PYTHON NumPy (1) – PYTHON NumPy’e Giriş – PYTHON NumPy DANIŞMANLIK

Ödevcim'le ödevleriniz bir adım önde ... 7/24 Hizmet Vermekteyiz... Tüm işleriniz Ankara'da Billgatesweb şirketi güvencesiyle yapılmaktadır. 0 (312) 276 75 93 --- @ İletişim İçin Whatsapp Mesajı + 90 542 371 29 52 @ Ödev Hazırlama, Proje Hazırlama, Makale Hazırlama, Tez Hazırlama, Essay Hazırlama, Çeviri Hazırlama, Analiz Hazırlama, Sunum Hazırlama, Rapor Hazırlama, Çizim Hazırlama, Video Hazırlama, Reaction Paper Hazırlama, Review Paper Hazırlama, Proposal Hazırlama, Öneri Formu Hazırlama, Kod Hazırlama, Akademik Danışmanlık, Akademik Danışmanlık Merkezi, Ödev Danışmanlık, Proje Danışmanlık, Makale Danışmanlık, Tez Danışmanlık, Essay Danışmanlık, Çeviri Danışmanlık, Analiz Danışmanlık, Sunum Danışmanlık, Rapor Danışmanlık, Çizim Danışmanlık, Video Danışmanlık, Reaction Paper Danışmanlık, Review Paper Danışmanlık, Proposal Danışmanlık, Öneri Formu Danışmanlık, Kod Danışmanlık, Formasyon Danışmanlık, Tez Danışmanlık Ücreti, Ödev Yapımı, Proje Yapımı, Makale Yapımı, Tez Yapımı, Essay Yapımı, Essay Yazdırma, Essay Hazırlatma, Essay Hazırlama, Ödev Danışmanlığı, Ödev Yaptırma, Tez Yazdırma, Tez Merkezleri, İzmir Tez Merkezi, Ücretli Tez Danışmanlığı, Akademik Danışmanlık Muğla, Educase Danışmanlık, Proje Tez Danışmanlık, Tez Projesi Hazırlama, Tez Destek, İktisat ödev YAPTIRMA, Üniversite ödev yaptırma, Matlab ödev yaptırma, Parayla matlab ödevi yaptırma, Mühendislik ödev yaptırma

1 Star2 Stars3 Stars4 Stars5 Stars (Bu yazıya oy vermek ister misiniz?)
Loading...

PYTHON NumPy (1) – PYTHON NumPy’e Giriş – PYTHON NumPy DANIŞMANLIK

2 Ağustos 2020 0-D Diziler 1-B Diziler 2 Boyutlu Dizilere Erişim 3 Boyutlu Dizilere Erişim Boyut Sayısı Kontrol Edilebilir mi? Dizi Öğelerine Erişim Dizilerdeki Boyutlar Neden NumPy Kullanılmalı? Np olarak NumPy Np'yi np olarak içe aktarma NumPy Dizi Dizine Ekleme NumPy Dizileri Oluşturma NumPy hangi dilde yazılmıştır? NumPy Kod Tabanı nerededir? NumPy Kurulumu NumPy Neden Listelerden Daha Hızlıdır? NumPy nedir? NumPy Sürümünü Kontrol Etme NumPy'e Başlarken NumPy'yi İçe Aktar Ödevcim Online PYTHON NumPy Giriş Yüksek Boyutlu Diziler 0
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.


 

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir