NumPy Arrays
Bu yazımda NumPy Dizilerini inceliyoruz.
NumPy, tek boyutlu dizilerden başlayarak çok boyutlu dizilere kadar geniş bir yelpazede dizileri destekler.
NumPy dizileri, Python listelerinden daha hızlı ve daha verimli bir şekilde işlenir. Bu diziler, aynı türden (genellikle sayısal) elemanlar içerir ve boyutları sabittir.
NumPy dizilerine giriş yapmadan önce numpy kütüphanesini ekleyelim.
import numpy as np
NumPy Array Oluşturma
NumPy da array oluşturmak için array() fonksiyonunu kullanırız.
array() fonksiyonu içine bir liste yada tuple alır ve bu liste yada tuple’ı NumPy dizisine dönüştürür.
Tek boyutlu bir NumPy dizisi oluşturalım.
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
[1 2 3 4 5]
İki boyutlu bir NumPy dizisi oluşturalım.
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
[[1 2 3]
[4 5 6]]
Üç boyutlu bir NumPy dizisi oluşturalım.
matrixListesi = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
arr = np.array(matrixListesi)
print(arr)
[[1 2 3]
[4 5 6]
[7 8 9]]
arange
arange() fonksiyonu, belirli bir aralıktaki sayıları içeren bir dizi oluşturmak için kullanılır. Oluşturulan bu diziyi numpy.ndarray veri tipinde geri döndürür.
arr = np.arange(0,10)
print(arr)
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
Eğer istersek bir stepsize değeride verebiliriz.
# 0'dan 10'a kadar 2'şer artan bir dizi oluşturur.
arr = np.arange(0,10,2)
print(arr)
[0 2 4 6 8]
zeros
zeros() fonksiyonu, içine aldığı parametre kadar sıfırlardan oluşan bir dizi oluşturur. Oluşan bu diziyi numpy.ndarray veri tipinde geri döndürür.
arr = np.zeros(5)
print(arr)
[0. 0. 0. 0. 0.]
İstersek matrix şeklinde çok boyutlu olarak da oluşturabiliriz.
arr = np.zeros((3,3))
print(arr)
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
ones
ones() fonksiyonu, içine aldığı parametre kadar birlerden oluşan bir dizi oluşturur. zeros() ile kullanımı aynıdır. Dilersek bunda da çok boyutlu bir matrix şeklinde oluşturabiliriz.
arr = np.ones(5)
print(arr)
[1. 1. 1. 1. 1.]
linspace
linspace() fonksiyonu başlangıç ve bitiş değerleri arasında eşit aralıklarla belirtilen sayıda eleman içeren bir dizi oluşturur. Oluşan bu diziyi numpy.ndarray veri tipinde geri döndürür.
#0 ile 10 arasında 20 adet sayı üretir ve bu sayıların arasındaki farklar eşit olur.
arr = np.linspace(0,10, 20)
print(arr)
[ 0. 0.52631579 1.05263158 1.57894737 2.10526316 2.63157895
3.15789474 3.68421053 4.21052632 4.73684211 5.26315789 5.78947368
6.31578947 6.84210526 7.36842105 7.89473684 8.42105263 8.94736842
9.47368421 10. ]
eye
eye() fonksiyonu ile birim matris oluşturulur ve numpy.ndarray veri tipinde geri döndürür.
# 3x3'lük birim matris oluşturur.
arr = np.eye(3)
print(arr)
[[1. 0. 0.]
[0. 1. 0.]
[0. 0. 1.]]
random
# Bu modül random fonksiyonunu daha açıklayıcı bir şekilde kullanmak ve görselleştirmek için eklenmiştir.
# matplotlib modülü için ayrı bir bölüm oluşturulacaktır.
import matplotlib.pyplot as plt
rand
random.rand fonksiyonu 0 ile 1 arasında yarı açık aralıkta [0.0, 1.0) aldığı parametre kadar rastgele sayılar üretir ve bu sayıları numpy.ndarray veritipinde geri döndürür. Bu üretilen rastgele sayılar düzgün dağılıma sahip olur.
duzgun_dagilim = np.random.rand(100)
print(duzgun_dagilim)
pdf, bins, patches = plt.hist(duzgun_dagilim, bins=20, range=(0, 1), density=True)
plt.title('rand: düzgün dağılım')
plt.show()
[0.77579866 0.84455141 0.46788593 0.99109672 0.65992829 0.62707084
0.47456743 0.5425032 0.44449771 0.73976107 0.4897272 0.78820953
0.91183784 0.47451638 0.70560843 0.50194818 0.76850847 0.54574648
...
0.57782342 0.30487575 0.8094421 0.25995016 0.03612558 0.92562029
0.56278298 0.32444382 0.48555378 0.00850049]
matplotlib output
randn
random.randn fonksiyonu 0 ile 1 arasında aldığı argüman değeri kadar rastgele sayılar oluşturur. Oluşan bu rastgele sayılar standart normal dağılıma sahip olur.
normal_dagilim = np.random.randn(1000)
print(normal_dagilim)
pdf, bins, patches = plt.hist(normal_dagilim, bins=50, range=(-4, 4), density=True)
plt.title('randn: normal dağılım')
plt.show()
[ 9.59068260e-01 1.83699230e-01 -1.54856530e+00 -5.84017694e-01
1.13925103e+00 1.37592729e+00 6.13220180e-01 -6.50900489e-02
1.45157276e+00 1.11531011e+00 -4.28057906e-01 -8.84610866e-01
-8.43905081e-01 -8.37270301e-01 1.99786062e+00 -1.16864809e+00
-3.89113802e-01 5.72274539e-01 1.26108808e-01 -2.22543856e+00
7.15577403e-01 8.34596730e-02 6.10824774e-01 1.43124166e+00
...
-4.30282619e-01 4.72681203e-01 -1.95738820e+00 5.04030998e-01
1.59918012e+00 6.62418308e-01 -9.86402745e-01 -1.91581532e+00]
matplotlib output
randint
randint fonksiyonu, belirtilen aralıkta rastgele integer veri tipinde bir sayı üretir.
arr = np.random.randint(1,100)
print(arr)
52
Eğer randint fonksiyonuna 3. bir argüman girilirse, bu sefer girilen argüman kadar int veri tipinde rastgele sayı üretip, üretilen bu sayıları diziye atar. Bu diziyi ndarray veri tipinde geri döndürür.
#1 ile 100 arasında rastgele 20 adet sayı üretir.
arr = np.random.randint(1,100,20)
print(arr)
[ 3 31 28 55 45 49 27 24 67 22 97 45 73 59 36 30 59 10 42 55]
reshape
reshape fonksiyonunu daha iyi anlamak için numpy dizisini yeniden oluşturalım.
# 0 dan 30 a kadar bir dizi oluşturur.
arr = np.arange(30)
print(arr)
[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
24 25 26 27 28 29]
reshape fonksiyonu numpy dizisini yeniden şekillendirir.
# 30 adet sayıyı 5x6'lık bir matrise dönüştürür.
matris = arr.reshape(5,6)
print(matris)
[[ 0 1 2 3 4 5]
[ 6 7 8 9 10 11]
[12 13 14 15 16 17]
[18 19 20 21 22 23]
[24 25 26 27 28 29]]
Burada dikkat edilmesi gereken nokta, reshape fonksiyonuna ilgili parametreleri verirken, dizinin elaman sayısının istenilen formata uygun olması gerektiğidir.
(5x6=30)
shape
numpy dizisi ile oluşturulan matrisin boyutlarını verir. (nxm)
print(matris.shape)
(5, 6)
max
max fonksiyonunu daha iyi anlayabilmek için random bir numpy dizisi oluşturalım.
# 0 dan 100 e kadar 20 adet rastgele sayı üretir.
randomArr = np.random.randint(0,100,20)
print(randomArr)
[85 35 89 81 46 98 3 61 17 7 23 90 41 33 88 35 34 63 94 4]
max fonksiyonu, dizideki en büyük değeri döndürür.
maxValue = randomArr.max()
print(maxValue)
98
argmax
argmax fonksiyonu dizideki en büyük değerin index numarasını geri döndürür.
maxValueIndex = randomArr.argmax()
print(maxValueIndex)
5
min
min fonksiyonu, dizideki en küçük değeri döndürür.
minValue = randomArr.min()
print(minValue)
3
argmin
argmin fonksiyonu dizideki en küçük değerin index numarasını geri döndürür.
minValueIndex = randomArr.argmin()
print(minValueIndex)
6
