NumPy'ye Giriş

NumPy, sayısal hesaplamalar için güçlü bir Python kütüphanesidir. Diziler, matematiksel işlevler ve geleneksel Python listelerinden çok daha hızlı işlemler için destek sağlar.

Bu derste, verimli sayısal işlemler için NumPy'yi nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.

NumPy'yi Yükleme

NumPy'yi yüklemek için terminalinizde aşağıdaki komutu kullanın:

pip install numpy

Yükleme tamamlandıktan sonra bu kütüphaneyi Python betiklerinizde içe aktarabilirsiniz:

# Importing numpy
import numpy as np

print("NumPy imported successfully")

NumPy Dizileri Oluşturma

NumPy dizileri, Python listelerinden daha hızlıdır ve belleği daha verimli kullanır. Dizileri listelerden veya yerleşik işlevleri kullanarak oluşturabilirsiniz:

# Creating arrays
import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr)  # Outputs: [1 2 3 4]

Dizi İşlemleri

NumPy, listeler üzerinde döngü oluşturmaktan çok daha hızlı olan öğe bazlı işlemleri destekler:

# Element-wise operations
arr = np.array([1, 2, 3, 4])
print(arr + 10)  # Outputs: [11 12 13 14]

Dizi Dizinleme ve Dilimleme

NumPy dizileri gelişmiş dizinlemeyi ve dilimlemeyi destekler:

# Indexing and slicing
arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])
print(arr[1:4])  # Outputs: [20 30 40]

Çok Boyutlu Dizilerle Çalışma

NumPy, çok boyutlu dizileri (matrisleri) destekler:

# Creating a 2D array
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(matrix)

Matematiksel İşlemler

NumPy; mean, ortanca ve standart sapma gibi işlemler için yerleşik matematiksel işlevler sağlar:

# Mathematical operations
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.mean(arr))  # Outputs: 3.0

Dizi Oluşturma

NumPy, arange ve linspace gibi işlevlerle diziler oluşturabilir:

# Generating arrays
arr = np.arange(0, 10, 2)
print(arr)  # Outputs: [0 2 4 6 8]

NumPy Kullanırken Sık Yapılan Hatalar

Kaçınmanız gereken bazı hatalar şunlardır:

• Büyük veri kümelerinde NumPy dizileri yerine Python listeleri kullanmak.
• İşlemleri gerçekleştirmeden önce çok boyutlu dizilerin şeklini kontrol etmeyi unutmak.
• Vektörleştirilmiş işlemlerden yararlanmamak.

Ne Öğrendik?

Bu derste şunları öğrendiniz:

• NumPy'ı yükleme ve içe aktarma.
• NumPy dizilerinin Python listelerine göre avantajlarını.
• Dizi işlemlerini, dizinlemeyi ve dilimlemeyi gerçekleştirmeyi.
• Çok boyutlu diziler ve yerleşik matematiksel işlevlerle çalışmayı.

Harika iş! Şimdi bir sonraki konuya geçelim.