• 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 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.

    Numpy'de en çok kullanılan komutlar nelerdir?

    NumPy'de en çok kullanılan bazı komutlar şunlardır: 1. Array Oluşturma: `np.array()`, `np.zeros()`, `np.ones()`, `np.arange()`, `np.linspace()` gibi fonksiyonlar ile dizi oluşturma. 2. Dizileri Manipüle Etme: `np.reshape()`, `np.flatten()`, `np.transpose()` gibi komutlar ile dizilerin şeklini değiştirme ve transpoze etme. 3. Matematiksel ve İstatistiksel İşlemler: `np.sum()`, `np.mean()`, `np.max()`, `np.min()`, `np.sqrt()`, `np.log()` gibi fonksiyonlar ile temel matematiksel ve istatistiksel hesaplamalar yapma. 4. Sorgu ve Arama: `np.sort()`, `np.argsort()`, `np.where()` gibi komutlar ile dizileri sıralama ve belirli koşullara göre eleman seçme. 5. Ekleme ve Silme: `np.append()`, `np.insert()`, `np.delete()` gibi fonksiyonlar ile dizilere eleman ekleme veya çıkarma.

    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.