• Buradasın

    Numpy'de en çok kullanılan komutlar nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    NumPy'de en çok kullanılan komutlardan bazıları şunlardır:
    • np.array()
       15. NumPy'de dizi oluşturmak için standart işlevdir 15.
    • np.arange()
       145. Belirli aralıktaki değerlere göre dizi oluşturur 15.
    • np.zeros()
       15. Sıfırlardan oluşan bir dizi oluşturur 15.
    • np.ones()
       15. Birlerden oluşan bir dizi oluşturur 15.
    • np.random.uniform()
       1. Rastgele değerlerle dizi oluşturur 1.
    • np.reshape()
       15. Dizinin şeklini değiştirmek için kullanılır 15.
    • np.sqrt()
       4. Bir dizideki her elemanın karekökünü hesaplar 4.
    • np.eye()
       24. Kimlik matrisleri oluşturur 24.
    • np.sum()
       2. Tüm elemanların veya belirli eksenlerdeki elemanların toplamını bulur 2.
    • np.concatenate()
       5. Dizileri birleştirir 5.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. dataquest.io
        1
      2. geeksforgeeks.org
        2
      3. teknoloji.org
        3
      4. tr.python-3.com
        4
      5. canererden.com
        5

    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.
    5 kaynak

    NumPy'de boyutlar nasıl değiştirilir?

    NumPy'de boyutları değiştirmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: resize(). reshape(). transpose(). Örnek kullanım: ```python 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 kaynak

    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.
    5 kaynak

    Python'da hangi komutlar var?

    Python'da birçok komut bulunmaktadır. İşte bazı temel komutlar: Giriş ve çıkış komutları: `print()`: Kullanıcılara bilgi görüntüler. `input()`: Kullanıcıdan girdi alır. Değişkenler ve veri türleri komutları: `type()`: Bir değişkenin veya değerin türünü döndürür. `int(), float(), str()`: Değerleri farklı veri türleri arasında dönüştürür. `len()`: Dize, liste veya sözlük gibi bir nesnenin uzunluğunu döndürür. Kontrol akışı komutları: `if, elif, else`: Koşullara bağlı olarak kod çalıştırır. `for ve while`: Döngüler kullanarak kod bloklarını tekrar tekrar çalıştırır. Veri yapıları komutları: `list()`: Listeler oluşturur. `set()`: Kümeler oluşturur. `dict()`: Sözlükler oluşturur. Diğer komutlar: `exit()`: Python komut satırından çıkar. `import`: Modülleri içe aktarır. Daha fazla bilgi için Python'un resmi belgelerine başvurulabilir.
    5 kaynak

    Numpy nasıl aktif edilir?

    NumPy kütüphanesini aktif etmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Kütüphaneyi import etme. 2. Kurulumu kontrol etme. NumPy, Anaconda ile birlikte varsayılan olarak kurulur.
    5 kaynak

    Numpy ve pandas arasındaki fark nedir?

    NumPy ve Pandas arasındaki temel farklar şunlardır: Veri Yapıları: NumPy, çok boyutlu diziler (arrays) sunar. Pandas, DataFrame ve Series gibi veri yapıları sağlar; bunlar tek veya çok boyutlu, indeks bilgisi içeren yapılardır. Kullanım Alanı: NumPy, bilimsel hesaplamalar, makine öğrenimi ve sayısal simülasyonlar için tercih edilir. Pandas, veri manipülasyonu, analizi ve veri temizliği için kullanılır. Performans: NumPy, küçük veri setleri üzerinde daha hızlıdır. Pandas, 500 bin veya daha fazla satır içeren veri setlerinde daha iyi performans gösterir. Bellek Kullanımı: NumPy, bellek açısından daha verimlidir. Pandas, zengin özellikleri nedeniyle büyük veri çerçeveleriyle çalışırken daha fazla bellek tüketir.
    5 kaynak

    Numpy'nin temel özellikleri nelerdir?

    NumPy'nin temel özellikleri: Çok boyutlu diziler ve matrisler: NumPy, büyük, çok boyutlu dizileri ve matrisleri destekler. Matematiksel işlevler: Bu diziler üzerinde çalışacak üst düzey matematiksel işlevler ekler. Homojen veri yapısı: Dizilerin tüm elemanları aynı türde olmalıdır. Performans artışı: İç döngüler kullanarak kodun bazı kısımlarını yeniden yazarak hesaplama hızını artırır. Entegrasyon: C/C++ ve Fortran kodlarıyla bütünleşme imkanı sunar. Bilimsel ve genel kullanım: Açık bilimsel kullanımlarının yanı sıra, genel verilerin verimli ve çok boyutlu bir deposu olarak da kullanılabilir. Veri türü tanımı: Keyfi veri türleri tanımlanabilir, bu da NumPy'nin çeşitli veritabanlarıyla hızlı bir şekilde entegre olmasını sağlar.
    5 kaynak