Data Science Academy · Ders

Dizileri Dizinleme ve Dilimleme

Satırları, sütunları ve aralıkları alın.

Dizileri Dizinleme ve Dilimleme, CoddyKit'te ücretsiz bir Data Science Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 4. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Data Science Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.

Grab the Pieces You Need

Real analysis means pulling out parts of your data. NumPy's indexing lets you grab single values, rows, columns, or ranges with ease. ✂️

Single Elements by Position

Just like a list, you reach one element by its index. Counting starts at zero, so arr[0] is the very first value.

arr = np.array([10, 20, 30])
arr[0]  # 10

Count From the End

Negative indices count backward. arr[-1] hands you the last element without needing to know the array's length.

arr[-1]  # 30

Slices Grab a Range

A slice uses start:stop to pull a range. The start is included, the stop is not, just like Python lists.

np.arange(10)[2:5]  # 2 3 4

Steps Inside a Slice

Add a third number for a step. Using ::2 keeps every other element, an easy way to thin out data.

np.arange(10)[::2]  # 0 2 4 6 8

Two Dimensions, One Bracket

For a 2D array, give row and column in one bracket: arr[row, col]. This is cleaner than chaining two sets of brackets.

m = np.array([[1, 2], [3, 4]])
m[1, 0]  # 3

Grab a Whole Row

A lone colon means take everything along that axis. So m[0, :] returns the entire first row.

m[0, :]  # array([1, 2])

Grab a Whole Column

Flip it to pull a column. m[:, 0] sweeps every row and keeps just the first column's values.

m[:, 0]  # array([1, 3])

Slices Are Views, Not Copies

Careful: a slice is a view into the original. Change the slice and the source array changes too, which can surprise you.

s = arr[0:2]
s[0] = 99  # arr also changes

Make a Real Copy

When you need independence, call copy. It hands back a separate array so edits never touch the original.

safe = arr[0:2].copy()

Slice to Assign, Too

Indexing works on the left side as well. Assign to a slice and you update a whole range in one move.

arr[0:2] = 0  # first two become 0

Quick Check

Let's test selecting a column from a 2D array.

Recap

You can now carve up arrays: index single values, slice ranges with steps, target rows and columns, and copy when you need to stay safe. 🎉

Sıkça Sorulan Sorular

“Dizileri Dizinleme ve Dilimleme” dersi ücretsiz mi?

Evet — “Dizileri Dizinleme ve Dilimleme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Data Science Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Data Science Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.

“Dizileri Dizinleme ve Dilimleme” dersinde ne öğreneceğim?

Satırları, sütunları ve aralıkları alın. Data Science Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.

Data Science Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?

Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Data Science Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 4. dersidir.

“Dizileri Dizinleme ve Dilimleme” dersi ne kadar sürer?

Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.

Bu Data Science Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?

Evet. Her Data Science Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.

Bu kursun tüm dersleri

← Data Science Academy Sayfasına Dön