NumPy İndeksleme ve Dilimleme
Kaya Ridvan

NumPy İndeksleme ve Dilimleme

NumPy indeksleme ve dilimleme, NumPy dizileriyle �al��rken �ok �nemli ve kullan��l� iki i�lemdir. Bu i�lemler sayesinde, dizilerin istedi�imiz b�l�mlerine veya elemanlar�na kolayca ula�abilir, de�i�tirebilir veya yeni diziler olu�turabiliriz. �imdi bunlar�n nas�l yap�ld��na bakal�m.
NumPy indeksleme, bir dizinin belirli bir eleman�na veya alt k�mesine eri�mek i�in kullan�lan bir y�ntemdir. NumPy dizilerinin indeks numaralar� 0’dan ba�lar ve dizinin boyutuna g�re artar. Bir boyutlu dizilerde indeks numaras� tek bir say�d�r ve dizinin s�ras�n� belirtir. �rne�in, a = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) dizisinde a[0] eleman� 10, a[4] eleman� 50’dir. �ndeks numaras� negatif de olabilir, bu durumda dizinin sonundan ba�a do�ru say�l�r. �rne�in, a[-1] eleman� 50, a[-3] eleman� 30’dur.
�ok boyutlu dizilerde ise indeks numaras� birden fazla say�dan olu�ur ve dizinin her boyutunu belirtir. �rne�in, b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) dizisinde b[0, 0] eleman� 1, b[1, 2] eleman� 6’d�r. �ndeks numaralar� virg�lle ayr�l�r ve s�ras�yla sat�r, s�tun veya d�zlem numaralar�n� g�sterir. �ndeks numaralar� negatif de olabilir, bu durumda da dizinin sonundan ba�a do�ru say�l�r. �rne�in, b[-1, -1] eleman� 9, b[-2, -3] eleman� 4’t�r.
NumPy dilimleme, bir dizinin belirli bir aral�ktaki elemanlar�na veya alt k�melerine eri�mek i�in kullan�lan bir y�ntemdir. NumPy dilimleme i�lemi, : i�areti ile belirtilen ba�lang��, biti� ve ad�m de�erlerini kullan�r. Ba�lang�� de�eri dahil, biti� de�eri hari�tir. Ad�m de�eri ise aral�ktaki elemanlar�n ka�ar ka�ar atlanaca��n� belirtir. �rne�in, a = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) dizisinde a[1:4] dilimi [20, 30, 40], a[0:5:2] dilimi [10, 30, 50] dizilerini verir. Dilimleme i�lemi, �ok boyutlu dizilerde de uygulanabilir. �rne�in, b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) dizisinde b[0:2, 1:3] dilimi [[2, 3], [5, 6]], b[:, ::-1] dilimi [[3, 2, 1], [6, 5, 4], [9, 8, 7]] dizilerini verir.
NumPy indeksleme ve dilimleme i�lemleri, dizilerin elemanlar�na veya alt k�melerine eri�menin yan� s�ra, dizileri de�i�tirmek veya yeni diziler olu�turmak i�in de kullan�labilir. �rne�in, a = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) dizisinde a[0] = 100 yaparak ilk eleman� 100’e de�i�tirebilir, b = a[1:3] yaparak yeni bir dizi olu�turabiliriz. Ancak, dikkat etmemiz gereken bir nokta, dilimleme i�lemi ile olu�turulan yeni dizilerin, orijinal dizinin bir kopyas� de�il, bir g�r�n�m� (view) oldu�udur. Yani, yeni diziyi de�i�tirdi�imizde, orijinal diziyi de de�i�tirmi� oluruz. �rne�in, b[0] = 200 yapt��m�zda, a dizisinin de [100, 200, 30, 40, 50] olarak de�i�ti�ini g�r�r�z. E�er, orijinal diziyi de�i�tirmeden yeni bir dizi olu�turmak istiyorsak, copy() metodunu kullanabiliriz. �rne�in, c = a[1:3].copy() yaparak, c dizisini de�i�tirdi�imizde, a dizisinin de�i�medi�ini g�r�r�z.
NumPy indeksleme ve dilimleme i�lemleri, NumPy dizileriyle �al��rken �ok �nemli ve kullan��l� iki i�lemdir. Bu i�lemler sayesinde, dizilerin istedi�imiz b�l�mlerine veya elemanlar�na kolayca ula�abilir, de�i�tirebilir veya yeni diziler olu�turabiliriz.
1. UYGULAMA
NumPy dizilerinde dilimleme i�lemlerini yapmak i�in a�a��daki ad�mlar� takip edebilirsiniz:
1. Ad�m: Bir boyutlu NumPy dizisi olu�turun ve dilimleme i�lemlerini uygulay�n. �rne�in, a = np.array([1,2,3,4,5,6]) dizisinde ilk �� eleman� se�mek i�in a[:3] yazabilirsiniz. Bu size [1,2,3] dizisini verecektir. Son iki eleman� se�mek i�in a[-2:] yazabilirsiniz. Bu size [5,6] dizisini verecektir. �ki�er atlayarak elemanlar� se�mek i�in a[::2] yazabilirsiniz. Bu size [1,3,5] dizisini verecektir.
2. Ad�m: �ki boyutlu NumPy dizisi olu�turun ve dilimleme i�lemlerini uygulay�n. �rne�in, b = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) dizisinde ilk iki sat�r� ve ilk iki s�tunu se�mek i�in b[:2, :2] yazabilirsiniz. Bu size [[1,2], [4,5]] dizisini verecektir. Son sat�r� ve son s�tunu se�mek i�in b[-1:, -1:] yazabilirsiniz. Bu size [[9]] dizisini verecektir. Her sat�rdan tek s�tun se�mek i�in b[:, ::2] yazabilirsiniz. Bu size [[1,3], [4,6], [7,9]] dizisini verecektir.
3. Ad�m: �� boyutlu NumPy dizisi olu�turun ve dilimleme i�lemlerini uygulay�n. �rne�in, c = np.array([[[1,2,3], [4,5,6]], [[7,8,9], [10,11,12]]]) dizisinde ilk k�p� se�mek i�in c[0] yazabilirsiniz. Bu size [[1,2,3], [4,5,6]] dizisini verecektir. Son k�pten son iki eleman� se�mek i�in c[-1, -1, -2:] yazabilirsiniz. Bu size [11,12] dizisini verecektir. Her k�pten ortadaki eleman� se�mek i�in c[:, 1, 1] yazabilirsiniz. Bu size [5,11] dizisini verecektir.
2. UYGULAMA
NumPy dizisinden dilimleme ile eleman se�me i�lemi, belirli bir aral�k veya ad�m boyutu ile dizinin bir k�sm�n� veya tamam�n� almak i�in kullan�lan bir y�ntemdir. Bu i�lem, dizinin ba�lang�� ve biti� indekslerini belirterek veya iki nokta �st �ste (:) sembol� kullanarak yap�labilir. A�a��daki i�lem ad�mlar�n� takip ederek eleman se�imi yap�n�z.
1. Ad�m: 10 ile 30 aras�nda say�lardan olu�an bir NumPy dizisi olu�turmak i�in np.arange(10,30) fonksiyonunu kullan�yoruz. Bu fonksiyon, 10 dahil 30 hari� olmak �zere 1’er artan say�lar� i�eren bir dizi d�nd�r�r. Olu�turulan dizinin boyutu 20’dir.
2. Ad�m: Olu�turulan dizinin 0 ile 4 indeks numaras� aras�ndaki elemanlara eri�mek i�in x[0:4] veya x[:4] ifadesini kullan�yoruz. Bu ifade, dizinin 0 dahil 4 hari� olmak �zere ilk 4 eleman�n� al�r. Bu elemanlar 10, 11, 12 ve 13’t�r.
3. Ad�m: Olu�turulan dizinin 4 indeks numaral� eleman�ndan son elemana kadar eri�mek i�in x[4:] ifadesini kullan�yoruz. Bu ifade, dizinin 4 dahil son elemana kadar olan k�sm�n� al�r. Bu elemanlar 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28 ve 29’dur.
4. Ad�m: Olu�turulan dizinin 0 indeks numaral� eleman�ndan ba�layarak indeks numaras� iki�er artarak 10 indeks numaral� elemana kadar eri�mek i�in x[0:10:2] ifadesini kullan�yoruz. Bu ifade, dizinin 0 dahil 10 hari� olmak �zere her 2. eleman�n� al�r. Bu elemanlar 10, 12, 14, 16 ve 18’dir..
3. UYGULAMA
NumPy, Python programlama dilinde say�sal hesaplamalar i�in kullan�lan bir k�t�phanedir. NumPy dizileri, ayn� t�rdeki verileri depolayan �ok boyutlu veri yap�lar�d�r. NumPy dizilerinde dilimleme, belirli bir aral�ktaki dizi elemanlar�n� se�mek i�in kullan�lan bir y�ntemdir. Dilimleme i�lemi i�in k��eli parantezler i�inde sat�r ve s�tun indekslerini belirtmek gerekir. A�a��da verilen i�lem ad�mlar�n� takip ederek dilimleme i�lemini yap�n.
1. Ad�m: �ki boyutlu bir dizi olu�turunuz. y=np.random.randint(0,10,(4,4))
Bu ad�mda, 0 ile 10 aras�nda rastgele tam say�lar �reten np.random.randint fonksiyonunu kullanarak 4x4 boyutunda bir dizi olu�turuyoruz. Bu diziyi y de�i�kenine at�yoruz. Olu�turulan diziyi g�rmek i�in y yaz�p �al��t�rabilirsiniz. �rnek bir ��kt� ��yle olabilir:
y = [[2 8 6 9]
[7 4 3 0]
[5 1 9 2]
[0 3 7 6]]
2. Ad�m: Olu�turulan dizinin ikinci sat�r�n�n t�m s�tunlar�n� se�me i�lemini yap�n�z. y[1,:]
Bu ad�mda, y dizisinin ikinci sat�r�n� se�mek i�in k��eli parantezler i�inde 1 yaz�yoruz. Bu, dizinin ikinci sat�r�n�n indeksini belirtir. Dizilerde indeksleme s�f�rdan ba�lar, yani ilk sat�r�n indeksi 0, ikinci sat�r�n indeksi 1, ��nc� sat�r�n indeksi 2 ve d�rd�nc� sat�r�n indeksi 3’t�r. T�m s�tunlar� se�mek i�in ise virg�l koyup iki nokta �st �ste i�aretini yaz�yoruz. Bu, s�tun indeksinin ba�lang�� ve biti� de�erlerini belirtmez, yani t�m s�tunlar� kapsar. Bu �ekilde yazd��m�zda, y[1,:] ifadesi y dizisinin ikinci sat�r�n�n t�m s�tunlar�n� se�er. Bu ifadeyi yaz�p �al��t�rd��m�zda, �rnek bir ��kt� ��yle olabilir:
y[1,:] = [7 4 3 0]
3. Ad�m: Olu�turulan dizinin ikinci s�tununun t�m sat�rlar�n� se�me i�lemini yap�n�z. y[:,1]
Bu ad�mda, y dizisinin ikinci s�tununu se�mek i�in k��eli parantezler i�inde virg�l koyup 1 yaz�yoruz. Bu, dizinin ikinci s�tununun indeksini belirtir. Dizilerde indeksleme s�f�rdan ba�lar, yani ilk s�tunun indeksi 0, ikinci s�tunun indeksi 1, ��nc� s�tunun indeksi 2 ve d�rd�nc� s�tunun indeksi 3’t�r. T�m sat�rlar� se�mek i�in ise iki nokta �st �ste i�aretini yaz�yoruz. Bu, sat�r indeksinin ba�lang�� ve biti� de�erlerini belirtmez, yani t�m sat�rlar� kapsar. Bu �ekilde yazd��m�zda, y[:,1] ifadesi y dizisinin ikinci s�tununun t�m sat�rlar�n� se�er. Bu ifadeyi yaz�p �al��t�rd��m�zda, �rnek bir ��kt� ��yle olabilir:
y[:,1] = [8 4 1 3]
4. Ad�m: Olu�turulan dizinin ilk iki sat�r� ile ilk �� s�tununu se�me i�lemini yap�n�z. y[0:2,0:3]
Bu ad�mda, y dizisinin ilk iki sat�r�n� se�mek i�in k��eli parantezler i�inde 0:2 yaz�yoruz. Bu, sat�r indeksinin ba�lang�� ve biti� de�erlerini belirtir. Ba�lang�� de�eri dahil, biti� de�eri hari�tir. Yani 0:2, 0 ve 1 indeksli sat�rlar� se�er. �lk �� s�tunu se�mek i�in ise virg�l koyup 0:3 yaz�yoruz. Bu da, s�tun indeksinin ba�lang�� ve biti� de�erlerini belirtir. Ba�lang�� de�eri dahil, biti� de�eri hari�tir. Yani 0:3, 0, 1 ve 2 indeksli s�tunlar� se�er. Bu �ekilde yazd��m�zda, y[0:2,0:3] ifadesi y dizisinin ilk iki sat�r� ile ilk �� s�tununu se�er. Bu ifadeyi yaz�p �al��t�rd��m�zda, �rnek bir ��kt� ��yle olabilir:
y[0:2,0:3] = [[2 8 6]
[7 4 3]]
5. Ad�m: Olu�turulan dizinin ilk iki s�tununu se�me i�lemini yap�n�z. y[:,0:2]
Bu ad�mda, y dizisinin ilk iki s�tununu se�mek i�in k��eli parantezler i�inde virg�l koyup 0:2 yaz�yoruz. Bu, s�tun indeksinin ba�lang�� ve biti� de�erlerini belirtir. Ba�lang�� de�eri dahil, biti� de�eri hari�tir. Yani 0:2, 0 ve 1 indeksli s�tunlar� se�er. T�m sat�rlar� se�mek i�in ise iki nokta �st �ste i�aretini yaz�yoruz. Bu, sat�r indeksinin ba�lang�� ve biti� de�erlerini belirtmez, yani t�m sat�rlar� kapsar. Bu �ekilde yazd��m�zda, y[:,0:2] ifadesi y dizisinin ilk iki s�tununun t�m sat�rlar�n� se�er. Bu ifadeyi yaz�p �al��t�rd��m�zda, �rnek bir ��kt� ��yle olabilir:
y[:,0:2] = [[2 8]
[7 4]
[5 1]
[0 3]]
6. Ad�m: Olu�turulan dizide 4 say�s�ndan b�y�k de�ere sahip olan dizi elemanlar� i�in mant�ksal se�im i�lemini yap�n�z. y[y>4]
Bu ad�mda, y dizisinde 4 say�s�ndan b�y�k de�ere sahip olan dizi elemanlar�n� se�mek i�in k��eli parantezler i�inde y>4 yaz�yoruz. Bu, y dizisinin her bir eleman�n� 4 say�s� ile kar��la�t�rarak bir mant�ksal de�er d�nd�r�r. E�er eleman 4’ten b�y�kse True, de�ilse False olur. Bu �ekilde yazd��m�zda, y[y>4] ifadesi y dizisinde 4’ten b�y�k olan elemanlar� bir dizi olarak d�nd�r�r. Bu ifadeyi yaz�p �al��t�rd��m�zda, �rnek bir ��kt� ��yle olabilir:
y[y>4] = [8 6 9 7 5 9 7 6]
NumPy Yeniden Boyutland�rma
NumPy, Python programlama dilinde bilimsel hesaplamalar i�in kullan�lan bir k�t�phanedir. NumPy dizisi, ayn� t�rden verileri tutan �ok boyutlu bir veri yap�s�d�r. NumPy dizilerinin boyutu, dizinin ka� eleman i�erdi�ini belirler. NumPy dizilerinin �ekli ise, dizinin ka� boyutlu oldu�unu ve her boyutta ka� eleman bulundu�unu g�sterir.
NumPy dizilerini yeniden boyutland�rmak, dizinin �eklini de�i�tirmek anlam�na gelir. NumPy dizilerini yeniden boyutland�rmak i�in reshape fonksiyonu kullan�l�r. reshape fonksiyonu, bir NumPy dizisini ve yeni bir �ekil parametresi al�r. reshape fonksiyonu, dizinin elemanlar�n� yeni �ekle uyacak �ekilde yeniden d�zenler ve yeni bir NumPy dizisi d�nd�r�r. reshape fonksiyonu, dizinin eleman say�s�n� de�i�tirmez, sadece dizinin boyutlar�n� de�i�tirir.
reshape fonksiyonunun kullan�m� i�in bir �rnek verelim. �ncelikle, 12 elemanl� bir NumPy dizisi olu�tural�m:
python
import numpy as np
dizi = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
print(dizi)
print(dizi.shape)
Bu kodun ��kt�s� ��yle olacakt�r:
python
[ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12]
(12,)
G�r�ld�� gibi, dizi tek boyutlu bir NumPy dizisidir ve 12 eleman i�erir. �imdi, bu diziyi reshape fonksiyonu ile iki boyutlu bir NumPy dizisine d�n��t�relim. reshape fonksiyonuna yeni bir �ekil parametresi olarak (3, 4) verelim. Bu, diziyi 3 sat�r ve 4 s�tundan olu�an bir matrise d�n��t�recektir.
python
yeni_dizi = dizi.reshape(3, 4)
print(yeni_dizi)
print(yeni_dizi.shape)
Bu kodun ��kt�s� ��yle olacakt�r:
python
[[ 1 2 3 4]
[ 5 6 7 8]
[ 9 10 11 12]]
(3, 4)
G�r�ld�� gibi, yeni_dizi iki boyutlu bir NumPy dizisidir ve 3 sat�r ve 4 s�tun i�erir. reshape fonksiyonu, dizinin elemanlar�n� s�rayla yeni �ekle uyacak �ekilde yerle�tirmi�tir. reshape fonksiyonu, dizinin eleman say�s�n� de�i�tirmedi�i i�in, yeni �eklin �arp�m� eski �ekle e�it olmal�d�r. Yani, (3, 4) �eklindeki bir dizinin eleman say�s� 3 x 4 = 12 olmal�d�r.
reshape fonksiyonu, NumPy dizilerinin �eklini de�i�tirmek i�in kullan��l� bir ara�t�r. NumPy dizilerinin �eklini de�i�tirmek, verileri farkl� �ekillerde g�rselle�tirmek, analiz etmek veya i�lemek i�in gerekebilir. NumPy k�t�phanesi, reshape fonksiyonunun yan� s�ra, NumPy dizilerinin �eklini de�i�tirmek i�in ba�ka fonksiyonlar da sunar. Bu fonksiyonlar hakk�nda daha fazla bilgi i�in, NumPy k�t�phanesinin resmi belgelerine bakabilirsiniz.
4. UYGULAMA
NumPy dizilerini yeniden boyutland�rma i�lemini anlamak i�in a�a��daki ad�mlar� takip ediniz.
1. Ad�m: Bir boyutlu NumPy dizisi olu�turunuz. 0 ile 15 aras�ndaki say�lar� i�eren bir dizi olu�tural�m.
python
import numpy as np
dizi = np.arange(0, 16)
dizi
2. Ad�m: Olu�turdu�unuz diziyi iki boyutlu h�le getiriniz. 4 sat�r ve 4 s�tundan olu�an bir matris �eklinde yeniden boyutland�ral�m.
python
yenidizi2d = dizi.reshape(4, 4)
yenidizi2d
3. Ad�m: Olu�turdu�unuz diziyi �� boyutlu h�le getiriniz. 2 katman, 4 sat�r ve 4 s�tundan olu�an bir k�p �eklinde yeniden boyutland�ral�m.
python
yenidizi3d = dizi.reshape(2, 4, 4)
yenidizi3d
4. Ad�m: Olu�turdu�unuz �� boyutlu veya iki boyutlu bir diziyi bir boyutlu h�le getiriniz. -1 parametresini kullanarak dizinin t�m elemanlar�n� tek bir boyutta s�ralayal�m.
python
yenidizi3d.reshape(-1)
yenidizi2d.reshape(-1)
Sosyal Medyada Paylaşın:

Kaya Ridvan Şiirleri

En Çok Okunan Şiirleri

Bir Veri Setinden Ürün Tahmini Yapmak İçin Bir Makine Öğrenmesi Modeli Eğitmek CANVA VE HeyGen Kullanarak Yapay Zekayla Konuşan Avatar Videoları Oluşturma PYTHONLA YAPAY ZEKALI HASTALIK DANIŞMA CHATBOTU UYGULAMALI ETKİLİ PROMPT ÖRNEKLERİ Şizofreni Hastalarının Konuşma Ve Yazma Metinlerinden PANSS (Pozitif ve Negatif Sendrom Ölçeği) Skorlarını Tahmin Etmek İçin Bir Makine Öğrenmesi Projesi YAPAY ZEKA DİL MODELİ BİNG'İ KANDIRMAK İÇİN PROMPTLAR Pandas Seri / DataFrame Birleştirme Depresyon Veri Setini Kullanarak Bir Yapay Sinir Ağı Modeli Oluşturmak ve Eğitmek W KUŞAĞI (YAPAY ZEKA KUŞAĞI) PYTHONLA BİTKİ HASTALIKLARINI TANIYAN BİR SİNİR AĞI MODELİNİ EĞİTMEK VE DEĞERLENDİRMEK

Anasayfa

Şiirler

Yazılar

Forum

Nedir?

Kitap

Bi Cümle

İletişim

NumPy İndeksleme ve Dilimleme