PythonNumPyTemel Bilgiler Hile Sayfası
NumPydizileri için hızlı başvuru kılavuzu. Dizi oluşturmayı, yeniden şekillendirmeyi, indekslemeyi, dilimlemeyi ve matematiksel işlemleri öğrenin.
Dizi Oluşturma ve Denetleme
Numpy dizilerini başlatma ve şekil özelliklerini çıkarma yöntemleri.
| Yöntem / İşlev | Sözdizimi | Açıklama |
|---|---|---|
| np.array() | np.array(list) | Bir listeden homojen, çok boyutlu bir ndarray oluşturur. |
| np.arange() | np.arange(start, stop, step) | Belirli bir aralıkta eşit aralıklı değerlere sahip bir dizi oluşturur. |
| np.linspace() | np.linspace(start, stop, num) | Belirtilen aralıkta eşit aralıklı sayıda değer içeren bir dizi oluşturur. |
| np.zeros() / np.ones() | np.zeros(shape) / np.ones(shape) | Belirtilen şekilde sıfırlarla veya birlerle dolu dizileri başlatır. |
| shape / dtype | arr.shape / arr.dtype | Dizinin dönen boyutlarını ve öğe türünü öznitelikler. |
Dizi Manipülasyonu ve Matematik
Dizi düzenlerini değiştirmeye ve matematiksel toplamalar gerçekleştirmeye yönelik rutinler.
| Yöntem / İşlev | Sözdizimi | Açıklama |
|---|---|---|
| reshape() | arr.reshape(new_shape) | Bir diziye verilerini değiştirmeden yeni bir şekil verir. |
| arr.T | arr.T | Özniteliği aktar. Dizinin eksenlerini ters çevirir. |
| np.concatenate() | np.concatenate((a1, a2), axis=0) | Mevcut bir eksen boyunca bir dizi diziyi birleştirir. |
| mean() / std() | arr.mean() / arr.std() | Aritmetik ortalamayı ve standart sapmayı hesaplar. |
| sum() / dot() | arr.sum() / np.dot(a, b) | Öğeleri toplar veya nokta çarpım matris çarpımını hesaplar. |
İnteraktif Demo Komut Dosyası
# np.array()
np.array(list)
# np.arange()
np.arange(start, stop, step)
# np.linspace()
np.linspace(start, stop, num)
# np.zeros() / np.ones()
np.zeros(shape) / np.ones(shape)
# shape / dtype
arr.shape / arr.dtype
# reshape()
arr.reshape(new_shape)
# arr.T
arr.T
# np.concatenate()
np.concatenate((a1, a2), axis=0)
# mean() / std()
arr.mean() / arr.std()
# sum() / dot()
arr.sum() / np.dot(a, b)Sıkça Sorulan Sorular
Standart Python listeleri yerine nedenNumPydizileri kullanılmalı?
NumPydizileri bitişik bellek bloklarında depolanır, bu da onları sayısal hesaplamalar için önemli ölçüde daha hızlı ve bellek açısından daha verimli hale getirir.
NumPy'de yayın nedir?
Yayınlama, farklı şekillerdeki diziler üzerinde aritmetik işlemlerin gerçekleştirilmesine olanak tanır ve daha küçük diziyi, daha büyük dizinin şekline otomatik olarak uyacak şekilde genişletir.
İlgili Konular
PandasSerisi ve DataFrames için başvuru kılavuzu. Veri yüklemeyi, temizlemeyi, seçmeyi, gruplandırmayı ve birleştirmeyi öğrenin.
Python Matematik Modülü İşlevleri Hile SayfasıPython matematik standart kütüphanesi için hızlı başvuru kılavuzu. Trigonometrik, logaritmik, yuvarlama ve aritmetik fonksiyonların nasıl kullanılacağını öğrenin.
Python Yerleşik İşlevleri Hile SayfasıPython'un yerleşik işlevlerine ilişkin başvuru kılavuzu. Yazdırma, uzunluk, aralık, numaralandırma, zip, harita, filtre ve daha fazlasını nasıl kullanacağınızı öğrenin.
Önerilen Python Kaynakları
İlgili etkileşimli eğitimler, yardımcı sayfalar ve kod karşılaştırmalarıyla bilginizi genişletin.
Python Döngüleri
Veriler üzerinde yineleme yapmak için Python döngülerini nasıl kullanacağınızı öğrenin. Etkileşimli örneklerle for döngüleri, while döngüleri, kesme, devam etme ve döngü en iyi uygulamaları konusunda uzmanlaşın.
Python'da Liste Nasıl Sıralanır
Python'da sort() yöntemini ve sorted() işlevini kullanarak bir listeyi nasıl sıralayacağınızı öğrenin. Özel anahtar sıralama ve ters sıralama örneklerini keşfedin.
Python vs JavaScript: Hangi Programlama Dili En İyisidir?
Python ve JavaScript arasında kapsamlı bir karşılaştırma. Sözdizimi farklılıklarını, performansı, kullanım örneklerini (arka uç ve ön uç) ve kodlama örneklerini keşfedin.