• Buradasın

    NumPy'de boyutlar nasıl değiştirilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    NumPy'de boyutların değiştirilmesi için üç ana yöntem vardır: 
    shape()
    , 
    reshape()
     ve 
    resize()
     fonksiyonları 12.
    1. shape()
       fonksiyonu, dizinin mevcut boyutunu döndürür ve bu boyut değiştirilemez 2.
    2. reshape()
       fonksiyonu, dizinin şeklini yeni boyutlarla değiştirir 12. Bu fonksiyon, bir tuple şeklinde belirtilen yeni eksen düzenine göre çalışır 3. Örnek kullanım:
    import numpy as np
array_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]])
transposed_array = array_2d.reshape(4, 1)  # 2x2 matrisin boyutlarını 4x1 olarak değiştirir

    1. resize()
       fonksiyonu, dizinin boyutunu yeni bir şekle göre yeniden boyutlandırır 15. Eğer yeni boyut, mevcut boyuttan büyükse, ekstra alanlar orijinal dizinin kopyalarıyla doldurulur 2. Örnek kullanım:
    import numpy as np
gfg = np.arange(1, 10)
gfg.resize((4, 4))  # boyutlar 4x4 olarak değiştirilir ve kalan kısım 0'larla doldurulur
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. ultrapythonic.com
        1
      2. geeksforgeeks.org
        2
      3. docs.vultr.com
        3
      4. pythonpool.com
        4
      5. codespeedy.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Numpy ile neler yapılabilir?

    NumPy ile aşağıdaki işlemler ve uygulamalar yapılabilir: 1. Çok Boyutlu Diziler: Tek boyutlu dizilerden karmaşık çok boyutlu dizilere kadar veri yapıları oluşturma ve yönetme. 2. Hızlı İşlemler: C dilinde yazılmış optimize edilmiş kodlar sayesinde Python'un yerleşik veri yapılarına kıyasla çok daha hızlı veri işleme ve hesaplama. 3. Geniş Matematiksel İşlevler: Toplama, çıkarma, çarpma, bölme gibi temel matematiksel işlemlerin yanı sıra trigonometrik fonksiyonlar, istatistiksel fonksiyonlar, lineer cebir işlemleri gibi karmaşık matematiksel işlevleri gerçekleştirme. 4. Veri Görselleştirme: Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerle birlikte kullanılarak verileri görselleştirme ve analiz etme. 5. Makine Öğrenimi: Lineer regresyon, karar ağaçları, yapay sinir ağları gibi çeşitli makine öğrenimi modellerini oluşturma ve eğitme. 6. Bilimsel Hesaplamalar: Fizik, kimya, mühendislik gibi alanlarda karmaşık bilimsel hesaplamalar yapma.
    5 kaynak

    Numpy dizi boyutu nasıl bulunur?

    NumPy dizisinde boyutu bulmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. `len()` fonksiyonu: Bu fonksiyon, dizinin ilk boyutunun uzunluğunu döndürür. ```python arr = np.array([1, 2, 3]) print(len(arr)) # Çıktı: 3 ``` 2. `shape` özelliği: Bu özellik, dizinin boyutlarını bir tuple olarak döndürür. ```python arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr.shape) # Çıktı: (2, 3) ``` 3. `size` özelliği: Bu özellik, dizinin toplam eleman sayısını döndürür. ```python arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr.size) # Çıktı: 6 ```
    5 kaynak

    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.
    5 kaynak