VERİ BİLİMİ İÇİN NUMPY KÜTÜPHANESİ

Veri biliminin olmazsa olmazlarından NumPy kütüphanesinden bahsedeceğim ve çok sık kullanılan bazı temel işlemler gerçekleştireceğim.

NumPy, Python programlama diline ait çok boyutlu dizilerle ve matrislerle çalışmamızı kolaylaştıran ileri düzey matematiksel işlemler yapabileceğimiz bir kütüphanedir. Veri biliminde kullanılan en popüler kütühanelerden biridir.

Öncelikle eğer bilgisayarınızda Numpy kütüphanesi kurulu değilse terminalden bu komut ile NumPy’ı indiriyoruz.

pip install numpy

Anaconda Prompt kullananlar için:

conda install numpy

Eğer Numpy kullanacaksak kodumuzu yazmaya başlamadan önce kütüphaneyi çağırmamız gerekmektedir. Import ile kütüphaneyi çağıracağız ve “np” aliasını kullanacağız. Artık NumPy ile işlem yapacağımızda “np” kullanmak yeterli olacak.

-NumPy Kütüphanesinin import edilmesi

import numpy as np

NumPy temelini numpy dizileri oluşturur. NumPy dizileri, Python listeleriyle benzerdir ancak işlevsellik bakımından daha kullanışlıdır. Ayrıca Python listelerinden farklı olarak NumPy dizileri içindeki tüm elemanlar aynı veri tipinden olmalıdır.

-NumPy dizisinin oluşturulması

#PythonListesi
mylist= [20,30,40]
#NumpyArray
np.array(mylist)

NumPy dizileri çok boyutlu dizilerle (matrisler ile) çalışma imkânı sağlaması ve Python listelerinden daha hızlı olması nedeniyle veri bilimi alanında sıklıkla kullanılır.

-arange

np.arange(başlangıç , bitiş, adım sayısı)

Python’daki range fonksiyonuna benzer. Belirtilen başlangıç değerinden adım sayısı kadar artırarak bitiş değerine kadar olan sayılardan oluşan bir dizi üretir.

np.arange(0,10,2)
Output:
array ([0, 2, 4, 6, 8])

-zeros

np.zeros((satır,sütun))

İçerisine bir tuple parametre alır. Bu tuple’da belirtilen satır ve sütun boyutlarında, sıfırlardan oluşan bir dizi üretir.

np.zeros((2,3))
Output:
array ([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])

-ones

np.ones((satır,sütun))

İçerisine bir tuple parametre alır. Bu tuple’da belirtilen satır ve sütun boyutlarında, birlerden oluşan bir dizi üretir.

np.ones((3))
Output:
array ([1., 1., 1.])
np.ones((3,2))
Output:
array ([[1., 1.],
        [1., 1.],
        [1., 1.]])

-linspace

np.linspace(başlangıç, bitiş, eleman sayısı)

Belirttiğimiz numaralar arasından eleman sayısı kadar sayıyı eşit olarak aralık bırakılmış şekilde böler ve bir dizi oluşturur.

np.linspace(0,20,6)
Output:
array([ 0.,  4.,  8., 12., 16., 20.])

-eye

np.eye(matrix boyutu)

Birim matris oluşturur.

np.eye(4)
Output:
array([[1., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 1.]])

-random

np.random.randn(satır,sütun)

0–1 aralığında rastgele üretilmiş ondalık sayılarla istenilen boyutta bir dizi oluştur.

np.random.randn(4)
Output:
array([ 1.0632292 , -2.18270001,  1.61671799, -0.36936374])
np.random.randn(3,3)
Output:
array([[-1.12372978, -2.99359686, -0.59345594],
       [-0.67110558, -0.6349538 ,  0.45677512],
       [-1.82394015, -2.15477992,  0.81146323]])

np.random.randint(başlangıç, bitiş)

Belirtilen aralıktan bitiş değeri haricinde integer değerde rastgele bir sayı üretir.

np.random.randint(1,10)
Output:
5

np.random.randint(başlangıç, bitiş , eleman sayısı)

Belirtilen aralıktan rastgele seçilen integer sayılar ile eleman sayısı kadar uzunlukta bir dizi üretir.

np.random.randint(1,20,7)
Output:
array([19,  2, 11, 12, 12, 11,  4])

Numpy Dizi Methodları

-reshape

dizi.reshape(satır, sütun)

Diziyi belirtilen satır ve sütun boyutuna ayırarak yeniden şekillendirir.

#rastgele bir dizi oluşturalım
mylist=np.random.randint(1,100,10)
mylist.reshape(5,2)
Output:
array([[87,  7],
       [56, 88],
       [ 1, 79],
       [81, 30],
       [85, 52]])

-max

dizi.max()

Dizinin en büyük elemanını döndürür.

mylist.max()
Output:
88

-min

dizi.min()

Dizinin en küçük elemanını döndürür.

mylist.min()
Output:
1

-argmax

dizi.argmax()

En büyük elemanın kaçıncı index’te olduğunu gösterir.

mylist.argmax()
Output:
3

-argmin

dizi.argmin()

mylist.argmin()
Output:
4

NumPy kütüphanesiyle ilgili temel olarak bilmemiz gerekenlerden bahsettik.

print(“İyi çalışmalar ..”)

Uygulama kodları için:

OzlemIskender/Python