• Buradasın

    Numpy ve pandas arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    NumPy ve Pandas arasındaki temel farklar şunlardır:
    • Veri Yapıları:
      • NumPy, çok boyutlu diziler (arrays) sunar 13.
      • Pandas, DataFrame ve Series gibi veri yapıları sağlar; bunlar tek veya çok boyutlu, indeks bilgisi içeren yapılardır 123.
    • Kullanım Alanı:
      • NumPy, bilimsel hesaplamalar, makine öğrenimi ve sayısal simülasyonlar için tercih edilir 13.
      • Pandas, veri manipülasyonu, analizi ve veri temizliği için kullanılır 123.
    • Performans:
      • NumPy, küçük veri setleri üzerinde daha hızlıdır 15.
      • Pandas, 500 bin veya daha fazla satır içeren veri setlerinde daha iyi performans gösterir 15.
    • Bellek Kullanımı:
      • NumPy, bellek açısından daha verimlidir 15.
      • Pandas, zengin özellikleri nedeniyle büyük veri çerçeveleriyle çalışırken daha fazla bellek tüketir 3.
    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

    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()`.
    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: 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

    Pandas veri analizi için hangi fonksiyonlar kullanılır?

    Pandas veri analizi için kullanılan bazı fonksiyonlar şunlardır: Veri oluşturma ve okuma fonksiyonları: `pd.Series()`: Tek boyutlu bir Series veri yapısı oluşturur. `pd.DataFrame()`: Çok boyutlu bir DataFrame veri yapısı oluşturur. `pd.read_csv()`: CSV dosyasından veriyi okur ve DataFrame'e dönüştürür. `pd.read_excel()`: Excel dosyasından veriyi okur. Veri gözlemleme fonksiyonları: `head()`, `tail()`: DataFrame'in ilk veya son birkaç satırını gösterir. `info()`: DataFrame hakkında bilgi, sütun türleri ve eksik değer sayıları gibi detayları görüntüler. `describe()`: Sayısal sütunlar için temel istatistiksel bilgileri gösterir. Veri seçme ve filtreleme fonksiyonları: `loc[]`: Etiket veya boolean indeksleme kullanarak veriyi seçer. `iloc[]`: Konum indeksleme kullanarak veriyi seçer. `isin()`: Belirli değerlere sahip satırları filtreler. Veri düzenleme fonksiyonları: `drop()`: Belirli satır veya sütunları çıkarır. `fillna()`: Eksik değerleri belirli bir değerle doldurur. `replace()`: Belirli değerleri başka değerlerle değiştirir. Gruplama ve agregasyon fonksiyonları: `groupby()`: Veriyi belirli bir sütuna göre gruplar. `agg()`, `sum()`, `mean()`, `min()`, `max()`: Gruplanmış veri üzerinde istatistiksel işlemler yapar. Veri birleştirme ve birleşim fonksiyonları: `merge()`, `join()`: Farklı DataFrame'leri birleştirir. `concat()`: DataFrame'leri birleştirir veya üst üste ekler. Sıralama fonksiyonları: `sort_values()`: Belirli bir sütuna göre veriyi sıralar. `sort_index()`: İndeks sırasına göre veriyi sıralar. Veri görselleştirme fonksiyonları: `plot()`: Grafikler oluşturur (çizgi, çubuk, pasta vb.). `hist()`: Hist
    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

    Pandas hangi veri analizi için kullanılır?

    Pandas, çeşitli veri analizi türleri için kullanılır: Veri manipülasyonu ve filtreleme. Veri temizleme. Veri analizi. Veri görselleştirme. Makine öğrenmesi. Pandas, özellikle tablo benzeri veri yapılarıyla çalışmak için tasarlanmıştır ve Python programlama dilinde veri analizi ve manipülasyonu için yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    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