• Buradasın

    Numpy ve pandas arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    NumPy ve Pandas arasındaki temel farklar şunlardır:
    • NumPy, sayısal ve bilimsel hesaplamalar için kullanılan bir kütüphanedir ve homojen sayısal veri türleri ile çalışır 12. Ana özellikleri arasında diziler ve matrisler üzerinde işlemler, doğrusal cebir, Fourier dönüşümleri ve rastgele sayı üretimi bulunur 1.
    • Pandas, veri manipülasyonu ve analizi için tasarlanmış bir kütüphanedir ve heterojen veri türlerini (örneğin, tamsayılar, dizeler, floatlar) destekler 12. Pandas'ın veri yapıları, Series (1D) ve DataFrame (2D) olarak adlandırılır ve zaman serisi verileri, eksik veri işleme ve karmaşık veri dönüşümleri için kullanışlıdır 23.
    Özetle, NumPy sayısal işlemler ve büyük veri kümeleri için daha uygunken, Pandas veri temizleme, analiz ve görselleştirme görevleri için daha uygundur 34.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. linkedin.com
        1
      2. fynd.academy
        2
      3. scaler.com
        3
      4. educative.io
        4
      5. stackshare.io
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Pandas hangi veri analizi için kullanılır?

    Pandas kütüphanesi, veri analizi ve manipülasyonu için kullanılır. Pandas ile yapılabilecek bazı veri analizi işlemleri şunlardır: Veri yükleme ve saklama: CSV ve Excel dosyalarını okuma. Veri inceleme ve temizleme: Null değerleri inceleme ve temizleme. Gruplama ve toplama: Belirli bir sütuna göre gruplama yaparak istatistiksel hesaplamalar yapma. Zaman serisi işlemleri: Tarih ve saatle ilgili işlemleri kolaylaştırma. Veri görselleştirme: Grafiksel gösterimler oluşturma. Korelasyon analizi: Değişkenler arasındaki korelasyonu hesaplama.
    5 kaynak

    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

    Python pandas yerine ne kullanılır?

    Python Pandas yerine kullanılabilecek bazı alternatifler şunlardır: 1. Modin: Pandas-like API sunan ve büyük datasetsleri paralelleştirerek işleyebilen bir distributed dataframe kütüphanesi. 2. Dask: Pandas işlemlerini birden fazla çekirdek veya makine üzerinde paralelleştirerek ölçeklenebilirlik sağlayan bir paralel hesaplama kütüphanesi. 3. Vaex: Lazy Out-of-Core dataframes ile çalışan, SQL-like sözdizimine sahip, yüksek performanslı bir Python kütüphanesi. 4. Polars: Tek bir makinede çalışan, Pandas'tan 5-10 kat daha hızlı işlemler yapabilen bir dataframe kütüphanesi. 5. R Programlama Dili: İstatistiksel analizler, veri görselleştirme ve veri madenciliği için güçlü bir dil. Ayrıca, Google Sheets, Tableau ve Power BI gibi veri işleme ve analiz için kullanılabilecek diğer araçlar da mevcuttur.
    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

    Numpy kütüphanesi nedir?

    NumPy (Numerical Python), Python programlama diline çok boyutlu dizileri ve matrisleri işleme ve analiz etme imkanı sunan bir kütüphanedir. Temel özellikleri: - Çok boyutlu diziler: Tek boyutlu dizilerden karmaşık çok boyutlu dizilere kadar veri yapıları oluşturur. - Hızlı işlemler: C dilinde yazılmış optimize edilmiş kodlar içerir, bu sayede Python'un yerleşik veri yapılarına kıyasla çok daha hızlı veri işleme ve hesaplama imkanı sunar. - Geniş matematiksel işlevler: Toplama, çıkarma, çarpma, bölme gibi temel matematiksel işlemlerin yanı sıra trigonometrik fonksiyonlar, istatistiksel fonksiyonlar, lineer cebir işlemleri gibi birçok karmaşık matematiksel işlevi barındırır. - Kolay kullanım: Python'un basit ve anlaşılır sözdizimi ile uyumlu bir arayüze sahiptir. Kullanım alanları: büyük veri kümelerini işleme, veri görselleştirme, makine öğrenimi modelleri oluşturma, bilimsel hesaplamalar yapma gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Numpy'nin temel özellikleri nelerdir?

    NumPy'nin temel özellikleri şunlardır: 1. Çok Boyutlu Diziler (ndarray): NumPy, tek boyutlu dizilerden karmaşık çok boyutlu dizilere kadar farklı veri yapıları oluşturmanıza ve yönetmenize olanak tanır. 2. Hızlı İşlemler: C dilinde yazılmış optimize edilmiş kodlar içerir, bu sayede Python'un yerleşik veri yapılarına kıyasla çok daha hızlı veri işleme ve hesaplama imkanı sunar. 3. Geniş Matematiksel İşlevler: Toplama, çıkarma, çarpma, bölme gibi temel matematiksel işlemlerin yanı sıra trigonometrik fonksiyonlar, istatistiksel fonksiyonlar, lineer cebir işlemleri gibi birçok karmaşık matematiksel işlevi barındırır. 4. Kolay Kullanım: Python'un basit ve anlaşılır sözdizimi ile uyumlu bir arayüze sahiptir. 5. Entegre Fonksiyonlar: Pandas, SciPy, Scikit-Learn gibi diğer bilimsel ve veri analiz kütüphaneleri ile entegre çalışabilir.
    5 kaynak

    Pandas veri analizi için hangi fonksiyonlar kullanılır?

    Pandas veri analizi için kullanılan bazı temel fonksiyonlar şunlardır: 1. `describe()`: DataFrame'deki sayısal sütunlar için temel istatistikleri (mean, std, min, max, vb.) döner. 2. `sum()`: Sütunlardaki elemanların toplamını döner. 3. `mean()`: Sütunlardaki elemanların ortalamasını döner. 4. `median()`: Sütunlardaki elemanların medyanı döner. 5. `value_counts()`: Belirli bir sütundaki benzersiz değerlerin sayısını döner. 6. `drop_duplicates()`: Yinelenen satırları kaldırır. 7. `groupby()`: Verileri belirli kriterlere göre gruplayarak istatistiksel hesaplamalar yapar. 8. `merge()` ve `concat()`: Farklı veri kaynaklarını birleştirir. 9. `plot()`: Veri çerçevelerini ve serileri görselleştirmek için kullanılır.
    5 kaynak