PYTHON NumPy (2) – NumPy Dizi Dilimleme – NumPy Veri Türleri – 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 (1 Kişi oy verdi, 5 üzerinden ortalama puan: 5,00. Bu yazıya oy vermek ister misiniz?)
Loading...

PYTHON NumPy (2) – NumPy Dizi Dilimleme – NumPy Veri Türleri – PYTHON NumPy DANIŞMANLIK

2 Ağustos 2020 Bir Değer Dönüştürülemezse ne olur? Boyutlu Dizileri Dilimleme Dizinin Veri Türünü Kontrol Etme Dizinin Verisine Sahip Olup Olmadığını Kontrol Edin! GÖRÜNÜM'de Değişiklik Yapın Kopyalama ve Görüntüleme Arasındaki Fark NumPy Dizi Kopyalama ve Görüntüleme NumPy Veri Türleri Ödevcim Online Python'da Veri Türleri Tanımlı Veri Türüyle Diziler Oluşturma Varolan Dizilere Veri Türünü Dönüştürme 0
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 mail adresinden bize ulaşabilir veya sayfanın en altındaki formu doldurup size ulaşmamızı bekleyebilirsiniz.


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.


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