Yeni Başlayanlar İçin 12 NumPy İşlemi

Numerical Python'un kısaltması olan NumPy, öncelikle dizilerle çalışmak ve bunlar üzerinde çok çeşitli matematiksel işlemler gerçekleştirmek için kullanılan bir Python kitaplığıdır. Python'da bilimsel hesaplama için temel kitaplıktır. NumPy genellikle SciPy, Pandas ve Matplotlib gibi veri bilimi ile ilgili diğer Python kitaplıkları ile birlikte kullanılır.

Bu makalede, NumPy kullanarak 12 temel işlemi nasıl gerçekleştireceğinizi öğreneceksiniz.

Bu NumPy Örneklerini Kullanma

Kodu doğrudan python yorumlayıcısına girerek bu makaledeki örnekleri çalıştırabilirsiniz. Bunu yapmak için komut satırından etkileşimli modda başlatın.

Ayrıca kaynak kodunun tamamını içeren bir Python Not Defteri dosyasına adresinden de erişebilirsiniz. bu GitHub deposu.

1. NumPy'yi np Olarak İçe Aktarma ve Sürüm Numarasını Yazdırma

kullanmanız gerekir içe aktarmak Python'daki herhangi bir kitaplığı içe aktarmak için anahtar kelime. NumPy genellikle aşağıdakiler altında içe aktarılır: np takma ad. Bu yaklaşımla NumPy paketine şu şekilde başvurabilirsiniz: np onun yerine dizi.

numpy'yi np olarak içe aktar
yazdır (np.__versiyon__)

Çıktı:

1.20.1

2. NumPy ndarray Nesnesi Nasıl Oluşturulur

NumPy'deki dizi nesnesi ndarray. NumPy'yi oluşturabilirsiniz ndarray kullanarak nesne dizi() yöntem. NS dizi() method bir liste, demet veya dizi benzeri bir nesneyi kabul eder.

NumPy Dizisi Oluşturmak için Tuple Kullanma

arrObj = np.dizi((23, 32, 65, 85))
arrObj

Çıktı:

dizi([23, 32, 65, 85])

NumPy Dizisi Oluşturmak için Liste Kullanma

arrObj = np.dizi([43, 23, 75, 15])
arrObj

Çıktı:

dizi([43, 23, 75, 15])

3. 0D, 1D, 2D, 3D ve N-Boyutlu NumPy Dizileri Nasıl Oluşturulur

0D Diziler

Bir dizinin her elemanı bir 0D dizisidir.

arrObj = np.dizi (21)
arrObj

Çıktı:

dizi (21)

1B Diziler

Öğeleri olarak 0D dizileri olan dizilere 1D diziler denir.

arrObj = np.dizi([43, 23, 75, 15])
arrObj

Çıktı:

dizi([43, 23, 75, 15])

2B Diziler

Öğeleri olarak 1B dizileri olan dizilere 2B diziler denir.

arrObj = np.array([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
arrObj

Çıktı:

dizi([[12, 43, 21],
[67, 32, 98]])

3B Diziler

Öğeleri olarak 2B dizileri (matrisleri) olan dizilere 3B diziler denir.

arrObj = np.array([[[23, 45, 22], [45, 76, 23]], [[67, 23, 56], [12, 76, 63]]])
arrObj

Çıktı:

dizi([[[23, 45, 22],
[45, 76, 23]],
[[67, 23, 56],
[12, 76, 63]]])

n-Boyutlu Diziler

kullanarak herhangi bir boyutta bir dizi oluşturabilirsiniz. ndmin argüman.

arrObj = np.dizi([23, 22, 65, 44], ndmin=5)
arrObj

Çıktı:

dizi([[[[[23, 22, 65, 44]]]]])

4. Bir Dizinin Boyutları Nasıl Kontrol Edilir

kullanarak bir dizinin boyutlarını bulabilirsiniz. ndim bağlanmak.

arrObj1 = np.dizi (21)
arrObj2 = np.dizi([43, 23, 75, 15])
arrObj3 = np.array([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
arrObj4 = np.array([[[23, 45, 22], [45, 76, 23]], [[67, 23, 56], [12, 76, 63]]])
yazdır (arrObj1.ndim)
yazdır (arrObj2.ndim)
yazdır (arrObj3.ndim)
yazdır (arrObj4.ndim)

Çıktı:

0
1
2
3

5. 1B, 2B ve 3B Dizilerin Öğelerine Nasıl Erişilir

Dizin numarasını kullanarak bir dizi öğesine erişebilirsiniz. 2B ve 3B diziler için, her boyutun dizinini temsil eden virgülle ayrılmış tamsayılar kullanmanız gerekir.

arrObj1 = np.dizi([43, 23, 75, 15])
arrObj2 = np.array([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
arrObj3 = np.array([[[23, 45, 22], [45, 76, 23]], [[67, 23, 56], [12, 76, 63]]])
yazdır (arrObj1[2])
yazdır (arrObj2[0, 2])
yazdır (arrObj3[0, 1, 2])

Çıktı:

75
21
23

Not: NumPy dizileri ayrıca negatif indekslemeyi de destekler.

İlgili: Python Neden Geleceğin Programlama Dilidir?

6. NumPy Dizi Nesnesinin Veri Türü Nasıl Kontrol Edilir

NumPy dizi nesnesinin veri türünü aşağıdaki komutu kullanarak kontrol edebilirsiniz. tip Emlak.

arrObj1 = np.dizi([1, 2, 3, 4])
arrObj2 = np.dizi([1.3, 6.8, 3.5, 9.2])
arrObj3 = np.array(['Hoş Geldiniz', 'için', 'MUO'])
yazdır (arrObj1.dtype)
yazdır (arrObj2.dtype)
yazdır (arrObj3.dtype)

Çıktı:

int32
şamandıra64

Not:

NumPy, yerleşik veri türlerini temsil etmek için aşağıdaki karakterleri kullanır:

• i — tamsayı (işaretli)
• b - boole
• O - nesne
• S - dize
• u - işaretsiz tam sayı
• f - yüzer
• c - karmaşık şamandıra
• m - zaman deltası
• M — tarihsaat
• U — unicode dizesi
• V — ham veri (boş)

7. NumPy Dizisinin Veri Türü Nasıl Değiştirilir

NumPy dizisinin veri türünü aşağıdakileri kullanarak değiştirebilirsiniz: astype (veri_türü) yöntem. Bu yöntem, veri türünü parametre olarak kabul eder ve dizinin yeni bir kopyasını oluşturur. Boole için 'b', tamsayı için 'i', kayan nokta için 'f' gibi karakterleri kullanarak veri türünü belirtebilirsiniz.

Bir Tamsayı Dizisini Kayan Diziye Dönüştürme

arrObj = np.dizi([43, 23, 75, 15])
floatArr = arrObj.astype('f')
şamandıraArr

Çıktı:

dizi([43., 23., 75., 15.], dtype=float32)

Float Dizisini Tamsayı Dizisine Dönüştürme

arrObj = np.dizi([1.3, 6.8, 3.5, 9.2])
intArr = arrObj.astype('i')
intArr

Çıktı:

dizi([1, 6, 3, 9], dtype=int32)

İlgili: Yeni Başlayanlar İçin Uygun Python Proje Fikirleri

8. NumPy Dizisini Başka Bir Diziye Kopyalama

NumPy dizisini kullanarak başka bir diziye kopyalayabilirsiniz. np.kopya() işlev. Bu işlev, verilen nesnenin bir dizi kopyasını döndürür.

eskiArr = np.array([43, 23, 75, 15])
newArr = np.copy (eskiArr)
yeniArr

Çıktı:

dizi([43, 23, 75, 15])

9. NumPy Dizisinin Şekli Nasıl Bulunur?

Bir dizinin şekli, her boyuttaki eleman sayısını ifade eder. kullanarak bir dizinin şeklini bulabilirsiniz. şekil bağlanmak. Elemanları karşılık gelen dizi boyutlarının uzunluklarını veren bir tanımlama grubu döndürür.

arrObj = np.array([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
arrObj.şekil

Çıktı:

(2, 3)

İlgili: Python'da API'ler Nasıl Oluşturulur: En Popüler Çerçeveler

10. NumPy Dizisi Nasıl Yeniden Şekillendirilir

Bir diziyi yeniden şekillendirmek, onun şeklini değiştirmek anlamına gelir. Bir diziyi rastgele bir şekle yeniden şekillendiremeyeceğinizi unutmayın. Yeniden şekillendirme için gerekli eleman sayısı her iki şekilde de aynı olmalıdır.

arrObj = np.dizi([43, 23, 75, 15, 34, 45])
yeniden şekillendirilmişArr = arrObj.reshape (2, 3)
yeniden şekillendirilmişArr

Çıktı:

dizi([[43, 23, 75],
[15, 34, 45]])

Yukarıdaki örnekte, 1B dizi, 2B diziye yeniden şekillendirilmiştir.

11. NumPy Dizisi Nasıl Düzleştirilir

Bir diziyi düzleştirmek, çok boyutlu bir diziyi 1B diziye dönüştürmek anlamına gelir. Bir diziyi kullanarak düzleştirebilirsiniz yeniden şekillendir(-1).

arrObj = np.array([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
flattenedArr = arrObj.reshape(-1)
düzleştirilmişArr

Çıktı:

dizi([12, 43, 21, 67, 32, 98])

Not: Bir diziyi aşağıdaki gibi diğer yöntemleri kullanarak da düzleştirebilirsiniz: numpy.ndarray.flatten() ve numpy.ravel().

12. NumPy Dizisi Nasıl Sıralanır

kullanarak bir NumPy dizisini sıralayabilirsiniz. numpy.sort() işlev.

1B Tamsayı Dizisini Sıralama

arrObj = np.dizi([43, 23, 75, 15])
np.sort (arrObj)

Çıktı:

dizi([15, 23, 43, 75])

1B Dize Dizisini Sıralama

arrObj = np.array(["Python", "JavaScript", "Solidity", "Golang"])
np.sort (arrObj)

Çıktı:

dizi(['Golang', 'JavaScript', 'Python', 'Solidity'], dtype='

2B Tamsayı Dizisini Sıralama

arrObj = np.array([[12, 43, 21], [67, 32, 98]])
np.sort (arrObj)

Çıktı:

dizi([[12, 21, 43], [32, 67, 98]])

Yerleşik Yöntemleri ve İşlevleri Kullanarak Kodunuzu Sağlam Hale Getirin

Python en popüler programlama dillerinden biridir. Web geliştirme, bilimsel ve sayısal uygulamalar, yazılım geliştirme ve oyun geliştirme gibi çeşitli alanlarda kullanılır. Python'da yerleşik yöntemler ve işlevler hakkında bilgi sahibi olmak her zaman iyidir. Kodunuzu kısaltabilir ve verimliliğini artırabilirler.

Bilmeniz Gereken 20 Python Fonksiyonu

Python Standart Kitaplığı, programlama görevlerinize yardımcı olacak birçok işlev içerir. En kullanışlı kod hakkında bilgi edinin ve daha sağlam kod oluşturun.

Sonrakini Oku

Yazar hakkında