortak Katını bulmak için, azaltma () yöntemini kullanabilirsiniz. Reduce () yöntemi, her öğede ufunc, bu durumda lcm () işlevini kullanır ve diziyi bir boyuta indirir. Misal Aşağıdaki dizinin değerlerinin LCM'sini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([3, 6, 9]) x = np.lcm.reduce (arr) Baskı (x) Döndürür: 18, çünkü bu, üç sayının en düşük ortak katıdır (3 * 6 = 18, 6 * 3 = 18 ve 9 * 2 = 18). Misal Dizinin 1'den 10'a kadar tüm tamsayıları içerdiği bir dizinin tümünün LCM'sini bulun: numpy'yi np olarak içe aktar arr = np.arange (1, 11) x = np.lcm.reduce (arr) Baskı (x) 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 (9) – NumPy Ufuncs Ondalık Sayıları Yuvarlama – 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 (9) – NumPy Ufuncs Ondalık Sayıları Yuvarlama – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
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 PYTHON NUMPY (7) – NumPy Üniforma, Lojistik, Üstel, Chi Meydanı, Rayleigh, Pareto, Zipf Dağıtımı – Çok Terimli Dağıtım  – 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 Üniforma Dağıtımı Üniforma dağıtımı, her olayın eşit gerçekleşme olasılığına sahip olma olasılığını tanımlamak için kullanılır. Örneğin, rasgele sayı üretimi. Üç parametresi vardır: a - alt sınır - varsayılan 0 .0. b - üst sınır - varsayılan 1.0. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 düzgün dağıtım örneği oluşturun: numpy import random'dan x = rastgele. üniforma (boyut = (2, 3)) Baskı (x) Düzgün Dağılımın Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.uniform (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Lojistik Dağıtım Lojistik Dağıtım Lojistik Dağıtım büyümeyi tanımlamak için kullanılır. Lojistik regresyonda, sinir ağlarında vb. Makine öğreniminde yaygın olarak kullanılır. Üç parametresi vardır: loc - ortalama, zirvenin olduğu yer. Varsayılan 0. ölçek - standart sapma, dağılımın düzlüğü. Varsayılan 1. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal Ortalama 1 ve stddev 2.0 ile lojistik dağıtımdan 2x3 örnek çizin: numpy import random'dan x = rastgele. lojistik (loc = 1, ölçek = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Lojistik Dağıtımın Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.logistic (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Lojistik ve Normal Dağıtım Arasındaki Fark Her iki dağıtım da hemen hemen aynıdır, ancak lojistik dağıtımın kuyrukların altında daha fazla alanı vardır. yani. Ortalamadan daha uzak bir olayın meydana gelme olasılığını daha fazla temsil eder. Daha yüksek ölçek değeri (standart sapma) için, normal ve lojistik dağılımlar zirveden ayrı olarak hemen hemen aynıdır. Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (rasgele. normal (ölçek = 2, boyut = 1000), hist = Yanlış, etiket = 'normal') sns.distplot (random.logistic (size = 1000), hist = False, label = 'logistic') (Plt.show) Sonuç Çok Terimli Dağıtım Çok terimli dağıtım Multinom dağılımı, binom dağılımının genelleştirilmesidir. Senaryoların ikisinden sadece biri olması gereken binomdan farklı olarak çok-adli senaryoların sonuçlarını açıklar. Örneğin. Bir popülasyonun kan grubu, zar atma sonucu. Üç parametresi vardır: n - olası sonuçların sayısı (örneğin zar atma için 6). pvals - sonuçların olasılıklarının listesi (örneğin zar rulosu için [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6]). size - Döndürülen dizinin şekli. Misal Zar atmak için bir örnek çizin: numpy import random'dan x = rastgele. multinomiyal (n = 6, pvals = [1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6, 1/6]) Baskı (x) Not: Çok terimli numuneler tek bir değer üretmeyecektir! Her pval için bir değer üreteceklerdir. Not: Binom dağılımının genelleştirilmesinden dolayı, bunların görsel temsili ve normal dağılımın benzerliği, çoklu binom dağılımlarınınkiyle aynıdır. Üstel Dağılım Üstel Dağılım Üstel dağılım, bir sonraki etkinliğe kadar geçen süreyi tanımlamak için kullanılır; başarısızlık / başarı vb. olarak adlandırılabilirler. İki parametresi vardır: ölçek - oranın tersi (poisson dağılımında lam'a bakınız) varsayılan değer 1.0'dır. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 boyutlu 2.0 ölçeği ile üstel dağılım için bir örnek çizin: numpy import random'dan x = rasgele. üstel (ölçek = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Üstel Dağılımın Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (rasgele. üstel (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Poisson ve Üstel Dağılım İlişkisi Poisson dağılımı, belirli bir dönemde bir olayın meydana gelme sayısını ele alır, üstel dağılım ise bu olaylar arasındaki süreyi ele alır. Chi Meydanı Dağıtım Chi Meydanı Dağıtım İki kare dağılımı hipotezi doğrulamak için temel olarak kullanılır. İki parametresi vardır: df - (serbestlik derecesi). size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 boyutunda serbestlik derecesi 2 ile ki kare dağılımı için bir örnek çizin: numpy import random'dan x = rastgele. kare (df = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Chi Square Dağılımının Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.chisquare (df = 1, boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Rayleigh Dağıtımı Rayleigh Dağıtımı Rayleigh dağılımı sinyal işlemede kullanılır. İki parametresi vardır: scale - (standart sapma) dağılımın varsayılan 1.0 olarak ne kadar düz olacağına karar verir). size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 boyutunda 2 ölçekli rayleigh dağılımı için bir örnek çizin: numpy import random'dan x = rastgele. rayleigh (ölçek = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Rayleigh Dağılımının Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.rayleigh (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Rayleigh ve Chi Meydanı Dağılımı Arasındaki Benzerlik Birim stddev'de ve 2 serbestlik derecesi rayleigh ve ki kare aynı dağılımları temsil eder. Pareto Dağıtım Pareto Dağıtım Pareto yasasına göre bir dağılım, yani 80-20 dağılımı (% 20 faktör,% 80 sonuca neden olur). İki parametresi vardır: a - şekil parametresi. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 boyutunda 2 şekilli pareto dağılımı için bir örnek çizin ve şekillendirin: numpy import random'dan x = rasgele. bölünmüş (a = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Pareto Dağılımının Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.pareto (a = 2, boyut = 1000), kde = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Zipf Dağıtımı Zipf dağıtımları, zipf yasasına göre verileri örneklemek için kullanılır. Zipf Yasası: Bir koleksiyonda n. ortak terim, en yaygın terimin 1 / n katıdır. Örneğin. İngilizce 5. ortak kelime en çok kullanılan kelime olarak yaklaşık 1/5 kez meydana gelmiştir. İki parametresi vardır: a - dağılım parametresi. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 boyutunda dağıtım parametresi 2 ile zipf dağıtımı için bir örnek çizin: numpy import random'dan x = rastgele. zipf (a = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Zipf Dağıtımının Görselleştirilmesi 1000 puan örnekleyin, ancak daha anlamlı grafik için yalnızca <10 değerine sahip olanları özellikle çizin. Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal x = rastgele. zipf (a = 2, boyut = 1000) sns.distplot (x [x <10], kde = Yanlış) (Plt.show) Sonuç 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 (7) – NumPy Üniforma, Lojistik, Üstel, Chi Meydanı, Rayleigh, Pareto, Zipf Dağıtımı – Çok Terimli Dağıtım – 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 (7) – NumPy Üniforma, Lojistik, Üstel, Chi Meydanı, Rayleigh, Pareto, Zipf Dağıtımı – Çok Terimli Dağıtım – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Read more about the article PYTHON NUMPY (6) – NumPy Rastgele Veri Dağıtımı – Seaborn – Poisson Dağılımı – 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. Rastgele Veri Dağıtımı Veri Dağıtımı Nedir? Veri Dağıtımı tüm olası değerlerin ve her bir değerin ne sıklıkta gerçekleştiğinin listesidir. Bu tür listeler istatistik ve veri bilimi ile çalışırken önemlidir. Rastgele modül, rastgele oluşturulmuş veri dağılımlarını döndüren yöntemler sunar. Rastgele Dağıtım Rasgele bir dağılım, belirli bir olasılık yoğunluk fonksiyonunu takip eden rasgele sayılar kümesidir. Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu: Sürekli bir olasılığı tanımlayan bir fonksiyon. yani bir dizideki tüm değerlerin olasılığıdır. Rasgele modülün choice () yöntemini kullanarak tanımlanan olasılıklara dayalı rasgele sayılar üretebiliriz. Choice () yöntemi, her bir değer için olasılığı belirtmemize olanak tanır. Olasılık, 0 ile 1 arasında bir sayı ile ayarlanır; burada 0, değerin asla gerçekleşmeyeceği ve 1, değerin her zaman gerçekleşeceği anlamına gelir. Misal Her bir değerin 3, 5, 7 veya 9 olması gereken 100 değer içeren bir 1-D dizisi oluşturun. Değerin 3 olma olasılığı 0,1 olarak ayarlanmıştır Değerin 5 olma olasılığı 0,3 olarak ayarlanmıştır Değerin 7 olması olasılığı 0.6 olarak ayarlanmıştır Değerin 9 olma olasılığı 0 olarak ayarlanmıştır numpy import random'dan x = rastgele. seçim ([3, 5, 7, 9], p = [0.1, 0.3, 0.6, 0.0], boyut = (100)) Baskı (x) Tüm olasılık sayılarının toplamı 1 olmalıdır. Örneği 100 katın üzerinde çalıştırsanız bile, 9 değeri asla gerçekleşmez. Size parametresinde şekli belirterek herhangi bir şekil ve boyuttaki dizileri döndürebilirsiniz. Misal Yukarıdaki ile aynı örnek, ancak her biri 5 değer içeren 3 satırlı 2-B dizi döndürür. numpy import random'dan x = rastgele. seçim ([3, 5, 7, 9], p = [0.1, 0.3, 0.6, 0.0], boyut = (3, 5)) Baskı (x) Rastgele Permütasyonlar Elementlerin Rastgele Permütasyonları Bir permütasyon, elementlerin düzenlenmesi anlamına gelir. Örneğin. [3, 2, 1] [1, 2, 3] 'ün bir permütasyonudur ve tam tersi NumPy Random modülü bunun için iki yöntem sağlar: shuffle () ve permutation (). Karıştırma Dizileri Karışık, öğelerin yerinde düzenini değiştirmek anlamına gelir. yani dizinin kendisinde. Misal Aşağıdaki dizinin öğelerini rastgele karıştır: numpy import random'dan np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5]) random.shuffle (arr) Baskı (arr) Shuffle () yöntemi orijinal dizide değişiklikler yapar. Dizilerin Permütasyon Üretimi Misal Aşağıdaki dizideki öğelerin rasgele permütasyonunu oluşturun: numpy import random'dan np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5]) Baskı (random.permutation (arr)) Permutation () yöntemi, yeniden düzenlenmiş bir dizi döndürür (ve orijinal diziyi değiştirmeden bırakır). Seaborn Seaborn ile Dağıtımları Görselleştirme Seaborn, grafikleri çizmek için altında Matplotlib kullanan bir kütüphanedir. Rastgele dağılımları görselleştirmek için kullanılacaktır. Seaborn'u yükleyin. Bir sistemde zaten Python ve PIP yüklüyse, bu komutu kullanarak kurun: C: \ Kullanıcılar \ Adınız> pip install seaborn Jupyter kullanıyorsanız, bu komutu kullanarak Seaborn'u kurun: C: \ Kullanıcılar \ Adınız>! Pip install seaborn Distplots Dağıtım grafiği dağıtım grafiği anlamına gelir, girdi olarak bir dizi alır ve dizideki noktaların dağılımına karşılık gelen bir eğri çizer. Matplotlib'i İçe Aktar Aşağıdaki ifadeyi kullanarak Matplotlib modülünün pyplot nesnesini kodunuza alın: matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar Seaborn'u İçe Aktar Aşağıdaki ifadeyi kullanarak kodunuzdaki Seaborn modülünü içe aktarın: sns olarak seaborn ithal Displot Oluşturma Misal matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot ([0, 1, 2, 3, 4, 5]) (Plt.show) Histogram Olmadan Bir Distplot Çizmek Misal matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot ([0, 1, 2, 3, 4, 5], hist = Yanlış) (Plt.show) Not: Bu derste rastgele dağılımları görselleştirmek için: sns.distplot (arr, hist = False) kullanacağız. Normal (Gauss) Dağılım Normal Dağılım en önemli dağılımlardan biridir. Alman matematikçi Carl Friedrich Gauss'un ardından Gauss Dağılımı da denir. Birçok olayın olasılık dağılımına uymaktadır, örn. IQ Skorları, Kalp Atışı vb. Normal Veri Dağıtımı almak için random.normal () yöntemini kullanın. Üç parametresi vardır: loc - (Ortalama), çanın zirvesinin bulunduğu yer. ölçek - (Standart Sapma) grafik dağılımının ne kadar düz olması gerektiği. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal 2x3 boyutunda rastgele normal bir dağılım oluşturun: numpy import random'dan x = rastgele. normal (boyut = (2, 3)) Baskı (x) Misal Ortalama 1 ve ortalama 2 sapma ile 2x3 boyutunda rastgele bir normal dağılım oluşturun: numpy import random'dan x = rastgele. normal (loc = 1, ölçek = 2, boyut = (2, 3)) Baskı (x) Normal Dağılımın Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (rasgele. normal (boyut = 1000), hist = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Not: Normal Dağılımın eğrisi, çan şeklindeki eğri nedeniyle Çan Eğrisi olarak da bilinir. Binom Dağılımı Binom Dağılımı Ayrık Bir Dağılımdır. İkili senaryoların sonuçlarını açıklar, örn. bir madalyonun atmak, baş ya da kuyruk olacak. Üç parametresi vardır: n - deneme sayısı. p - her denemenin meydana gelme olasılığı (örneğin, her biri 0,5'lik bir madalyonun atılması için). size - Döndürülen dizinin şekli. Ayrık Dağıtım: Dağıtım, ayrı olay kümesinde tanımlanır, örn. bir madalyonun sonucu sadece kafa veya kuyruk olabileceğinden ayrıktır, oysa insanların yüksekliği 170, 170.1, 170.11 ve benzeri olabildiği için süreklidir. Misal Bozuk para atma için 10 deneme verildiğinde 10 veri noktası oluşturulur: numpy import random'dan x = rasgele. ikili (n = 10, p = 0.5, boyut = 10) Baskı (x) Binom Dağılımının Görselleştirilme Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.binomial (n = 10, p = 0.5, boyut = 1000), hist = Doğru, kde = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Normal ve Binom Dağılımı Arasındaki Fark Temel fark, normal dağılımın sürekliliğinin yanı sıra binomun ayrık olmasıdır, ancak yeterli veri noktası varsa, belirli yer ve ölçek ile normal dağılıma oldukça benzer olacaktır. Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.normal (loc = 50, ölçek = 5, boyut = 1000), hist = Yanlış, etiket = 'normal') sns.distplot (random.binomial (n = 100, p = 0.5, boyut = 1000), hist = Yanlış, etiket = 'binom') (Plt.show) Sonuç Poisson Dağılımı Poisson Dağılımı Ayrık Bir Dağılımdır. Belirli bir zamanda bir olayın kaç kez olabileceğini tahmin eder. Örneğin. Birisi günde iki kez yerse, üç kez yemek olasılığı nedir? İki parametresi vardır: lam - oranı veya bilinen olay sayısı ör. Yukarıdaki sorun için 2. size - Döndürülen dizinin şekli. Misal Oluşum 2 için rastgele bir 1x10 dağılımı oluşturun: numpy import random'dan x = rastgele. zehir (lam = 2, boyut = 10) Baskı (x) Poisson Dağılımının Görselleştirilmesi Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.poisson (lam = 2, boyut = 1000), kde = Yanlış) (Plt.show) Sonuç Normal ve Poisson Dağılımı Arasındaki Fark Normal dağılım süreklidir, poisson ayrıktır. Ancak, yeterince büyük bir poisson dağılımı için binom'a benzer şekilde, belirli standart ve ortalama ile normal dağılıma benzer hale geleceğini görebiliriz. Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (rastgele.normal (loc = 50, ölçek = 7, boyut = 1000), hist = Yanlış, etiket = 'normal') sns.distplot (random.poisson (lam = 50, boyut = 1000), hist = Yanlış, etiket = 'poisson') (Plt.show) Sonuç Poisson ve Binom Dağılımı Arasındaki Fark Aradaki fark çok incedir ki, binom dağılımı ayrık denemeler için iken, poisson dağılımı sürekli denemeler içindir. Fakat çok büyük n ve sıfıra yakın p için binom dağılımı, n * p'nin lam'a neredeyse eşit olacağı şekilde poisson dağılımıyla hemen hemen aynıdır. Misal numpy import random'dan matplotlib.pyplot dosyasını plt olarak içe aktar sns olarak seaborn ithal sns.distplot (random.binomial (n = 1000, p = 0.01, boyut = 1000), hist = Yanlış, etiket = 'binom') sns.distplot (random.poisson (lam = 10, boyut = 1000), hist = Yanlış, etiket = 'poisson') (Plt.show) Sonuç 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 (6) – NumPy Rastgele Veri Dağıtımı – Seaborn – Poisson Dağılımı – 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 (6) – NumPy Rastgele Veri Dağıtımı – Seaborn – Poisson Dağılımı – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Read more about the article PYTHON NUMPY (5) – NumPy Sıralama Dizileri – NumPy Filtre Dizisi – NumPy’de Rastgele Sayılar – 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 Sıralama Dizileri Dizileri Sıralama Sıralama, öğeleri sıralı bir sıraya koymak anlamına gelir. Sıralı dizi, sayısal veya alfabetik, artan veya azalan gibi öğelere karşılık gelen bir sıraya sahip herhangi bir dizidir. NumPy ndarray nesnesinin, belirli bir diziyi sıralayacak sort () adında bir işlevi vardır. Misal Diziyi sıralayın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([3, 2, 0, 1]) Baskı (np.sort (arr)) Not: Bu yöntem, orijinal diziyi değiştirmeden dizinin bir kopyasını döndürür. Ayrıca dizelerin dizilerini veya başka bir veri türünü de sıralayabilirsiniz: Misal Diziyi alfabetik olarak sıralayın: np'yi np olarak içe aktar arr = np.array (['muz', 'kiraz', 'elma']) Baskı (np.sort (arr)) Misal Bir boole dizisini sıralayın: np'yi np olarak içe aktar arr = np.array ([Doğru, Yanlış, Doğru]) Baskı (np.sort (arr)) 2-B Diziyi Sıralama 2-B dizisinde sort () yöntemini kullanırsanız, her iki dizi de sıralanır: Misal 2-B diziyi sıralayın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[3, 2, 4], [5, 0, 1]]) Baskı (np.sort (arr)) NumPy Filtre Dizisi Filtreleme Dizileri Bazı öğeleri mevcut bir diziden çıkarmaya ve bunlardan yeni bir dizi oluşturmaya filtreleme denir. NumPy'de, bir diziyi boole dizin listesi kullanarak filtrelersiniz. Boolean dizin listesi, dizideki dizinlere karşılık gelen booleans listesidir. Bir dizindeki değer True ise, o öğe filtrelenmiş dizide bulunur, bu dizindeki değer Yanlış ise o öğe filtrelenmiş diziden hariç tutulur. Misal Dizin 0 ve 2'deki öğelerden bir dizi oluşturun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([41, 42, 43, 44]) x = [Doğru, Yanlış, Doğru, Yanlış] newarr = arr [x] yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek geri dönecektir [41, 43], neden? Yeni filtre yalnızca filtre dizisinin True değerine sahip olduğu değerleri içerdiğinden, bu durumda dizin 0 ve 2 olur. Filtre Dizisi Oluşturma Yukarıdaki örnekte, Doğru ve Yanlış değerlerini sabit olarak kodladık, ancak ortak kullanım, koşullara dayalı bir filtre dizisi oluşturmaktır. Misal Yalnızca 42'den yüksek değerleri döndürecek bir filtre dizisi oluşturun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([41, 42, 43, 44]) # Boş bir liste oluştur filter_arr = [] # arr öğesindeki her öğeyi gözden geçir arr öğesinde: # öğe 42'den yüksekse, değeri True olarak ayarlayın, aksi takdirde False: eleman> 42 ise: filter_arr.append (Doğru) Başka: filter_arr.append (Yanlış) newarr = arr [filtre_dizi] Baskı (filter_arr) yazdırmak (newarr) Misal Yalnızca orijinal dizideki öğeleri bile döndürecek bir filtre dizisi oluşturun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) # Boş bir liste oluştur filter_arr = [] # arr öğesindeki her öğeyi gözden geçir arr öğesinde: # öğe 2 ile tamamen bölünebilirse, değeri True olarak ayarlayın, aksi takdirde False % 2 == 0 öğesi ise: filter_arr.append (Doğru) Başka: filter_arr.append (Yanlış) newarr = arr [filtre_dizi] Baskı (filter_arr) yazdırmak (newarr) Doğrudan Diziden Filtre Oluşturma Yukarıdaki örnek, NumPy'de oldukça yaygın bir görevdir ve NumPy, bununla başa çıkmak için güzel bir yol sağlar. Durumumuzdaki yinelenebilir değişken yerine diziyi doğrudan değiştirebiliriz ve beklediğimiz gibi çalışır. Misal Yalnızca 42'den yüksek değerleri döndürecek bir filtre dizisi oluşturun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([41, 42, 43, 44]) filter_arr = dizi> 42 newarr = arr [filtre_dizi] Baskı (filter_arr) yazdırmak (newarr) Misal Yalnızca orijinal dizideki öğeleri bile döndürecek bir filtre dizisi oluşturun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) filter_arr = dizi% 2 == 0 newarr = arr [filtre_dizi] Baskı (filter_arr) yazdırmak (newarr) NumPy'de Rastgele Sayılar Rasgele Sayı nedir? Rastgele sayı her seferinde farklı bir sayı anlamına gelmez. Rastgele, mantıksal olarak tahmin edilemeyen bir şey anlamına gelir. Sahte Rastgele ve Gerçek Rastgele Sayı Bilgisayarlar programlar üzerinde çalışır ve programlar kesin talimatlardır. Dolayısıyla, rastgele bir sayı üretmek için bazı algoritmaların olması gerektiği anlamına gelir. Rastgele sayı üretmek için bir program varsa, tahmin edilebilir, bu yüzden gerçekten rastgele değildir. Bir nesil algoritması ile üretilen rastgele sayılara sözde rastgele denir. Gerçekten rasgele sayılar yapabilir miyiz? Evet. Bilgisayarlarımızda gerçekten rasgele bir sayı üretmek için rasgele verileri dışarıdaki bir kaynaktan almamız gerekir. Bu dış kaynak genellikle tuş vuruşlarımız, fare hareketlerimiz, ağdaki veriler vb. yer verilmiştir. Güvenlikle ilgili (ör. Şifreleme anahtarları) veya uygulamanın temeli rastgele değilse (örn. Dijital rulet tekerlekleri) gerçekten rasgele sayılara ihtiyacımız yoktur. Bu derste sahte rasgele sayılar kullanacağız. Rastgele Sayı Oluştur NumPy, rastgele sayılarla çalışmak için rastgele bir modül sunar. Misal 0 ile 100 arasında rastgele bir tamsayı oluşturun: numpy import random'dan x = rastgele. marka (100) Baskı (x) Rastgele Şamandıra Oluştur Rastgele modülün rand () yöntemi 0 ile 1 arasında rastgele bir şamandıra döndürür. Misal 0'dan 1'e rastgele bir şamandıra oluşturun: numpy import random'dan x = rastgele.rand () Baskı (x) Rastgele Dizi Oluştur NumPy'de dizilerle çalışırız ve rasgele diziler yapmak için yukarıdaki örneklerden iki yöntemi kullanabilirsiniz. Tamsayılar Randint () yöntemi, bir dizinin şeklini belirtebileceğiniz bir size parametresi alır. Misal 0'dan 100'e kadar 5 tamsayı içeren bir 1-D dizisi oluşturun: numpy import random'dan x = rastgele. marka (100, boyut = (5)) Baskı (x) Misal Her biri 0 ila 100 arasında 5 rastgele tamsayı içeren 3 satırlı 2-B dizi oluşturun: numpy import random'dan x = rastgele. marka (100, boyut = (3, 5)) Baskı (x) Kendin dene " Şamandıralar Rand () yöntemi, dizinin şeklini belirtmenize de olanak tanır. Misal 5 rastgele şamandıra içeren bir 1-D dizisi oluşturun: numpy import random'dan x = rasgele. ve (5) Baskı (x) Misal Her biri 5 rasgele sayı içeren 3 satırlı 2-B dizi oluşturun: numpy import random'dan x = rasgele. ve (3, 5) Baskı (x) Diziden Rastgele Sayı Üretme Choice () yöntemi, bir değer dizisine dayalı olarak rastgele bir değer oluşturmanıza olanak tanır.Choice () yöntemi, bir diziyi parametre olarak alır ve değerlerden birini rastgele döndürür. Misal Bir dizideki değerlerden birini döndürür:numpy import random'danx = rastgele. seçim ([3, 5, 7, 9])Baskı (x)Choice () yöntemi ayrıca bir değer dizisi döndürmenize olanak tanır.Dizinin şeklini belirtmek için bir boyut parametresi ekleyin.Misal Dizi parametresindeki (3, 5, 7 ve 9) değerlerden oluşan bir 2-B dizi oluşturun:numpy import random'danx = rastgele. seçim ([3, 5, 7, 9], boyut = (3, 5))Baskı (x) olur. 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 (5) – NumPy Sıralama Dizileri – NumPy Filtre Dizisi – NumPy’de Rastgele Sayılar – 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 (5) – NumPy Sıralama Dizileri – NumPy Filtre Dizisi – NumPy’de Rastgele Sayılar – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Read more about the article PYTHON NUMPY (4) – NumPy Birleştirme Dizisi – NumPy Bölme Dizisi – NumPy Dizisi Yineleme – 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 Birleştirme Dizisi NumPy Dizilerine Katılma Birleştirme, iki veya daha fazla dizinin içeriğini tek bir diziye koymak anlamına gelir. SQL'de tabloları bir anahtara göre birleştiriyoruz, oysa NumPy'de dizileri eksenlerle birleştiriyoruz. Ekseni ile birlikte concatenate () işlevine birleştirmek istediğimiz bir dizi diziyi iletiyoruz. Eksen açıkça geçilmezse, 0 olarak alınır. Misal İki diziye katılın np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([4, 5, 6]) arr = np.concatenate ((arr1, arr2)) Baskı (arr) Misal Satırlar boyunca iki 2-D diziyi birleştirin (eksen = 1): np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([[1, 2], [3, 4]]) arr2 = np. dizisi ([[5, 6], [7, 8]]) arr = np.concatenate ((arr1, arr2), eksen = 1) Baskı (arr) Yığın İşlevlerini Kullanarak Dizilere Katılma Yığınlama, birleştirme ile aynıdır, tek fark, yığmanın yeni bir eksen boyunca yapılmasıdır. İkinci eksen boyunca iki tane 1-D dizisini birleştirebiliriz, bu da onları bir diğerinin üzerine yerleştirir, yani istifler. Ekseni ile birlikte concatenate () yöntemine katılmak istediğimiz bir dizi diziyi iletiyoruz. Eksen açıkça geçilmezse 0 olarak alınır. Misal np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([4, 5, 6]) arr = np.stack ((arr1, arr2), eksen = 1) Baskı (arr) Satır Boyunca Yığınlama NumPy yardımcı bir işlev sağlar: hstack () satırlar boyunca istiflenir. Misal np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([4, 5, 6]) arr = np.hstack ((arr1, arr2)) Baskı (arr) Sütun Boyunca Yığınlama NumPy yardımcı bir işlev sağlar: vstack () sütunlar boyunca istiflemek. Misal np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([4, 5, 6]) arr = np.vstack ((arr1, arr2)) Baskı (arr) Yükseklik Boyunca İstifleme (derinlik) NumPy yardımcı bir işlev sağlar: yükseklik boyunca istiflemek için dstack (), derinlik ile aynıdır. Misal np'yi np olarak içe aktar arr1 = np. dizisi ([1, 2, 3]) arr2 = np. dizisi ([4, 5, 6]) arr = np.dstack ((arr1, arr2)) Baskı (arr) NumPy Bölme Dizisi NumPy Dizilerini Bölme Bölme, birleştirme işleminin tersidir. Birleştirme birden çok diziyi bir ile birleştirir ve Bölme bir diziyi birden çok diziye böler. Dizileri bölmek için array_split () kullanırız, bölmek istediğimiz diziyi ve bölünme sayısını geçiririz. Misal Diziyi 3 parçaya bölün: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.ray_split (arr, 3) yazdırmak (newarr) Not: Dönüş değeri, üç dizi içeren bir dizidir. Dizinin gereğinden az öğesi varsa, sonuna göre ayarlanacaktır. Misal Diziyi 4 parçaya bölün: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.ray_split (arr, 4) yazdırmak (newarr) Not: Ayrıca split () yöntemimiz de mevcuttur, ancak yukarıdaki örnekte olduğu gibi, bölünme için kaynak dizisinde öğeler daha az olduğunda öğeleri ayarlamayacaktır, array_split () düzgün çalıştı, ancak split () başarısız olurdu. Dizilere Böl Array_split () yönteminin dönüş değeri, bölünmenin her birini dizi olarak içeren bir dizidir. Bir diziyi 3 diziye ayırırsanız, diziye herhangi bir dizi öğesi gibi sonuçtan erişebilirsiniz: Misal Bölünmüş dizilere erişin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6]) newarr = np.ray_split (arr, 3) baskı (newarr [0]) baskı (newarr [1]) baskı (newarr [2]) İki Boyutlu Dizileri Bölme İki boyutlu dizileri bölerken aynı sözdizimini kullanın. Array_split () yöntemini kullanın, bölmek istediğiniz diziyi ve yapmak istediğiniz bölme sayısını iletin. Misal 2-B dizisini üç 2-D diziye ayırın. np'yi np olarak içe aktar arr = np.dizisi ([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 10], [11, 12]]) newarr = np.ray_split (arr, 3) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek üç tane 2-D dizisi döndürür. Başka bir örneğe bakalım, bu sefer 2-D dizilerindeki her eleman 3 eleman içeriyor. Misal 2-B dizisini üç 2-D diziye ayırın. np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]) newarr = np.ray_split (arr, 3) yazdırmak (newarr) Yukarıdaki örnek üç tane 2-D dizisi döndürür. Ayrıca, bölmeyi yapmak istediğiniz ekseni belirleyebilirsiniz. Aşağıdaki örnek ayrıca üç tane 2-D dizisi döndürür, ancak bunlar satır boyunca bölünür (eksen = 1). Misal 2-B diziyi satırlar boyunca üç 2-D diziye ayırın. np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]) newarr = np.ray_split (dizi, 3, eksen = 1) yazdırmak (newarr) Alternatif bir çözüm, hstack () 'in karşısında hsplit () kullanmaktır. Misal 2-D dizisini satırlar boyunca üç 2-D diziye ayırmak için hsplit () yöntemini kullanın. np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18]]) newarr = np.hsplit (arr, 3) yazdırmak (newarr) Not: vstack () ve dstack () işlevlerine benzer alternatifler vsplit () ve dsplit () olarak kullanılabilir. NumPy Arama Dizileri Dizileri Arama Bir diziyi belirli bir değer için arayabilir ve eşleşen bir dizini döndürebilirsiniz. Bir dizi aramak için where () yöntemini kullanın. Misal Değerin 4 olduğu dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 4, 4]) x = np.yer (arr == 4) Baskı (x) Yukarıdaki örnek bir demet döndürecektir: (dizi ([3, 5, 6],) Bu, 4 değerinin indeks 3, 5 ve 6'da mevcut olduğu anlamına gelir. Misal Değerlerin eşit olduğu dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) x = np.yer (% 2 arr == 0) Baskı (x) Misal Değerlerin tek olduğu dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) x = np.yer (% 2 arr == 1) Baskı (x) Arama Sıralanması Dizide ikili arama yapan ve arama sırasını korumak için belirtilen değerin ekleneceği dizini döndüren searchsorted () adında bir yöntem vardır. Searchsorted () yönteminin sıralı dizilerde kullanıldığı varsayılır. Misal 7 değerinin eklenmesi gereken dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([6, 7, 8, 9]) x = np.searchsorted (arr, 7) Baskı (x) Açıklanan örnek: Sıralama düzenini korumak için 7 sayısı dizin 1'e eklenmelidir. Yöntem aramayı soldan başlatır ve 7 sayısının bir sonraki değerden daha büyük olmadığı ilk dizini döndürür. Sağ Taraftan Arama Varsayılan olarak en soldaki dizin döndürülür, ancak bunun yerine en sağdaki dizini döndürmek için side = 'right' verebiliriz. Misal Sağdan başlayarak 7 değerinin eklenmesi gereken dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([6, 7, 8, 9]) x = np.searchsorted (arr, 7, side = 'sağ') Baskı (x) Açıklanan örnek: Sıralama düzenini korumak için 7 sayısı dizin 2'ye eklenmelidir. Yöntem aramayı sağdan başlatır ve 7 sayısının bir sonraki değerden daha az olmadığı ilk dizini döndürür. Çoklu Değerler Birden fazla değer aramak için, belirtilen değerlere sahip bir dizi kullanın. Misal 2, 4 ve 6 değerlerinin eklenmesi gereken dizinleri bulun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 3, 5, 7]) x = np.searchsorted (arr, [2, 4, 6]) Baskı (x) Dönüş değeri bir dizidir: [1 2 3], dizini korumak için orijinal diziye 2, 4, 6 eklenecek üç dizini içerir. 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 (4) – NumPy Birleştirme Dizisi – NumPy Bölme Dizisi – NumPy Dizisi Yineleme – 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 (4) – NumPy Birleştirme Dizisi – NumPy Bölme Dizisi – NumPy Dizisi Yineleme – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Read more about the article PYTHON NUMPY (3) – NumPy Dizi Şekli – NumPy Dizi Yeniden Şekillendirme – NumPy Dizisi Yineleme – 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 Dizi Şekli Dizinin Şekli Bir dizinin şekli, her boyuttaki öğelerin sayısıdır. NumPy dizilerinde, her dizin karşılık gelen öğe sayısına sahip bir tuple döndüren şekil adı verilen bir öznitelik bulunur. Misal 2-B dizinin şeklini yazdırın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) Baskı (arr.shape) Yukarıdaki örnek, dizinin 2 boyuta ve her boyutun 4 öğeye sahip olduğu anlamına gelir (2, 4). Misal 1,2,3,4 değerli bir vektör kullanarak ndmin kullanarak 5 boyutlu bir dizi oluşturun ve son boyutun 4 değerine sahip olduğunu doğrulayın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4], ndmin = 5) Baskı (arr) print ('dizinin şekli:', arr.shape) Şekil grubu neyi temsil eder? Her dizindeki tamsayılar, karşılık gelen boyutun sahip olduğu öğelerin sayısını gösterir. Yukarıdaki örnekte, index-4'teki 4 değerine sahibiz, bu yüzden 5. (4 + 1) boyutunun 4 unsuru olduğunu söyleyebiliriz. NumPy Dizi Yeniden Şekillendirme Dizileri yeniden şekillendirme Yeniden şekillendirme, bir dizinin şeklini değiştirmek anlamına gelir. Bir dizinin şekli, her boyuttaki öğelerin sayısıdır. Yeniden şekillendirerek boyut ekleyebilir veya kaldırabilir ya da her boyuttaki öğe sayısını değiştirebiliriz. 1-B'den 2-B'ye yeniden şekillendirme Misal Aşağıdaki 1-D dizisini 12 elemanlı bir 2-D diziye dönüştürün. En dıştaki boyutta, her birinde 3 eleman bulunan 4 dizi bulunur: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) newarr = arr.reshape (4, 3) yazdırmak (newarr) 1-B'den 3-B'ye yeniden şekillendirme Misal Aşağıdaki 1 boyutlu diziyi 12 öğeli bir 3 boyutlu diziye dönüştürün. En dıştaki boyutta, her birinde 2 eleman bulunan 3 dizi içeren 2 dizi bulunur: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) newarr = arr.reshape (2, 3, 2) yazdırmak (newarr) Herhangi Bir Şekle Yeniden Şekillendirebilir miyiz? Evet, yeniden şekillendirme için gerekli elemanlar her iki şekilde de eşit olduğu sürece. 8 eleman 1D dizisini 2 satır 2D dizide 4 öğeye yeniden şekillendirebiliriz, ancak 3x3 = 9 eleman gerektireceği için 3 öğeli 3 satır 2B diziye yeniden şekillendiremeyiz. Misal 8 öğeli 1D dizisini, her boyutta 3 öğeli 2B diziye dönüştürmeyi deneyin (bir hata ortaya çıkarır): np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr = arr.reshape (3, 3) yazdırmak (newarr) Kopyalama veya Görüntüleme? Misal Döndürülen dizinin bir kopya veya görünüm olup olmadığını kontrol edin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) baskı (arr.reshape (2, 4) .base) Yukarıdaki örnek orijinal diziyi döndürür, dolayısıyla bir görünümdür. Bilinmeyen Boyut Bir "bilinmeyen" boyutunuz var. Yeniden şekillendirme yöntemindeki boyutlardan biri için tam bir sayı belirtmeniz gerekmediği anlamına gelir. Değer olarak -1 değerini iletin ve NumPy bu sayıyı sizin için hesaplar. Misal 8 elemanlı 1D dizisini 2x2 elemanlı 3B diziye dönüştürün: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) newarr = arr.reshape (2, 2, -1) yazdırmak (newarr) Not: -1'i birden fazla boyuta geçiremeyiz. Dizileri Düzleştirme Düzleştirme dizisi, çok boyutlu bir diziyi 1D dizisine dönüştürmek anlamına gelir. Bunu yapmak için reshape (-1) kullanabiliriz. Misal Diziyi 1D dizisine dönüştürün: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) newarr = arr.reshape (-1) yazdırmak (newarr) Not: Dizilerin şekillerini düzleştir, ravel biçiminde değiştirmek ve ayrıca rot90, flip, fliplr, flipud vb. Öğelerini yeniden düzenlemek için birçok işlev vardır. Bunlar numpy'nin Ortadan İleri'ye bölümü altındadır. NumPy Dizisi Yineleme Yineleme Dizileri Tekrarlama, öğelerin tek tek geçmesi anlamına gelir. Çok boyutlu dizileri nümerik olarak ele alırken, bunu temel için piton döngüsünü kullanarak yapabiliriz. Bir 1-B dizisi üzerinde tekrarlarsak, her bir öğeyi tek tek geçecektir. Misal Aşağıdaki 1-B dizisinin öğelerini yineleyin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3]) arr'deki x için: Baskı (x) İki Boyutlu Dizileri Yineleme İki boyutlu bir dizide tüm satırlardan geçecektir. Misal Aşağıdaki 2 boyutlu dizinin öğelerini yineleyin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr'deki x için: Baskı (x) Bir n-D dizisini yinelersek, n-1'inci boyuta tek tek geçecektir. Gerçek değerleri, skalerleri döndürmek için, her boyuttaki dizileri yinelemeliyiz. Misal 2-B dizisinin her skaler elemanında yineleme: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr'deki x için: x in y için: baskı (y) 3 Boyutlu Dizileri Yineleme 3 boyutlu bir dizide tüm 2 boyutlu dizilerden geçecektir. Misal Aşağıdaki 3 boyutlu dizinin öğelerini yineleyin: np'yi np olarak içe aktar arr = np.dizisi ([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) arr'deki x için: Baskı (x) Gerçek değerleri, skalerleri döndürmek için, her boyuttaki dizileri yinelemeliyiz. Misal Skalerlere doğru ilerleyin: np'yi np olarak içe aktar arr = np.dizisi ([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) arr'deki x için: x in y için: y'deki z için: baskı (Z) Nditer () Kullanarak Dizileri Yineleme Nditer () işlevi, çok temelden çok gelişmiş yinelemelere kadar kullanılabilen bir yardımcı işlevdir. Yinelemede karşılaştığımız bazı temel sorunları çözer, örneklerle geçelim. Her Skaler Elemanda Tekrarlama Döngüler için temel olarak, bir dizinin her bir skaleri boyunca yineleme yapmak için, çok yüksek boyutlara sahip diziler için yazılması zor olabilecek döngüler için n kullanmamız gerekir. Misal Aşağıdaki 3 boyutlu diziyi yineleyin: np'yi np olarak içe aktar arr = np.dizisi ([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) np.nditer (dizi) içindeki x için: Baskı (x) Farklı Veri Türleriyle Yinelenen Dizi Op_dtypes argümanını kullanabilir ve yineleme sırasında öğelerin veri tipini değiştirmek için beklenen veri tipini iletebiliriz. NumPy, öğenin yerinde (öğenin dizide olduğu yerde) veri türünü değiştirmez, bu nedenle bu eylemi gerçekleştirmek için başka bir alana ihtiyaç duyar, bu ekstra alana tampon denir ve nditer () içinde etkinleştirmek için geçiş bayrakları = ['buffered']. Misal Dizi boyunca dize olarak yineleme: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3]) np.nditer içindeki x için (arr, flags = ['buffered'], op_dtypes = ['S']): Baskı (x) Farklı Adım Boyutlarıyla Yineleme Filtrelemeyi kullanabilir ve ardından yineleme yapabiliriz. Misal 2D dizisi atlama 1 öğesinin her skaler elemanı arasında yineleme yapın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) np.nditer içindeki x için (arr [:, :: 2]): Baskı (x) Ndenumerate () Kullanarak Numaralandırılmış Yineleme Sayım, bir şeylerin sıra numaralarından tek tek bahsetmek anlamına gelir. Bazen yineleme sırasında öğenin karşılık gelen indeksine ihtiyacımız olur, ndenumerate () yöntemi bu kullanımlar için kullanılabilir. Misal Aşağıdaki 1D dizileri öğelerini numaralandırın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3]) idx için np.ndenumerate (arr) içindeki x: yazdır (idx, x) Misal Aşağıdaki 2D dizinin öğelerini numaralandırın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) idx için np.ndenumerate (arr) içindeki x: yazdır (idx, x) 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 (3) – NumPy Dizi Şekli – NumPy Dizi Yeniden Şekillendirme – NumPy Dizisi Yineleme – 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 (3) – NumPy Dizi Şekli – NumPy Dizi Yeniden Şekillendirme – NumPy Dizisi Yineleme – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK
Read more about the article PYTHON NumPy (2) – NumPy Dizi Dilimleme – NumPy Veri Türleri – PYTHON NumPy DANIŞMANLIK
NumPy Dizi Dilimleme Dilimleme Dizileri Python'da dilimleme, belirli bir dizinden belirli bir dizine öğeleri almak anlamına gelir. Dizin yerine aşağıdaki gibi dilim geçiriyoruz: [start: end]. Ayrıca adımı şu şekilde tanımlayabiliriz: [start: end: step]. Eğer geçmezsek düşünmeye başla 0 Eğer bu boyutta dikkate alınan dizi uzunluğunu geçemezsek Biz adım geçmezseniz dikkate 1 Misal Aşağıdaki diziden öğeleri dizin 1'den dizin 5'e dilimleyin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) baskı (dizi [1: 5]) Not: Sonuç başlangıç ​​dizinini içerir, ancak bitiş dizinini hariç tutar. Misal Dizin 4'ten dizinin sonuna kadar olan öğeleri dilimleyin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) baskı (dizi [4:]) Misal Başlangıçtan dizin 4'e kadar dilim öğeleri (dahil değildir): np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) baskı (arr [4]) Negatif Dilimleme Sondan bir dizine başvurmak için eksi işlecini kullanın: Misal Dizin 3'ten sondan dizin 1'e kadar dilim: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) baskı (dizi [3: -1]) ADIM Dilimleme adımını belirlemek için adım değerini kullanın: Misal Diğer tüm öğeleri dizin 1'den dizin 5'e döndürün: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) baskı (dizi [1: 5: 2]) Misal Tüm dizideki diğer tüm öğeleri döndür: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) baskı (arr [:: 2]) 2 Boyutlu Dizileri Dilimleme Misal İkinci öğeden, dizin 1'den dizin 4'e dilim öğeleri (dahil değildir): np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]]) baskı (dizi [1, 1: 4]) Not: İkinci öğenin dizin 1 olduğunu unutmayın. Misal Her iki öğeden de, dizin 2'yi döndürün: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]]) baskı (dizi [0: 2, 2]) Misal Her iki öğeden de, dizin 1'i dizin 4'e (dahil değildir) dilimleyin, bu 2 boyutlu bir dizi döndürür: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]]) baskı (dizi [0: 2, 1: 4]) NumPy Veri Türleri Python'da Veri Türleri Varsayılan olarak Python şu veri türlerine sahiptir: dizeler - metin verilerini temsil etmek için kullanılır, metin tırnak işaretleri altında verilir. Örneğin. "ABCD" tamsayı - tamsayı sayılarını temsil etmek için kullanılır. Örneğin. -1, -2, -3 float - gerçek sayıları temsil etmek için kullanılır. Örneğin. 1,2, 42,42 boolean - Doğru veya Yanlış'ı temsil etmek için kullanılır. karmaşık - karmaşık düzlükte bir sayıyı temsil etmek için kullanılır. Örneğin. 1.0 + 2.0j, 1.5 + 2.5j NumPy'deki Veri Türleri NumPy'nin bazı ek veri türleri vardır ve tamsayılar için i, işaretsiz tamsayılar için u gibi bir karakterli veri türlerine başvurur. Aşağıda NumPy'deki tüm veri türlerinin ve bunları temsil etmek için kullanılan karakterlerin bir listesi bulunmaktadır. i - tamsayı b - boolean u - işaretsiz tam sayı f - şamandıra c - karmaşık şamandıra m - timedelta M - tarih O - nesne S - dize U - unicode dize V - diğer türler için sabit bellek yığını (geçersiz) Dizinin Veri Türünü Kontrol Etme NumPy dizi nesnesinin, dizinin veri türünü döndüren dtype adlı bir özelliği vardır: Misal Bir dizi nesnesinin veri türünü alın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) Baskı (arr.dtype) Misal Dizeleri içeren bir dizinin veri türünü alın: np'yi np olarak içe aktar arr = np.array (['elma', 'muz', 'kiraz']) Baskı (arr.dtype) Tanımlı Veri Türüyle Diziler Oluşturma Diziler oluşturmak için array () işlevini kullanırız, bu işlev isteğe bağlı bir bağımsız değişken alabilir: dtype, dizi öğelerinin beklenen veri türünü tanımlamamızı sağlar: Misal Veri türü dizesiyle bir dizi oluşturun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4], dtype = 'S') Baskı (arr) Baskı (arr.dtype) İ, u, f, S ve U için boyutu da tanımlayabiliriz. Misal Veri türü 4 bayt tamsayı ile bir dizi oluşturun: np'yi np olarak içe aktar arr = np.dizisi ([1, 2, 3, 4], dtype = 'i4') Baskı (arr) Baskı (arr.dtype) Bir Değer Dönüştürülemezse ne olur? Öğelerin dökülemediği bir tür verilirse, NumPy bir ValueError değerini yükseltir. ValueError: Bir işleve iletilen bağımsız değişken türü beklenmedik / yanlış olduğunda Python'da ValueError değeri yükseltilir. Misal 'A' gibi tamsayı olmayan bir dize tamsayıya dönüştürülemez (bir hata oluşturur): np'yi np olarak içe aktar arr = np.array (['a', '2', '3'], dtype = 'i') Varolan Dizilere Veri Türünü Dönüştürme Varolan bir dizinin veri türünü değiştirmenin en iyi yolu, dizinin astype () yöntemiyle bir kopyasını oluşturmaktır. Astype () işlevi dizinin bir kopyasını oluşturur ve veri türünü parametre olarak belirlemenizi sağlar. Veri türü, kayan nokta için 'f', tamsayı için 'i' gibi bir dize kullanılarak belirtilebilir veya veri türünü doğrudan kayan nokta için kayan nokta ve tamsayı için int gibi kullanabilirsiniz. Misal Parametre değeri olarak 'i' kullanarak veri türünü kayan noktadan tam sayıya değiştirin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1.1, 2.1, 3.1]) newarr = arr.astype ('i') yazdırmak (newarr) yazdırmak (newarr.dtype) Misal Parametre değeri olarak int kullanarak veri türünü kayan noktadan tam sayıya değiştirin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1.1, 2.1, 3.1]) newarr = arr.astype (int) yazdırmak (newarr) yazdırmak (newarr.dtype) Misal Veri türünü tamsayıdan boole'ye değiştirin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 0, 3]) newarr = arr.astype (bool) yazdırmak (newarr) yazdırmak (newarr.dtype) NumPy Dizi Kopyalama ve Görüntüleme Kopyalama ve Görüntüleme Arasındaki Fark Bir kopya ile bir dizinin görünümü arasındaki temel fark, kopyanın yeni bir dizi olması ve görünümün yalnızca orijinal dizinin bir görünümü olmasıdır. Kopya verilere sahiptir ve kopyada yapılan değişiklikler orijinal diziyi etkilemez ve orijinal dizide yapılan değişiklikler kopyayı etkilemez. Görünümde veriler yoktur ve görünümde yapılan değişiklikler orijinal diziyi etkiler ve orijinal dizide yapılan değişiklikler görünümü etkiler. KOPYA: Misal Bir kopya oluşturun, orijinal diziyi değiştirin ve her iki diziyi de görüntüleyin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5]) x = arr.copy () arr [0] = 42 Baskı (arr) Baskı (x) Kopya, orijinal dizide yapılan değişikliklerden ETKİLENMEMELİDİR. GÖRÜNÜM: Misal Bir görünüm oluşturun, orijinal diziyi değiştirin ve her iki diziyi de görüntüleyin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5]) x = arr.view () arr [0] = 42 Baskı (arr) Baskı (x) Görünüm, orijinal dizide yapılan değişikliklerden etkilenmelidir. GÖRÜNÜM'de Değişiklik Yapın: Misal Bir görünüm oluşturun, görünümü değiştirin ve her iki diziyi de görüntüleyin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5]) x = arr.view () x [0] = 31 Baskı (arr) Baskı (x) Orijinal dizi, görünümde yapılan değişikliklerden etkilenmelidir. Dizinin Verisine Sahip Olup Olmadığını Kontrol Edin! Yukarıda belirtildiği gibi, kopyalar verilerin sahibidir ve görünümler verilerin sahibi değildir, ancak bunu nasıl kontrol edebiliriz? Her NumPy dizisi, dizi verilere sahipse Hiçbiri döndüren öznitelik tabanına sahiptir. Aksi takdirde, base niteliği orijinal nesneyi ifade eder. Misal Bir dizinin verisine sahip olup olmadığını kontrol etmek için base özelliğinin değerini yazdırın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5]) x = arr.copy () y = arr.view () Baskı (x.base) Baskı (y.base) Kopya hiçbiri döndürmez. Görünüm orijinal diziyi döndürür.

PYTHON NumPy (2) – NumPy Dizi Dilimleme – NumPy Veri Türleri – 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 (2) – NumPy Dizi Dilimleme – NumPy Veri Türleri – PYTHON NumPy DANIŞMANLIK
Read more about the article PYTHON NumPy (1) – PYTHON NumPy’e Giriş –  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. PYTHON NumPy Giriş NumPy nedir? NumPy, dizilerle çalışmak için kullanılan bir python kütüphanesidir. Aynı zamanda lineer cebir, fourier dönüşümü ve matris alanlarında çalışma işlevlerine sahiptir. NumPy, 2005 yılında Travis Oliphant tarafından kuruldu. Bu açık kaynak kodlu bir projedir ve özgürce kullanabilirsiniz. NumPy, Sayısal Python anlamına gelir. Neden NumPy Kullanılmalı? Python'da dizilerin amacına hizmet eden listelerimiz var, ancak işlenmesi yavaştır. NumPy, geleneksel Python'un listelediğinden 50 kat daha hızlı bir dizi nesnesi sağlamayı amaçlamaktadır. NumPy'deki dizi nesnesine ndarray denir, ndarray ile çalışmayı çok kolaylaştıran birçok destek işlevi sağlar. Diziler, hız ve kaynakların çok önemli olduğu veri biliminde çok sık kullanılır. Veri Bilimi: Bilgi elde etmek için verileri nasıl saklayacağımızı, kullanacağımızı ve analiz edeceğimizi araştırdığımız bir bilgisayar bilimi dalıdır. NumPy Neden Listelerden Daha Hızlıdır? NumPy dizileri listelerden farklı olarak bellekte sürekli bir yerde saklanır, böylece işlemler bunlara çok verimli bir şekilde erişebilir ve onları manipüle edebilir. Bu davranışa bilgisayar bilimlerinde başvuru yeri denir. NumPy'nin listelerden daha hızlı olmasının ana nedeni budur. Ayrıca en son CPU mimarileri ile çalışacak şekilde optimize edilmiştir. NumPy hangi dilde yazılmıştır? NumPy bir Python kütüphanesidir ve kısmen Python'da yazılmıştır, ancak hızlı hesaplama gerektiren parçaların çoğu C veya C ++ ile yazılmıştır. NumPy Kod Tabanı nerededir? NumPy için kaynak kodu bu github deposunda bulunur. https://github.com/numpy/numpy. github: birçok kişinin aynı kod tabanında çalışmasını sağlar. NumPy'e Başlarken NumPy Kurulumu Bir sistemde zaten Python ve PIP yüklüyse, NumPy'nin kurulumu çok kolaydır. Bu komutu kullanarak yükleyin: C: Kullanıcılar Adınız> pip install numpy Bu komut başarısız olursa, zaten NumPy, Anaconda, Spyder vb. Yüklü bir python dağıtımı kullanın. NumPy'yi İçe Aktar NumPy kurulduktan sonra, import anahtar sözcüğünü ekleyerek uygulamalarınıza içe aktarın: içe aktarma sayısı Şimdi Numpy ithal ve kullanıma hazır. Misal içe aktarma sayısı arr = numpy.array ([1, 2, 3, 4, 5]) Baskı (arr) Np olarak NumPy NumPy genellikle np diğer adı altında içe aktarılır. takma ad: Python'da takma ad, aynı şeye başvurmak için alternatif bir addır. İçe aktarırken as anahtar sözcüğüyle bir takma ad oluşturun: Np'yi np olarak içe aktarma Şimdi NumPy paketi numpy yerine np olarak adlandırılabilir. Misal np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5]) Baskı (arr) NumPy Sürümünü Kontrol Etme Sürüm dizesi __version__ özniteliği altında saklanır. Misal np'yi np olarak içe aktar (Version__ np .__) yazdırmak NumPy Dizileri Oluşturma NumPy ndarray Nesnesi Oluşturma NumPy, dizilerle çalışmak için kullanılır. NumPy'deki dizi nesnesine ndarray adı verilir. Array () işlevini kullanarak bir NumPy ndarray nesnesi oluşturabiliriz. Misal np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5]) Baskı (arr) Baskı (tip (arr)) type (): Bu yerleşik Python işlevi bize kendisine iletilen nesnenin türünü söyler. Yukarıdaki kodda olduğu gibi arr numpy.ndarray tipidir. Bir ndarray oluşturmak için, list (tuple) veya herhangi bir dizi benzeri nesneyi array () yöntemine geçirebiliriz ve bu bir ndarray biçimine dönüştürülür: Misal NumPy dizisi oluşturmak için bir demet kullanın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ((1, 2, 3, 4, 5)) Baskı (arr) Dizilerdeki Boyutlar Dizilerdeki bir boyut, dizi derinliği düzeyidir (iç içe diziler). Yuvalanmış dizi: öğeleri olarak dizileri olan dizilerdir. 0-D Diziler 0-D dizileri veya Skalerler bir dizideki öğelerdir. Bir dizideki her değer bir 0-D dizisidir. Misal 42 değerine sahip bir 0-D dizisi oluşturma np'yi np olarak içe aktar arr = np.dizisi (42) Baskı (arr) 1-B Diziler Öğeleri olarak 0-D dizileri olan bir diziye tek boyutlu veya 1-D dizi denir. Bunlar en yaygın ve temel dizilerdir. Misal 1,2,3,4,5 değerlerini içeren bir 1-D dizisi oluşturun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5]) Baskı (arr) 2-D Diziler Öğeleri olarak 1-D dizileri olan bir diziye 2-B dizisi denir. Bunlar genellikle matris veya 2. dereceden tensörleri temsil etmek için kullanılır. NumPy, numpy.mat adı verilen matris işlemlerine adanmış bütün bir alt modüle sahiptir Misal 1,2,3 ve 4,5,6 değerlerine sahip iki dizi içeren 2-B dizi oluşturun: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) Baskı (arr) 3-D diziler Öğeleri olarak 2-D dizileri (matrisleri) olan bir diziye 3-D dizisi denir. Bunlar genellikle 3. dereceden bir tensörü temsil etmek için kullanılır. Misal Her ikisi de 1,2,3 ve 4,5,6 değerlerine sahip iki dizi içeren iki 2-D dizili bir 3-D dizi oluşturun: np'yi np olarak içe aktar arr = np.dizisi ([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]) Baskı (arr) Boyut Sayısı Kontrol Edilebilir mi? NumPy Arrays, dizinin kaç boyuta sahip olduğunu bize bildiren bir tamsayı döndüren ndim niteliğini sağlar. Misal Dizilerin kaç boyutuna sahip olduğunu kontrol edin: np'yi np olarak içe aktar a = np. dizisi (42) b = np. dizisi ([1, 2, 3, 4, 5]) c = np. dizisi ([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) d = np. dizisi ([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]]) yazdırmak (a.ndim) yazdırmak (b.ndim) yazdırmak (c.ndim) yazdırmak (d.ndim) Yüksek Boyutlu Diziler Bir dizi herhangi bir sayıda boyuta sahip olabilir. Dizi oluşturulduğunda, ndmin bağımsız değişkenini kullanarak boyut sayısını tanımlayabilirsiniz. Misal 5 boyutlu bir dizi oluşturun ve 5 boyutlu olduğunu doğrulayın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4], ndmin = 5) Baskı (arr) print ('boyut sayısı:', arr.ndim) Bu dizide en iç boyutun (5. dim) 4 elementi vardır, 4. dim, vektör olan 1 elemente, 3. dim, vektör ile matris olan 1 elemente, 2. dim, 3D dizi olan 1 elemente sahiptir ve 1. dim, 4D dizisi olan 1 öğeye sahiptir. NumPy Dizi Dizine Ekleme Dizi Öğelerine Erişim Dizi dizine ekleme, bir dizi öğesine erişmeyle aynıdır. Bir dizi öğesine dizin numarasına bakarak erişebilirsiniz. NumPy dizilerindeki dizinler 0 ile başlar, yani ilk öğenin dizin 0, ikincisi dizin 1 vb. Misal Aşağıdaki öğeden ilk öğeyi alın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) baskı (dizi [0]) Misal Aşağıdaki öğeden ikinci öğeyi alın. np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) baskı (dizi [1]) Misal Aşağıdaki diziden üçüncü ve dördüncü öğeleri alın ve ekleyin. np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([1, 2, 3, 4]) baskı (arr [2] + arr [3]) 2 Boyutlu Dizilere Erişim İki boyutlu dizilerden öğelere erişmek için, öğenin boyutunu ve dizinini temsil eden virgülle ayrılmış tamsayıları kullanabiliriz. Misal 1. loştan 2. öğeye erişin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]]) print ('1. loşta 2. eleman:', arr [0, 1]) Misal 2. loştan 5. öğeye erişin: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]]) print ('2. loşta 5. öğe:', arr [1, 4]) 3 Boyutlu Dizilere Erişim 3-D dizilerden öğelere erişmek için, öğenin boyutlarını ve dizinini temsil eden virgülle ayrılmış tamsayıları kullanabiliriz. Misal İlk dizinin ikinci dizisinin üçüncü öğesine erişin: np'yi np olarak içe aktar arr = np.dizisi ([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]]) baskı (dizi [0, 1, 2]) Açıklanan Örnek: arr [0, 1, 2] 6 değerini yazdırır. İşte bu yüzden: İlk sayı, iki dizi içeren ilk boyutu temsil eder: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] ve: [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] 0'ı seçtiğimizden, ilk dizide bırakıldık: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] İkinci sayı, iki diziyi de içeren ikinci boyutu temsil eder: [1, 2, 3] ve: [4, 5, 6] 1'i seçtiğimiz için ikinci diziye bırakıldık: [4, 5, 6] Üçüncü sayı, üç değer içeren üçüncü boyutu temsil eder: 4 5 6 2'yi seçtiğimiz için üçüncü değerle sonuçlanır: 6 Negatif Endeksleme Sondan bir diziye erişmek için negatif dizinleme kullanın. Misal 2. loştan son elemanı yazdırın: np'yi np olarak içe aktar arr = np. dizisi ([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]]) print ('2. loştan son öğe:', arr [1, -1]) 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 (1) – PYTHON NumPy’e Giriş – 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 (1) – PYTHON NumPy’e Giriş – PYTHON NumPy DANIŞMANLIK
Read more about the article PYTHON (18) – Python Dosyası Oluşturma –  Python Dosyası Silme – PYTHON DANIŞMANLIK
Python Dosyası Oluşturma Dosya işleme, herhangi bir web uygulamasının önemli bir parçasıdır. Python, dosya oluşturmak, okumak, güncellemek ve silmek için çeşitli işlevlere sahiptir. Dosya Yönetimi Python'da dosyalarla çalışmanın temel işlevi open () işlevidir. Open () işlevi iki parametre alır; dosyaadı ve mod. Bir dosyayı açmak için dört farklı yöntem (mod) vardır: "r" - Oku - Varsayılan değer. Okumak için bir dosya açar, dosya yoksa hata verir "a" - Ekle - Eklemek için bir dosya açar, yoksa dosyayı oluşturur "w" - Yaz - Yazmak için bir dosya açar, yoksa dosyayı oluşturur "x" - Oluştur - Belirtilen dosyayı oluşturur, dosya varsa bir hata döndürür Ayrıca, dosyanın ikili veya metin modu olarak ele alınıp alınmayacağını belirleyebilirsiniz "t" - Metin - Varsayılan değer. Metin modu "b" - İkili - İkili mod (örn. resimler) Sözdizimi Bir dosyayı okumak üzere açmak için dosyanın adını belirtmeniz yeterlidir: f = açık ("demofile.txt") Yukarıdaki kod aynıdır: f = açık ("demofile.txt", "rt") Okuma için "r" ve metin için "t" varsayılan değerler olduğundan, bunları belirtmenize gerek yoktur. Not: Dosyanın var olduğundan emin olun, aksi takdirde bir hata alırsınız. Sunucuda Dosya Açma Python ile aynı klasörde bulunan aşağıdaki dosyaya sahip olduğumuzu varsayın: demofile.txt Merhaba! Demofile.txt dosyasına hoş geldiniz diye bir sayfa açılacaktır. Bu dosya test amaçlıdır. Dosyayı açmak için yerleşik open () işlevini kullanın. Open () işlevi, dosyanın içeriğini okumak için bir read () yöntemine sahip bir dosya nesnesi döndürür: Misal f = açık ("demofile.txt", "r") Baskı (f.read ()) Dosya farklı bir konumda bulunuyorsa, dosya yolunu belirtmeniz gerekir, örneğin: Misal Farklı bir konumda bir dosya açın: f = açık ("D: \ dosyalarım welcome.txt", "r") Baskı (f.read ()) Dosyanın Salt Bölümlerini Oku Varsayılan olarak read () yöntemi metnin tamamını döndürür, ancak kaç karakter döndürmek istediğinizi de belirtebilirsiniz: Misal Dosyanın ilk 5 karakterini döndür: f = açık ("demofile.txt", "r") Baskı (f.read (5)) Python Dosya Yazma Varolan Bir Dosyaya Yazma Varolan bir dosyaya yazmak için open () işlevine bir parametre eklemeniz gerekir: "a" - Ekle - dosyanın sonuna eklenir "w" - Yaz - mevcut içeriğin üzerine yazar. Misal "Demofile2.txt" dosyasını açın ve dosyaya içerik ekleyin: f = açık ("demofile2.txt", "a") f.write ("Artık dosyada daha fazla içerik var!") f.close () #open ve ekledikten sonra dosyayı okuyun: f = açık ("demofile2.txt", "r") Baskı (f.read ()) Misal "Demofile3.txt" dosyasını açın ve içeriğin üzerine yazın: f = açık ("demofile3.txt", "w") f.write ("Hata! İçeriği sildim!") f.close () #open ve ekledikten sonra dosyayı okuyun: f = açık ("demofile3.txt", "r") Baskı (f.read ()) Not: "w" yöntemi tüm dosyanın üzerine yazacaktır. Yeni Dosya Oluşturma Python'da yeni bir dosya oluşturmak için, aşağıdaki parametrelerden biriyle open () yöntemini kullanın: "x" - Oluştur - bir dosya oluşturur, dosya varsa bir hata döndürür "a" - Ekle - belirtilen dosya yoksa bir dosya oluşturur "w" - Yaz - belirtilen dosya yoksa bir dosya oluşturur Misal "Dosyam.txt" adlı bir dosya oluşturun: f = açık ("dosyam.txt", "x") Sonuç: yeni bir boş dosya oluşturulur! Misal Yoksa yeni bir dosya oluşturun: f = açık ("dosyam.txt", "w") Python Dosyası Silme Dosya Silme Bir dosyayı silmek için, OS modülünü içe aktarmalı ve os.remove () işlevini çalıştırmalısınız: Misal "Demofile.txt" dosyasını kaldırın: ithalat os os.remove ( "demofile.txt") Dosyanın var olup olmadığını kontrol edin: Hata almamak için dosyayı silmeye çalışmadan önce dosyanın var olup olmadığını kontrol etmek isteyebilirsiniz: Misal Dosyanın var olup olmadığını kontrol edin, ardından silin: ithalat os os.path.exists ("demofile.txt") ise: os.remove ( "demofile.txt") Başka: print ("Dosya mevcut değil") Klasörü Sil Bir klasörün tamamını silmek için os.rmdir () yöntemini kullanın: Misal "Klasörüm" klasörünü kaldırın: ithalat os os.rmdir ( "myfolder") Not: Yalnızca boş klasörleri kaldırabilirsiniz. Python listesinden yinelenenleri kaldırma Python'daki bir Listeden kopyaları nasıl kaldıracağınızı öğrenin. Misal Listedeki tüm kopyaları kaldırın: mylist = ["a", "b", "a", "c", "c"] mylist = list (dict.fromkeys (mylist)) Baskı (mylist) Açıklanan Örnek Öncelikle kopyaları içeren bir Listemiz var: Yinelenen Listeler mylist = ["a", "b", "a", "c", "c"] mylist = list (dict.fromkeys (mylist)) Baskı (mylist) Liste öğelerini anahtar olarak kullanarak bir sözlük oluşturun. Sözlükler yinelenen anahtarlara sahip olamadığından, bu yinelenenleri otomatik olarak kaldıracaktır. Sözlük Oluşturun mylist = ["a", "b", "a", "c", "c"] mylist = list (dict.fromkeys (mylist)) Baskı (mylist) Ardından sözlüğü tekrar bir listeye dönüştürün: Listeye Dönüştür mylist = ["a", "b", "a", "c", "c"] mylist = list (dict.fromkeys (mylist)) Baskı (mylist) Şimdi herhangi bir kopya olmadan bir Listemiz var ve orijinal List ile aynı sıraya sahip. Sonucu göstermek için Listeyi Yazdır Listeyi Yazdır mylist = ["a", "b", "a", "c", "c"] mylist = list (dict.fromkeys (mylist)) Baskı (mylist) İşlev Oluşturma Listelerinizi gönderebileceğiniz ve kopyaları olmadan geri alabileceğiniz bir işleve sahip olmak istiyorsanız, bir işlev oluşturabilir ve yukarıdaki örnekten kodu ekleyebilirsiniz. Misal def işlevim (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Açıklanan Örnek Listeyi bağımsız değişken olarak alan bir işlev oluşturun. İşlev Oluşturma def işlevim (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Bu Liste öğelerini anahtar olarak kullanarak bir sözlük oluşturun. Sözlük Oluşturun def işlevim (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Sözlüğü bir listeye dönüştürün. Listeye Dönüştür def işlevim (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Listeyi iade et Dönüş Listesi def işlevim (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Parametre olarak bir liste ile işlevi çağırın: İşlevi Arayın def işlevim (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) Sonucu yazdırın: Sonucu Yazdır def işlevim (x): dönüş listesi (dict.fromkeys (x)) mylist = işlevim (["a", "b", "a", "c", "c"]) Baskı (mylist) sonucuna ulaşırsınız.

PYTHON (18) – Python Dosyası Oluşturma – Python Dosyası Silme – PYTHON 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 (18) – Python Dosyası Oluşturma – Python Dosyası Silme – PYTHON DANIŞMANLIK
Read more about the article PYTHON (17) – Python PIP – Python’u Hariç Tutma – Python Kullanıcı Girişi – PYTHON 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. Python PIP PIP nedir? PIP, Python paketleri veya isterseniz modüller için bir paket yöneticisidir. Not: Python sürüm 3.4 veya daha yenisi varsa, PIP varsayılan olarak dahil edilir. Paket nedir? Paket, bir modül için ihtiyacınız olan tüm dosyaları içerir. Modüller, projenize ekleyebileceğiniz Python kod kütüphaneleridir. PIP'in kurulu olup olmadığını kontrol edin. Komut satırınızı Python komut dosyası dizininin bulunduğu yere götürün ve aşağıdakileri yazın: Misal PIP sürümünü kontrol edin: C: Kullanıcılar Adınız AppData Local Programs Python Python36-32 Scripts> pip --version PIP Yükle PIP yüklü değilse, bu sayfadan indirip yükleyebilirsiniz: https://pypi.org/project/pip/ Paket İndirme Bir paket indirmek çok kolaydır. Komut satırı arayüzünü açın ve PIP'ye istediğiniz paketi indirmesini söyleyin. Komut satırınızı Python komut dosyası dizininin bulunduğu yere götürün ve aşağıdakileri yazın: Misal "Camelcase" adlı bir paket indirin: C: Kullanıcılar Adınız AppData Local Programs Python Python36-32 Scripts> pip install camelcase Şimdi ilk paketinizi indirip yüklediniz! Paket Kullanma Paket kurulduktan sonra kullanıma hazırdır. "Camelcase" paketini projenize aktarın. Misal "Camelcase" dosyasını içe aktarın ve kullanın: ithalat deve c = camelcase.CamelCase () txt = "merhaba dünya" Baskı (c.hump (txt)) Paketleri Bulma Https://pypi.org/ adresinde daha fazla paket bulabilirsiniz. Paketi Kaldır Bir paketi kaldırmak için uninstall komutunu kullanın: Misal "Camelcase" adlı paketi kaldırın: C: Kullanıcılar Adınız AppData Local Programs Python Python36-32 Scripts> pip kaldırma deve PIP Paket Yöneticisi sizden deve çantası paketini kaldırmak istediğinizi onaylamanızı ister: Deve-02.1 kaldırma: Kaldırırdım: c: users Adınız appdata local program python python36-32 lib site-paketleri camecase-0.2-py3.6.egg-info c: users Adınız appdata local program python python36-32 lib site-Packages camecase * Devam (y / n)? Y düğmesine bastığınızda paket kaldırılır. Paketleri Listeleme Sisteminizde yüklü olan tüm paketleri listelemek için list komutunu kullanın: Misal Kurulu paketleri listele: C: Kullanıcılar Adınız AppData Local Programs Python Python36-32 Scripts> pip listesi Sonuç: Paket Sürümü ----------------------- deve çantası 0.2 mysql konektörü 2.1.6 pip 18.1 pymongo 3.6.1 kurulum araçları 39.0.1 Python'u Hariç Tutma Try bloğu, bir kod bloğunu hatalar için test etmenizi sağlar. Dışındaki blok hatayı halletmenizi sağlar. Nihayet blok, try- ve hariç blokların sonucundan bağımsız olarak kodu çalıştırmanıza izin verir. İstisna işleme Bir hata oluştuğunda veya dediğimiz istisna olduğunda Python normalde durur ve bir hata mesajı oluşturur. Bu istisnalar try ifadesi kullanılarak ele alınabilir: Misal X tanımlanmadığı için try bloğu bir istisna oluşturur: Deneyin: Baskı (x) dışında: print ("Bir istisna oluştu") Try bloğu hata verdiğinden, hariç tutma bloğu yürütülür. Try bloğu olmadan, program çökecek ve bir hata oluşturacaktır: Misal X tanımlanmadığı için bu ifade bir hata oluşturur: Baskı (x) İstisnalar İstediğiniz sayıda istisna bloğu tanımlayabilirsiniz, örn. özel bir hata türü için özel bir kod bloğu yürütmek istiyorsanız: Misal Try bloğu bir NameError hatası verirse, diğeri diğer hatalar için yazdırırsa: Deneyin: Baskı (x) NameError hariç: print ("Değişken x tanımlanmamış") dışında: print ("Başka bir şeyler ters gitti") Herhangi bir hata oluşmazsa yürütülecek kod bloğunu tanımlamak için else anahtar sözcüğünü kullanabilirsiniz: Misal Bu örnekte, try bloğu herhangi bir hata oluşturmuyor: Deneyin: yazdırmak ( "Merhaba") dışında: print ("Bir şeyler ters gitti") Başka: print ("Hiçbir şey yanlış gitmedi") Son olarak, belirtilirse, try bloğunun bir hata verip vermemesine bakılmaksızın yürütülür. Misal Deneyin: Baskı (x) dışında: print ("Bir şeyler ters gitti") en sonunda: print ("'Dışında dene" bitti)) Bu, nesneleri kapatmak ve kaynakları temizlemek için yararlı olabilir: Misal Yazılabilir olmayan bir dosyayı açmaya ve yazmaya çalışın: Deneyin: f = açık ("demofile.txt") f.write ("Lorum Ipsum") dışında: print ("Dosyaya yazarken bir şeyler ters gitti") en sonunda: f.close () Program, dosya nesnesini açık bırakmadan devam edebilir. İstisna getirme Bir Python geliştiricisi olarak, bir koşul oluştuğunda bir istisna atmayı seçebilirsiniz. Bir istisna atmak (veya yükseltmek) için yükselt anahtar kelimesini kullanın. Misal Bir hata kaldırın ve x 0'dan küçükse programı durdurun: x = -1 x <0 ise: Exception'ı kaldır ("Üzgünüm, sıfırın altında sayı yok") Yükselt anahtar kelimesi bir istisna oluşturmak için kullanılır. Ne tür bir hatanın yükseltileceğini ve kullanıcıya yazdırılacak metni tanımlayabilirsiniz. Misal X bir tamsayı değilse TypeError değerini yükseltin: x = "merhaba" değilse (x) türü int: Yükseltme TypeError ("Yalnızca tamsayılara izin verilir") Python Kullanıcı Girişi Kullanıcı Girişi Python kullanıcı girişine izin verir. Bu, kullanıcıdan girdi isteyebileceğimiz anlamına gelir. Yöntem Python 3.6'da Python 2.7'den biraz farklıdır. Python 3.6 input () yöntemini kullanır. Python 2.7 raw_input () yöntemini kullanır. Aşağıdaki örnek kullanıcı adını ister ve kullanıcı adını girdiğinizde ekranda yazdırılır: Python 3.6 username = input ("Kullanıcı adını girin:") print ("Kullanıcı adı:" + kullanıcı adı) Python 2.7 username = raw_input ("Kullanıcı adını girin:") print ("Kullanıcı adı:" + kullanıcı adı) Giriş () işlevi söz konusu olduğunda Python yürütmeyi durdurur ve kullanıcı bir miktar girdi verdiğinde devam eder. Python Dize Biçimlendirme Bir dizenin beklendiği gibi görüntülendiğinden emin olmak için sonucu format () yöntemiyle biçimlendirebiliriz. Dize biçimi () Format () yöntemi, bir dizenin seçili bölümlerini biçimlendirmenize olanak tanır. Bazen bir metnin kontrol etmeyen kısımları olabilir, belki bir veritabanından mı yoksa kullanıcı girdisinden mi geliyorlar? Bu değerleri kontrol etmek için metne yer tutucuları (süslü parantezler {}) ekleyin ve değerleri format () yöntemiyle çalıştırın: Misal Fiyatı görüntülemek istediğiniz yere bir yer tutucu ekleyin: fiyat = 49 txt = "Fiyat {} dolar" Baskı (txt.format (fiyat)) Değerin nasıl dönüştürüleceğini belirtmek için süslü parantez içine parametreler ekleyebilirsiniz: Misal Görüntülenecek fiyatı iki ondalık basamaklı bir sayı olarak biçimlendirin: txt = "Fiyat {: .2f} dolar" Kendin dene " Dize biçimimiz () Başvurumuzdaki tüm biçimlendirme türlerine göz atın. Çoklu Değerler Daha fazla değer kullanmak istiyorsanız, format () yöntemine daha fazla değer eklemeniz yeterlidir: print (txt.format (fiyat; itemno; sayı)) Ve daha fazla yer tutucu ekleyin: Misal miktar = 3 itemno = 567 fiyat = 49 myorder = "{: .2f} dolar için {} öğe numarası {} parçası istiyorum." print (myorder.format (miktar, itemno, fiyat)) Endeks Numaraları Değerlerin doğru yer tutuculara yerleştirildiğinden emin olmak için dizin numaralarını (süslü parantez içindeki {0} bir sayı) kullanabilirsiniz: Misal miktar = 3 itemno = 567 fiyat = 49 myorder = "{2: .2f} dolar için {0} öğe numarasının {0} parçasını istiyorum." print (myorder.format (miktar, itemno, fiyat)) Ayrıca, aynı değere birden çok kez başvurmak istiyorsanız, dizin numarasını kullanın: Misal yaş = 36 name = "John" txt = "Adı {1}. {1} yaşında {0} yaşında." yazdır (txt.format (yaş, ad)) Adlandırılmış Dizinler Adlandırılmış dizinleri, {carname} küme parantezlerinin içine bir ad girerek de kullanabilirsiniz, ancak txt.format (carname = "Ford") parametre değerlerini iletirken adları kullanmanız gerekir: Misal myorder = "Bir {carname} sahibim, bu bir {model}." print (myorder.format (arabaadı = "Ford", model = "Mustang")) 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 (17) – Python PIP – Python’u Hariç Tutma – Python Kullanıcı Girişi – PYTHON 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 (17) – Python PIP – Python’u Hariç Tutma – Python Kullanıcı Girişi – PYTHON DANIŞMANLIK
Read more about the article Python (16) – Python RegEx – Python Modülleri – Python Danışmanlık
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 RegEx RegEx veya Normal İfade, bir arama deseni oluşturan karakter dizisidir. RegEx, bir dizenin belirtilen arama desenini içerip içermediğini kontrol etmek için kullanılabilir. RegEx Modülü Python, Regular Expressions ile çalışmak için kullanılabilen re adlı yerleşik bir pakete sahiptir. Yeniden modülü içe aktarın: yeniden içe aktar Python'da RegEx Re modülünü içe aktardığınızda, normal ifadeleri kullanmaya başlayabilirsiniz: Misal "The" ile başlayıp "Spain" ile bitip bitmediğini görmek için dizeyi arayın: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = yeniden arama ("^ The. * Spain $", txt) Kendin dene " RegEx İşlevleri Re modülü, eşleşme için bir dizeyi aramamızı sağlayan bir dizi işlev sunar: Fonksiyon Tanımlama findall Tüm eşleşmeleri içeren bir liste döndürür arama Dizenin herhangi bir yerinde bir eşleşme varsa bir Eşleşme nesnesi döndürür split Her eşleşmede dizenin bölündüğü bir liste döndürür sub Bir veya daha fazla eşleşmeyi dizeyle değiştirir Metakarakter Metakarakterler özel bir anlama sahip karakterlerdir: Karakter Açıklama Örnek [] "[A-m]" karakter kümesi Özel bir diziyi işaret eder (özel karakterlerden kaçmak için de kullanılabilir) " d" . Herhangi bir karakter (yeni satır karakteri hariç) "he..o" ^ "^ Merhaba" ile başlar $ "World $" ile bitiyor * Sıfır veya daha fazla tekrar "aix *" + Bir veya daha fazla tekrar "aix +" {} Tam olarak belirtilen sayıda "al {2}" | Ya da "düşüyor | kalır" () Yakalama ve gruplandırma Özel Diziler Özel bir sıra, aşağıdaki listede yer alan karakterlerden biri olan bir olur ve özel bir anlamı vardır: Karakter Açıklama Örnek A Belirtilen karakterler " AThe" dizesinin başındaysa eşleşmeyi döndürür b Belirtilen karakterlerin bir kelimenin başında veya sonunda olduğu bir eşleşme döndürür (başlangıçta "r", dizeye "ham dize" olarak davranıldığından emin olmaktır) r " bain" r "ain b" B Belirtilen karakterlerin bulunduğu, ancak bir sözcüğün başında (veya sonunda) OLMAYAN bir eşleşme döndürür (başlangıçta "r", dizeye "ham dize" olarak davranıldığından emin olmaktır) r " Bain" r "ain B"  d Dizenin rakam içerdiği bir eşleşme döndürür (0-9 arası sayılar) " d"  D Dizenin " D" rakamını İÇERMEDİĞİ bir eşleşme döndürür s Dizenin boşluk karakteri " s" olduğu bir eşleşme döndürür S " S" dizesinin boşluk karakteri içermediği bir eşleşme döndürür w Dizenin herhangi bir kelime karakteri (a'dan Z'ye karakterler, 0-9 arası rakamlar ve alt çizgi _ karakteri) içerdiği bir eşleşme döndürür " w W Dizenin " W" sözcük karakteri içermediği bir eşleşme döndürür Z Belirtilen karakterler "İspanya Z" dizesinin sonundaysa bir eşleşme döndürür Setler Bir küme, özel bir anlamı olan bir çift köşeli parantez [] içindeki karakter kümesidir: Set Açıklama [arn] Belirtilen karakterlerden birinin (a, r veya n) bulunduğu bir eşleşme döndürür [a-n] Herhangi bir küçük harf için, a ve n arasında alfabetik olarak bir eşleşme döndürür [^ arn] a, r ve n hariç tüm karakterler için eşleşme döndürür Belirtilen rakamlardan (0, 1, 2 veya 3) herhangi birinin mevcut olduğu bir eşleşme döndürür [0-9] 0 ile 9 arasındaki herhangi bir basamak için bir eşleşme döndürür [0-5] [0-9] 00 ve 59 arasındaki iki basamaklı sayılar için bir eşleşme döndürür [a-zA-Z] a ve z, küçük harf VEYA büyük harf arasında alfabetik olarak herhangi bir karakter için eşleşme döndürür [+], +, *,., |, (), $, {} Kümelerinin özel bir anlamı yoktur, bu nedenle [+] şu anlama gelir: dizedeki herhangi bir + karakteri için eşleşme döndürür Findall () İşlevi Findall () işlevi tüm eşleşmeleri içeren bir liste döndürür. Misal Tüm eşleşmelerin bir listesini yazdır: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = re.findall ("ai", txt) Baskı (x) Liste maçları bulundukları sırayla içerir. Herhangi bir eşleşme bulunamazsa boş bir liste döndürülür: Misal Herhangi bir eşleşme bulunmadıysa boş bir liste döndürün: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = re.findall ("Portekiz", txt) Baskı (x) Search () İşlevi Search () işlevi dizede bir eşleşme arar ve eşleşme varsa bir Eşleşme nesnesi döndürür. Birden fazla eşleşme varsa, eşleşmenin yalnızca ilk tekrarlaması döndürülür: Misal Dizedeki ilk boşluk karakteri arayın: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = yeniden arama (" s", txt) print ("İlk boşluk karakteri konumunda:", x.start ()) Eşleşme bulunmazsa Yok değeri döndürülür: Misal Eşleşmeyen bir arama yapın: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = yeniden arama ("Portekiz", txt) Baskı (x) Split () İşlevi Split () işlevi, dizenin her eşleşmede bölündüğü bir liste döndürür: Misal Her boşluk karakteri için bölün: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = re.split (" s", txt) Baskı (x) Maxsplit parametresini belirterek olay sayısını kontrol edebilirsiniz: Misal Dizeyi yalnızca ilk vesileyle ayırın: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = re.split (" s", txt, 1) Baskı (x) Sub () İşlevi Sub () işlevi, eşleşmeleri istediğiniz metinle değiştirir: Misal Her boşluk karakteri 9 rakamıyla değiştirin: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = re.sub (" s", "9", txt) Baskı (x) Count parametresini belirterek değiştirme sayısını kontrol edebilirsiniz: Misal İlk 2 örneği değiştirin: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = re.sub (" s", "9", txt, 2) Baskı (x) Nesneyi Eşleştir Eşleşme Nesnesi, arama ve sonuç hakkında bilgi içeren bir nesnedir. Not: Eşleşme yoksa, Eşleşme Nesnesi yerine Hiçbiri döndürülmez. Misal Bir Eşleşme Nesnesi döndürecek bir arama yapın: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = yeniden arama ("ai", txt) print (x) #bu bir nesneyi yazdıracaktır Match nesnesi, arama ve sonuç hakkında bilgi almak için kullanılan özelliklere ve yöntemlere sahiptir: .span (), eşleşmenin başlangıç ​​ve bitiş konumlarını içeren bir demet döndürür. .string, işleve iletilen dizeyi döndürür .group (), dizenin eşleşmenin olduğu kısmını döndürür Misal İlk eşleşme gerçekleşme konumunu (başlangıç ​​ve bitiş konumu) yazdırın. Normal ifade, büyük "S" harfiyle başlayan kelimeleri arar: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = yeniden arama (r " bS w +", txt) Baskı (x.span ()) Misal İşleve geçirilen dizeyi yazdırın: Yeniden İçe Aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = yeniden arama (r " bS w +", txt) yazdırmak (x.string) Misal Dizenin eşleşmenin olduğu kısmı yazdırın. Normal ifade, büyük "S" harfiyle başlayan kelimeleri arar: yeniden içe aktar txt = "İspanya'da yağmur" x = yeniden arama (r " bS w +", txt) Baskı (x.group ()) Not: Eşleşme yoksa, Eşleşme Nesnesi yerine Hiçbiri döndürülmez. 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 (16) – Python RegEx – Python Modülleri – Python Danışmanlık

  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 (16) – Python RegEx – Python Modülleri – Python Danışmanlık
Read more about the article Python (15) – Python Tarihi – Python Math (Matematik) – Python JSON – Python Modülleri – Python Danışmanlık
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 Tarihleri Python'daki bir tarih kendi başına bir veri türü değildir, ancak tarihlerle tarih nesneleri olarak çalışmak için datetime adlı bir modülü içe aktarabiliriz. Misal Datetime modülünü içe aktarın ve geçerli tarihi görüntüleyin: içe aktarma zamanı x = datetime.datetime.now () Baskı (x) Tarih Çıkışı Yukarıdaki örnekteki kodu yürüttüğümüzde sonuç şöyle olacaktır: 2020-07-31 10: 18: 45.619598 Tarih yıl, ay, gün, saat, dakika, saniye ve mikrosaniye içerir. Datetime modülünün date nesnesi hakkında bilgi döndürmek için birçok yöntemi vardır. İşte birkaç örnek, bu bölümün ilerleyen kısımlarında onlar hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz: Misal Haftanın gününü ve adını döndür: içe aktarma zamanı x = datetime.datetime.now () Baskı (x.year) yazdırmak (x.strftime ( "% A")) Tarih Nesneleri Oluşturma Bir tarih oluşturmak için datetime modülünün datetime () sınıfını (yapıcı) kullanabiliriz. Datetime () sınıfı, bir tarih oluşturmak için üç parametre gerektirir: yıl, ay, gün. Misal Bir tarih nesnesi oluşturun: içe aktarma zamanı x = datetime.datetime (2020, 5, 17) Baskı (x) Datetime () sınıfı ayrıca zaman ve saat dilimi (saat, dakika, saniye, mikrosaniye, tzone) için parametreleri alır, ancak isteğe bağlıdır ve varsayılan 0 değerine sahiptir (saat dilimi için yok). Strftime () Yöntemi Datetime nesnesinin tarih nesnelerini okunabilir dizelere biçimlendirmek için bir yöntemi vardır. Yöntem strftime () olarak adlandırılır ve döndürülen dizenin biçimini belirtmek için bir parametre biçimini alır: Misal Ayın adını görüntüleyin: içe aktarma zamanı x = datetime.datetime (2018, 6, 1) Baskı (x.strftime ( "% B")) Kendin dene " Tüm yasal format kodlarına referans: Yönerge / Açıklama / Örnek % a Hafta içi, kısa versiyon Çar % Hafta içi, tam sürüm Çarşamba % w Hafta içi 0-6 arası bir sayı, 0 Pazar günü 3 % d Ayın günü 01-31 31 % b Ay adı, kısa sürüm Aralık % B Ay adı, tam sürüm Aralık % m Sayı olarak 01-12 12 % y Yıl, kısa versiyon, 18. yüzyıl olmadan % Y Yıl, tam sürüm 2018 % H Saat 00-23 17 % I Saat 00-12 05 % p AM / PM PM Deneyin » % M Dakika 00-59 41 % S İkinci 00-59 08 % f Mikrosaniye 000000-999999 548513 % z UTC ofseti +0100 % Z Birimi CST % j Yıl sayısı 001-366 365 % U Hafta sayısı, haftanın ilk günü Pazar, 00-53 52 % W Hafta haftası sayısı, haftanın ilk günü Pazartesi, 00-53 52 % c Tarih ve saatin yerel sürümü Pzt 31 Ara 17:41:00 2018 % x 31.12.2018 tarihli yerel sürüm % X Zamanın yerel sürümü 17:41:00 %% Bir karakter % Python Math (Matematik) Python, sayılar üzerinde matematiksel görevleri gerçekleştirmenizi sağlayan kapsamlı bir matematik modülü de dahil olmak üzere bir dizi yerleşik matematik işlevine sahiptir. Yerleşik Matematik İşlevleri Min () ve max () işlevleri, yinelenebilir bir değerde en düşük veya en yüksek değeri bulmak için kullanılabilir: Misal x = min (5, 10, 25) y = maks. (5, 10, 25) Baskı (x) baskı (y) Abs () işlevi belirtilen sayının mutlak (pozitif) değerini döndürür: Misal x = abs (-7,25) Baskı (x) Pow (x, y) işlevi, x değerini y (xy) gücüne döndürür. Misal 4 değerini 3'ün gücüne döndürün (4 * 4 * 4 ile aynı): x = pow (4, 3) Baskı (x) Matematik Modülü Python'un ayrıca matematik adı verilen ve matematiksel fonksiyonların listesini genişleten yerleşik bir modülü vardır. Kullanmak için math modülünü içe aktarmalısınız: Math modülünü içe aktardığınızda, modülün yöntemlerini ve sabitlerini kullanmaya başlayabilirsiniz. Örneğin, math.sqrt () yöntemi bir sayının kare kökünü döndürür: Misal matematik al x = matematik.sqrt (64) Baskı (x) Math.ceil () yöntemi bir sayıyı en yakın tamsayıya yukarı yuvarlar ve math.floor () yöntemi bir sayıyı en yakın tamsayıya doğru aşağı yuvarlar ve sonucu döndürür: Misal matematik al x = math.ceil (1.4) y = matematik zemin (1.4) print (x) # 2 döndürür print (y) # 1 döndürür Math.pi sabiti, PI (3.14 ...) değerini döndürür: Misal matematik al x = math.pi Baskı (x) sonucunu alırsınız. Tam Matematik Modülü Referansı Matematik Modülü Referansımızda Math modülüne ait tüm yöntem ve sabitlerin tam bir referansını bulacaksınız. Python JSON JSON, veri depolamak ve değiştirmek için kullanılan bir sözdizimidir. JSON, JavaScript nesne gösterimi ile yazılmış bir metindir. Python'da JSON Python, JSON verileriyle çalışmak için kullanılabilen json adlı yerleşik bir pakete sahiptir. Misal Json modülünü içe aktarın: İthalat Json Parse JSON - JSON biriminden Python birimine dönüştür. Bir JSON dizeniz varsa, json.loads () yöntemini kullanarak dizeyi ayrıştırabilirsiniz. Sonuç bir Python sözlüğü olacaktır. Misal Dönüştürmek JSON a Python: ithalat json # bazı JSON: x = '{"ad": "John", "yaş": 30, "şehir": "New York"}' # parse x: y = json yükleri (x) # sonuç bir Python sözlüğüdür: baskı (y [ "yaş"]) Python'u  JSON'a Dönüştürmek Bir Python nesneniz varsa, json.dumps () yöntemini kullanarak bir JSON dizesine dönüştürebilirsiniz. Misal Dönüştürmek Python için JSON: ithalat json # a Python nesnesi (dikte): x = { "name": "John", "yaş": 30, "city": "New York" } # JSON'a dönüştürün: y = json.dumps (x) # sonuç bir JSON dizesidir: baskı (y) Aşağıdaki türlerdeki Python nesnelerini JSON dizelerine dönüştürebilirsiniz: dict liste tanımlama grubu sicim int şamandıra Doğru Yanlış Yok Misal Python nesnelerini JSON dizelerine dönüştürün ve değerleri yazdırın: ithalat json print (json.dumps ({"name": "John", "age": 30})) print (json.dumps (["elma", "muz"])) print (json.dumps (("elma", "muz"))) Baskı (json.dumps ( "Merhaba")) Baskı (json.dumps (42)) yazdırmak (json.dumps (31.76)) yazdırmak (json.dumps (Doğru)) Baskı (json.dumps (Yanlış)) Baskı (json.dumps (Yok)) Python'dan JSON'a dönüştürdüğünüzde, Python nesneleri JSON (JavaScript) eşdeğerine dönüştürülür: Python JSON dict Nesne liste Dizisi tanımlama grubu Dizisi str: string int Numarası Numarasını yüzer Doğru doğru yanlış yanlış Yok boş Misal Tüm yasal veri türlerini içeren bir Python nesnesini dönüştürün: ithalat json x = { "name": "John", "yaş": 30, "evli": Doğru, "boşanmış": Yanlış, "çocuklar": ("Ann", "Billy"), "evcil hayvanlar": Yok, "arabalar": [ {"model": "BMW 230", "mpg": 27,5}, {"model": "Ford Edge", "mpg": 24.1}]} Baskı (json.dumps (x)) Sonucu Biçimlendir Yukarıdaki örnek bir JSON dizesi yazdırır, ancak girintiler ve satır kesmeleri olmadan okumak çok kolay değildir. Json.dumps () yönteminin sonucu okumayı kolaylaştırmak için parametreleri vardır: Misal Girinti sayısını tanımlamak için indent parametresini kullanın: json.dumps (x; girinti = 4) Ayırıcıları da tanımlayabilirsiniz, varsayılan değer (",", ":") şeklindedir; bu, her nesneyi ayırmak için virgül ve boşluk, anahtarları değerlerden ayırmak için iki nokta üst üste ve boşluk kullanmak anlamına gelir: Misal Varsayılan ayırıcıyı değiştirmek için separators parametresini kullanın: json.dumps (x, girinti = 4, ayırıcılar = (".", "=")) Sonucu Sipariş Edin Json.dumps () yöntemi, sonuçtaki anahtarları sıralamak için parametrelere sahiptir: Misal Sonucun sıralanıp sıralanmayacağını belirtmek için sort_keys parametresini kullanın: json.dumps (x, girinti = 4, sıralama_anahtarları = Doğru) 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 (15) – Python Tarihi – Python Math (Matematik) – Python JSON – Python Modülleri – Python Danışmanlık

  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 (15) – Python Tarihi – Python Math (Matematik) – Python JSON – Python Modülleri – Python Danışmanlık
Read more about the article Python (14) – Python Yineleyicileri – Python Kapsamı – Python Modülleri  – Python Danışmanlık
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 Yineleyicileri Yineleyici, sayılabilecek sayıda değer içeren bir nesnedir. Yineleyici yinelenebilen bir nesnedir, yani tüm değerler arasında geçiş yapabilirsiniz. Teknik olarak, Python'da yineleyici, __iter __ () ve __sonra __ () yöntemlerinden oluşan yineleyici protokolünü uygulayan bir nesnedir. Yineleyici ve Yinelenebilir Listeler, tuples, sözlükler ve kümelerin hepsi yinelenebilir nesnelerdir. Bunlar bir yineleyici alabileceğiniz yinelenebilir kaplardır. Tüm bu nesneler, bir yineleyici almak için kullanılan bir iter () yöntemine sahiptir: Misal Bir demetten yineleyici döndürün ve her değeri yazdırın: mytuple = ("elma", "muz", "kiraz") myit = iter (mytuple) Baskı (sonraki (Myit)) Baskı (sonraki (Myit)) Baskı (sonraki (Myit)) Dizeler bile yinelenebilir nesnelerdir ve bir yineleyici döndürebilir: Misal Dizeler ayrıca bir dizi karakter içeren yinelenebilir nesnelerdir: mystr = "muz" myit = iter (mystr) Baskı (sonraki (Myit)) Baskı (sonraki (Myit)) Baskı (sonraki (Myit)) Baskı (sonraki (Myit)) Baskı (sonraki (Myit)) Baskı (sonraki (Myit)) Bir Yineleyiciden Döngü Ayrıca yinelenebilir bir nesneyi yinelemek için bir for döngüsü kullanabiliriz: Misal Bir demetin değerlerini yineleyin: mytuple = ("elma", "muz", "kiraz") mytuple'deki x için: Baskı (x) Misal Bir dizenin karakterlerini yineleyin: mystr = "muz" mystr'deki x için: Baskı (x) For döngüsü aslında bir yineleyici nesnesi oluşturur ve her döngü için next () yöntemini çalıştırır. Yineleyici Oluştur Yineleyici olarak bir nesne / sınıf oluşturmak için, nesnenize __iter __ () ve __next __ () yöntemlerini uygulamanız gerekir. Python Sınıfları / Nesneleri bölümünde öğrendiğiniz gibi, tüm sınıflar __init __ () adlı bir işleve sahiptir; bu, nesne oluşturulurken bazı başlatmalar yapmanızı sağlar. __İter __ () yöntemi benzer davranır, işlemler yapabilirsiniz (başlatma vb.), Ancak her zaman yineleyici nesnesinin kendisini döndürmelidir. __Next __ () yöntemi ayrıca işlemler yapmanızı sağlar ve sıradaki bir sonraki öğeyi döndürmelidir. Misal 1 ile başlayan sayıları döndüren bir yineleyici oluşturun ve her sekans bir artacaktır (1,2,3,4,5 vb. Döndürerek): sınıf MyNumbers: def __iter __ (öz): self.a = 1 kendini döndür def __sonra __ (öz): x = benlik. a self.a + = 1 dönüş x myclass = MyNumbers () myiter = iter (sınıfım) Baskı (sonraki (myiter)) Baskı (sonraki (myiter)) Baskı (sonraki (myiter)) Baskı (sonraki (myiter)) Baskı (sonraki (myiter)) StopIteration Yukarıdaki örnek, yeterince next () ifadeniz varsa veya for döngüsünde kullanılmışsa sonsuza kadar devam eder. Yinelemenin sonsuza kadar devam etmesini önlemek için StopIteration deyimini kullanabiliriz. __Next __ () yönteminde, yineleme belirtilen sayıda yapılırsa bir hatayı yükseltmek için bir sonlandırma koşulu ekleyebiliriz: Misal 20 tekrardan sonra dur: sınıf MyNumbers: def __iter __ (öz): self.a = 1 kendini döndür def __sonra __ (öz): self.a <= 20 ise: x = benlik. a self.a + = 1 dönüş x Başka: StopIteration'ı yükselt myclass = MyNumbers () myiter = iter (sınıfım) myiter'deki x için: Baskı (x) Python Kapsamı Bir değişken yalnızca oluşturulduğu bölgenin içinden kullanılabilir. Buna kapsam denir. Yerel Kapsam Bir işlev içinde oluşturulan bir değişken, o işlevin yerel kapsamına aittir ve yalnızca bu işlevin içinde kullanılabilir. Misal Bir işlevin içinde oluşturulan bir değişken, bu işlevin içinde kullanılabilir: def myfunc (): x = 300 Baskı (x) işlevim () İç İşlev Yukarıdaki örnekte açıklandığı gibi, x değişkeni işlevin dışında kullanılamaz, ancak işlevin içindeki herhangi bir işlev için kullanılabilir: Misal Yerel değişkene fonksiyon içindeki bir fonksiyondan erişilebilir: def myfunc (): x = 300 def myinnerfunc (): Baskı (x) myinnerfunc () işlevim () Global Kapsam Python kodunun ana gövdesinde oluşturulan bir değişken global bir değişkendir ve global kapsama aittir. Global değişkenler, global ve yerel herhangi bir kapsamdan elde edilebilir. Misal Bir fonksiyonun dışında oluşturulan bir değişken globaldir ve herkes tarafından kullanılabilir: x = 300 def myfunc (): Baskı (x) işlevim () Baskı (x) Değişkenleri Adlandırma Bir işlevin içinde ve dışında aynı değişken adıyla çalışırsanız, Python bunlara biri küresel kapsamda (işlev dışında) ve diğeri yerel kapsamda (işlev içinde) bulunan iki ayrı değişken olarak davranır: Misal İşlev yerel x'i basar ve kod global x'i basar: x = 300 def myfunc (): x = 200 Baskı (x) işlevim () Baskı (x) Global Anahtar Kelime Genel bir değişken oluşturmanız gerekiyor, ancak yerel kapsamda kalıyorsanız, global anahtar sözcüğünü kullanabilirsiniz. Global anahtar sözcüğü değişkeni global yapar. Misal Global anahtar sözcüğünü kullanırsanız, değişken global kapsama aittir: def myfunc (): küresel x x = 300 işlevim () Baskı (x) Ayrıca, bir işlevin içindeki genel bir değişkende değişiklik yapmak istiyorsanız global anahtar sözcüğünü kullanın. Misal Bir işlev içindeki genel değişkenin değerini değiştirmek için global anahtar sözcüğü kullanarak değişkene bakın: x = 300 def myfunc (): küresel x x = 200 işlevim () Baskı (x) Python Modülleri Modül nedir? Bir modülün kod kitaplığıyla aynı olduğunu düşünün. Uygulamanıza dahil etmek istediğiniz bir dizi işlevi içeren bir dosya. Modül Oluşturma Bir modül oluşturmak için istediğiniz kodu .py dosya uzantılı bir dosyaya kaydedin: Misal Bu kodu mymodule.py adlı bir dosyaya kaydedin def karşılama (isim): yazdır ("Merhaba" + ad) Modül Kullanma Şimdi import deyimini kullanarak az önce oluşturduğumuz modülü kullanabiliriz: Misal Mymodule adlı modülü içe aktarın ve karşılama işlevini çağırın: mymodule al mymodule.greeting ( "Can") Not: Bir modülden işlev kullanırken, sözdizimi: module_name.function_name kullanın. Modüldeki Değişkenler Modül, daha önce açıklandığı gibi fonksiyonlar içerebilir, aynı zamanda her türdeki değişkenleri de (diziler, sözlükler, nesneler vb.) İçerebilir: Misal Bu kodu mymodule.py dosyasına kaydedin person1 = { "name": "John", "yaş": 36, "country": "Norveç"} Misal Mymodule adlı modülü içe aktarın ve person1 sözlüğüne erişin: mymodule al a = mymodule.person1 ["yaş"] Baskı, (a) Modül Adlandırma Modül dosyasını istediğiniz gibi adlandırabilirsiniz, ancak dosya uzantısı .py olmalıdır Bir Modülü Yeniden Adlandırma Bir modülü içe aktarırken as anahtar sözcüğünü kullanarak bir takma ad oluşturabilirsiniz: Misal Mymodule için mx adlı bir takma ad oluşturun: mymodule'u mx olarak içe aktar a = mx.person1 ["yaş"] Baskı, (a) Dahili Modüller Python'da istediğiniz zaman içe aktarabileceğiniz birkaç yerleşik modül vardır. Misal Platform modülünü içe aktarın ve kullanın: ithalat platformu x = platform.system () Baskı (x) Dir () İşlevini Kullanma Bir modüldeki tüm işlev adlarını (veya değişken adlarını) listeleyen yerleşik bir işlev vardır. Dir () işlevi: Misal Platform modülüne ait tüm tanımlanmış adları listeleyin: ithalat platformu x = dir (platform) Baskı (x) Not: dir () işlevi, kendi oluşturduğunuz modüllerde de tüm modüllerde kullanılabilir. Modülden İçe Aktar From anahtar sözcüğünü kullanarak bir modülden yalnızca parçaları içe aktarmayı seçebilirsiniz. Misal Mymodule adlı modülün bir işlevi ve bir sözlüğü vardır: def karşılama (isim): yazdır ("Merhaba" + ad) person1 = { "name": "John", "yaş": 36, "country": "Norveç"} Misal Modülden yalnızca person1 sözlüğünü içe aktarın: mymodule ithalat kişisinden1 yazdır (kişi1 ["yaş"]) Not: from anahtar sözcüğünü kullanarak içe aktarırken, modüldeki öğelere atıfta bulunurken modül adını kullanmayın.  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 (14) – Python Yineleyicileri – Python Kapsamı – Python Modülleri – Python Danışmanlık

  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 (14) – Python Yineleyicileri – Python Kapsamı – Python Modülleri – Python Danışmanlık