NumPy Arrays

Numpy (Numerical Python) Python programlama dilinde çok boyutlu diziler ve matrisler ile işlemler gerçekleştirebileceğimiz bir matematik kütüphanesidir.

Array’leri ise data science alanının temel dayanağı olarak düşünebiliriz. Arrayler çok boyutlu olabildikleri gibi ve bütün elementleri aynı tipte olmak zorundadır. (Hepsi integer ya da hepsi float gibi)

Arraylerin Avantajları

  • Çok büyük veri setleri ile çalışırken son derece etkilidir.
  • Computationally-memory ( Hesaplamalı Bellek ) etkisi.
  • Listelerden daha hızlı hesaplama ve analiz avantajı.
  • Diğer Python paketleri ile beraber çalışabilme kabiliyeti. ( trend modeling, statistics ve visualization )

Temel Array İşlemleri

Python programlama dilinde NumPy kütüphanesini kullanarak array’ler çağırıp yeni veri tipleri oluşturabiliriz. NumPy Array sayısal analiz için optimize edilmişlerdir ve sadece bir adet veri tipi alabilirler.

import numpy my_array = numpy.array([0, 1, 2, 3, 4]) print(my_array)Output:
[0, 1, 2, 3, 4]

Oluşturduğumuz array’in tipini kontrol etmek için ,

print(type(my_array))Output:
<class 'numpy.ndarray'>

Array Örnekleri

Aşağıdaki örnekte NumPy kütüphanesinde array( ) fonksiyonunu kullanarak liste to array dönüştürme işlemi yapacağız. Öncelikle a_list isminde elemanları integer olan bir liste oluşturuyoruz. Ve bu listeyi array( ) fonksiyonunun içine yazarak listemizi arraye çevirmiş oluyoruz.

import numpy as np

a_list = [1, 2, 3, 4]
a_list
Output:
[1, 2, 3, 4]
an_array = np.array(a_list)
an_array
Output:
array([1, 2, 3, 4])

Arraylerde Toplama İşlemi

import numpy as np

array_A = np.array([1, 2, 3])
array_B = np.array([4, 5, 6])

print(array_A + array_B)
Output:
[5 7 9]

Arraylerde Indexing İşlemi

import numpy as np

months_array = np.array(['Jan', 'Feb', 'March', 'Apr', 'May'])
print(months_array[3])
Output:
Apr

Array Indexing işlemlerinde index olarak belirli aralıkta değerler verebiliriz.

print(months_array[2:5])Output:
['March', 'Apr', 'May']

Aşağıdaki örnekte numpy kütüphanemizi kullanabilmek için içeri aktarma işlemi gerçekleştiriyoruz. Daha sonra np ismi ile çağıracağımızı belirtiyoruz.

# NumPy kütüphanesinin içeri aktarılm
import numpy as np
# Liste oluşturulması
prices = [170.12, 93.29, 55.28, 145.30, 171.81, 59.50, 100.50] earnings = [9.2, 5.31, 2.41, 5.91, 15.42, 2.51, 6.79]
# Liste - Array çevirim işlemi
prices_array = np.array(prices)
earnings_array = np.array(earnings)
#Ekrana yazdırma
print(prices_array)
print(earnings_array)
Output:
[170.12 93.29 55.28 145.3 171.81 59.5 100.5 ]
[ 9.2 5.31 2.41 5.91 15.42 2.51 6.79]

Ve böylelikle NumPy kütüphanesine ve Array işlemlerine giriş yapmış olduk. İlerde bu temel bilgileri sık sık kullanıyor olacağız.

Hoşçakalın !

--

--

I am passionate about data.

Love podcasts or audiobooks? Learn on the go with our new app.

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store