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.

The post PYTHON NUMPY (4) – NumPy Birleştirme Dizisi – NumPy Bölme Dizisi – NumPy Dizisi Yineleme – PYTHON NUMPY DANIŞMANLIK first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).

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.

The post PYTHON (17) – Python PIP – Python’u Hariç Tutma – Python Kullanıcı Girişi – PYTHON DANIŞMANLIK first appeared on Online (Parayla Ödev Yaptırma).