001_Python_NumPy.md

Python NumPy Kütüphanesi Türkçe Dokümantasyonu

Bu ders serisindeki tüm içerikler Dr. Milan Parmar tarafından hazırlanmıştır ve GitHub adresinde mevcuttur.

NumPy Nedir?

NumPy ('Numerical Python'), Python'da bilimsel hesaplama için temel açık kaynak kütüphanesidir. Python için bir Lineer Cebir Kütüphanesidir ve Python ile Finans için çok önemlidir. Python'da matematiksel ve istatistiksel işlemler yapmak için çok kullanışlı bir kütüphanedir. Yüksek performanslı çok boyutlu bir dizi nesnesi ve bu dizilerle çalışmak için araçlar sağlar.

Neden NumPy Kullanmalıyız?

• Bellek verimliliği sağlar (büyük veri setlerini daha kolay işler)
• Matris çarpımı ve yeniden şekillendirme işlemleri için çok uygundur
• Hızlıdır (TensorFlow ve Scikit-learn arka planda NumPy kullanır)

NumPy'yi İçe Aktarma

import numpy as np

Temel NumPy İşlemleri

1. Dizi Oluşturma

# 1D dizi
np.array([1,2,3])

# 2D dizi
np.array([(1,2,3),(4,5,6)])

# Aralık dizisi
np.arange(başlangıç,bitiş,adım)

2. Yer Tutucular

# Eşit aralıklı değerler
np.linspace(0,2,9)

# Sıfır dizisi
np.zeros((1,2))

# Bir dizisi
np.ones((1,2))

# Rastgele dizi
np.random.random((5,5))

# Boş dizi
np.empty((2,2))

3. Dizi Özellikleri

Özellik	Açıklama
array.shape	Boyutlar (Satırlar,Sütunlar)
len(array)	Dizinin Uzunluğu
array.ndim	Dizi Boyut Sayısı
array.dtype	Veri Türü
array.astype(type)	Veri Türüne Dönüştürme
type(array)	Dizi Türü

4. Dizi İşlemleri

Kopyalama/Sıralama:

# Dizinin kopyasını oluşturur
np.copy(array)

# Dizinin derin kopyasını oluşturur
other = array.copy()

# Diziyi sıralar
array.sort()

# Dizinin eksenini sıralar
array.sort(axis=0)

5. Dizi Manipülasyonu

Eleman Ekleme/Çıkarma:

# Diziye eleman ekler
np.append(a,b)

# Diziye eksen 0 veya 1'de eleman ekler
np.insert(array, 1, 2, axis)

# Diziyi yeniden boyutlandırır
np.resize((2,4))

# Diziden eleman siler
np.delete(array,1,axis)

Dizileri Birleştirme:

# Diziyi alt dizilere böler
np.concatenate((a,b),axis=0)

# Dikeyde birleştirme
np.vstack((a,b))

# Yatayda birleştirme
np.hstack((a,b))

6. Dilimleme ve Alt Kümeleme

İşlem	Açıklama
array[i]	i indeksindeki 1d dizi
array[i,j]	[i][j] indeksindeki 2d dizi
array[i<4]	Boolean indeksleme
array[0:3]	0,1,2 indeksli elemanlar
array[0:2,1]	0 ve 1. satırdaki 1. sütun elemanları
array[:1]	0. satır elemanları
array[1:2, :]	1. satır elemanları
array[ : :-1]	Diziyi ters çevirir

7. Matematiksel İşlemler

Temel İşlemler:

İşlem	Açıklama
np.add(x,y)	Toplama
np.subtract(x,y)	Çıkarma
np.divide(x,y)	Bölme
np.multiply(x,y)	Çarpma
np.sqrt(x)	Karekök
np.sin(x)	Sinüs
np.cos(x)	Kosinüs
np.log(x)	Doğal logaritma
np.dot(x,y)	Nokta çarpımı
np.roots([1,0,-4])	Polinom kökleri

Karşılaştırma Operatörleri:

Operatör	Açıklama
==	Eşit
!=	Eşit değil
<	Küçüktür
>	Büyüktür
<=	Küçük veya eşit
>=	Büyük veya eşit
np.array_equal(x,y)	Dizi bazında karşılaştırma

8. İstatistiksel İşlemler

Temel İstatistik:

İşlem	Açıklama
np.mean(array)	Ortalama
np.median(array)	Medyan
array.corrcoef()	Korelasyon Katsayısı
np.std(array)	Standart Sapma

Diğer İşlemler:

İşlem	Açıklama
array.sum()	Dizi toplamı
array.min()	Minimum değer
array.max(axis=0)	Eksen bazında maksimum
array.cumsum(axis=0)	Kümülatif toplam