• Buradasın

    NumPy'de boyutlar nasıl değiştirilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    NumPy'de boyutları değiştirmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir:
    • resize() 125. Bu yöntem, belirtilen şekle sahip yeni bir dizi döndürür 1. Yeni dizinin boyutu orijinalinden büyükse, yeni dizi orijinal dizinin tekrarlanan kopyalarıyla doldurulur 12.
    • reshape() 125. Bu yöntem, verilerin boyutunu değiştirmeden dizinin şeklini değiştirmeyi sağlar 5.
    • transpose() 34. Bu yöntem, dizinin boyutlarını değiştirmek için kullanılabilir 3.
    Örnek kullanım:
    import numpy as np # 1 boyutlu dizi arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) # 2 boyutlu dizi elde etme reshaped_arr = arr.reshape(2, 4) print(reshaped_arr) # Çıktı: # [[1, 2, 3, 4] # [5, 6, 7, 8]] # 3x3 boyutlarında dizi resized_arr = np.resize(arr, (3, 3)) print(resized_arr) # Çıktı: # [[1, 2, 3] # [4, 5, 6] # [7, 8, 1]]
    Daha fazla bilgi ve farklı boyut değiştirme yöntemleri için NumPy belgelerine başvurulabilir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

    Konuyla ilgili materyaller

    Numpy ile neler yapılabilir?

    NumPy ile yapılabilecek bazı şeyler: Bilimsel hesaplamalar: NumPy, büyük veri yapıları ile hızlı ve etkili hesaplamalar yapmayı sağlar. Çok boyutlu diziler ve matrisler: NumPy, çok boyutlu diziler ve matrislerle çalışmayı kolaylaştırır. Vektörizasyon: Döngü kullanmadan işlemler yapma imkanı tanır, bu da performansı artırır. Veri analizi ve makine öğrenimi: Veri normalizasyonu, çoklu sınıflandırma gibi uygulamalarda kullanılabilir. Görüntü işleme: OpenCV gibi bilgisayarlı görü kitaplıklarında veri yapısı olarak kullanılır. Hız ve verimlilik: Python listelerine göre daha hızlı çalışır ve hafıza kullanımını optimize eder. NumPy, SciPy, Pandas gibi birçok kütüphane ile entegre çalışabilir.

    Numpy'de en çok kullanılan komutlar nelerdir?

    NumPy'de en çok kullanılan komutlardan bazıları şunlardır: `np.array()`. `np.arange()`. `np.zeros()`. `np.ones()`. `np.random.uniform()`. `np.reshape()`. `np.sqrt()`. `np.eye()`. `np.sum()`. `np.concatenate()`.

    Numpy dizi boyutu nasıl bulunur?

    Numpy dizi boyutunu bulmak için kullanılabilecek bazı yöntemler şunlardır: ndarray.ndim. ndarray.shape. ndarray.size. Örneğin, `numpy_array2 = np.array([[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]])` kodu çalıştırıldığında `numpy_array2.ndim` kodu 2, `numpy_array2.shape` kodu ise `(1, 10)` sonucunu verir. Ayrıca, `arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])` kodu çalıştırıldığında `arr.shape` kodu `(2, 3)` sonucunu verir. Numpy dizi boyutu bulma ile ilgili daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara başvurulabilir: medium.com; guraysonugur.aku.edu.tr; stackoverflow.com; canererden.com.