NumPy Dizi İncelemesi

NumPy dizi incelemesi, NumPy kütüphanesi ile oluþturulan çok boyutlu dizilerin özelliklerini ve yapýsýný anlamak için kullanýlan bir yöntemdir. NumPy dizisi hakkýnda detaylý bilgi edinmek için kullanýlan özellikler þunlardýr:
- shape: Bu özellik, dizinin kaç satýr ve sütundan oluþtuðunu gösterir. Örneðin, 3x4 boyutunda bir dizi oluþturalým:
python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
print(a.shape)
Bu kodun çýktýsý (3, 4) olacaktýr. Bu, dizinin 3 satýr ve 4 sütundan oluþtuðunu gösterir.
- ndim: Bu özellik, dizinin kaç boyutlu olduðunu gösterir. Örneðin, yukarýdaki dizinin boyutunu öðrenmek için:
python
print(a.ndim)
Bu kodun çýktýsý 2 olacaktýr. Bu, dizinin 2 boyutlu olduðunu gösterir.
- size: Bu özellik, dizinin toplam eleman sayýsýný gösterir. Örneðin, yukarýdaki dizinin eleman sayýsýný öðrenmek için:
python
print(a.size)
Bu kodun çýktýsý 12 olacaktýr. Bu, dizinin 12 elemandan oluþtuðunu gösterir.
- dtype: Bu özellik, dizinin elemanlarýnýn veri tipini gösterir. Örneðin, yukarýdaki dizinin veri tipini öðrenmek için:
python
print(a.dtype)
Bu kodun çýktýsý int64 olacaktýr. Bu, dizinin elemanlarýnýn 64 bitlik tam sayýlar olduðunu gösterir.
- itemsize: Bu özellik, dizinin her bir elemanýnýn bellekte kapladýðý bayt sayýsýný gösterir. Örneðin, yukarýdaki dizinin her bir elemanýnýn bellek boyutunu öðrenmek için:
python
print(a.itemsize)
Bu kodun çýktýsý 8 olacaktýr. Bu, dizinin her bir elemanýnýn 8 bayt (64 bit) bellek kullandýðýný gösterir.
9. UYGULAMA
NumPy dizilerinin incelenmesinde kullanýlan özelliklerle iþlem yapmak için aþaðýdaki iþlem adýmlarýný takip ediniz.
1. Adým: NumPy shape özelliðini kullanarak bir dizinin her bir boyutundaki eleman sayýsýný öðrenme ve diziyi yeniden boyutlandýrma iþlemini gerçekleþtiriniz.
- NumPy shape özelliði, dizinin þeklini gösteren bir tuple (demet) döndürür. Tuple’ýn eleman sayýsý, dizinin boyutuna eþittir. Tuple’ýn her bir elemaný ise, dizinin ilgili boyutundaki eleman sayýsýný gösterir. Örneðin, aþaðýdaki kodda a dizisinin shape özelliði (2, 3) olacaktýr. Bu, dizinin 2 boyutlu olduðunu ve her boyutta 3 eleman olduðunu gösterir.
python
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.shape)
# (2, 3)
- NumPy shape özelliðini deðiþtirerek, diziyi yeniden boyutlandýrmak mümkündür. Ancak, yeni shape’in eleman sayýsý, orijinal shape’in eleman sayýsýna eþit olmalýdýr. Aksi halde, ValueError hatasý alýnýr. Örneðin, a dizisini (3, 2) þekline getirmek için:
python
a.shape = (3, 2)
print(a)
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
- NumPy shape özelliðini deðiþtirmek yerine, reshape() metodu da kullanýlabilir. Bu metod, diziyi yeniden boyutlandýrýr ve yeni bir dizi döndürür. Orijinal dizi ise deðiþmez. Örneðin, a dizisini (6, 1) þekline getirmek için:
python
b = a.reshape(6, 1)
print(b)
# [[1]
# [2]
# [3]
# [4]
# [5]
# [6]]
print(a)
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
2. Adým: NumPy ndim özelliðini kullanarak bir dizinin boyutunu öðrenme iþlemini gerçekleþtiriniz.
- NumPy ndim özelliði, dizinin kaç boyutlu olduðunu gösteren bir tam sayý döndürür. Örneðin, aþaðýdaki kodda b dizisinin ndim özelliði 1, c dizisinin ndim özelliði ise 2 olacaktýr. Bu, b dizisinin tek boyutlu (vektör), c dizisinin ise iki boyutlu (matris) olduðunu gösterir.
python
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(b.ndim)
# 1
c = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
print(c.ndim)
# 2
3. Adým: NumPy size özelliðini kullanarak bir dizinin toplam eleman sayýsýný öðrenme iþlemini gerçekleþtiriniz.
- NumPy size özelliði, dizinin toplam eleman sayýsýný gösteren bir tam sayý döndürür. Örneðin, aþaðýdaki kodda d dizisinin size özelliði 5 olacaktýr. Bu, dizinin 5 elemandan oluþtuðunu gösterir.
python
d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(d.size)
# 5
4. Adým: NumPy dtype özelliðini kullanarak bir dizinin elemanlarýnýn veri tipini öðrenme iþlemini gerçekleþtiriniz. NOT !!! NumPy dizisinde tüm elemanlar ayný veri tipine sahiptir.
- NumPy dtype özelliði, dizinin elemanlarýnýn veri tipini gösteren bir nesne döndürür. NumPy dizisinde tüm elemanlar ayný veri tipine sahiptir. Örneðin, aþaðýdaki kodda e dizisinin dtype özelliði int32, f dizisinin dtype özelliði ise float64 olacaktýr. Bu, e dizisinin elemanlarýnýn 32 bitlik tam sayýlar, f dizisinin elemanlarýnýn ise 64 bitlik ondalýk sayýlar olduðunu gösterir.
python
e = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(e.dtype)
# int32
f = np.array([1.1, 2.2, 3.3])
print(f.dtype)
# float64
5. Adým: NumPy itemsize özelliðini kullanarak bir dizinin her bir elemanýnýn bayt cinsinden deðerini öðrenme iþlemini gerçekleþtiriniz.
- NumPy itemsize özelliði, dizinin her bir elemanýnýn bellekte kapladýðý bayt sayýsýný gösteren bir tam sayý döndürür. Örneðin, aþaðýdaki kodda g dizisinin itemsize özelliði 4 olacaktýr. Bu, dizinin her bir elemanýnýn 4 bayt (32 bit) bellek kullandýðýný gösterir.
python
g = np.array([1, 2, 3])
print(g.itemsize)
# 4
Sosyal Medyada Paylaşın: