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'nin nasıl kullanılacağını öğreneceksiniz.

NumPy'yi Kurma

NumPy'yi kurmak için terminalinizde aşağıdaki komutu kullanın:

pip install numpy

Kurulum tamamlandıktan sonra 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. Listelerden veya yerleşik işlevleri kullanarak diziler 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 eleman 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 dizeleri 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, medyan 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

Diziler 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 ile Yapılan Yaygın Hatalar

Kaçınmanız gereken bazı hatalar şunlardır:

• Büyük veri kümeleri için 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'yi nasıl kuracağınızı ve içe aktaracağınızı.
• NumPy dizilerinin Python listelerine göre avantajlarını.
• Dizi işlemlerini, dizinlemeyi ve dilimlemeyi nasıl gerçekleştireceğinizi.
• Çok boyutlu dizilerle ve yerleşik matematiksel işlevlerle nasıl çalışacağınızı.

Harika iş çıkardınız! Şimdi bir sonraki konuya geçelim.