NumPy, Python'da bilimsel hesaplamalar için kullanılan güçlü bir kütüphanedir. NumPy'nin temel veri yapısı "ndarray" (N-dimensional array) olarak bilinir ve çok boyutlu dizileri temsil eder. NumPy dizileri, listelerden daha hızlı ve verimli bir şekilde çalışır ve birçok matematiksel işlem için optimize edilmiştir. İşte NumPy dizilerini daha ayrıntılı bir şekilde açıklayan örnekler:

Öncelikle, NumPy'yi projenize dahil etmelisiniz. Aşağıdaki gibi NumPy'yi içe aktarabilirsiniz:

import numpy as np

Şimdi, NumPy dizilerini oluşturmak ve kullanmak için örnekler:

Dizi Oluşturma:

# 1D NumPy dizi oluşturma
arr_1d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 2D NumPy dizi oluşturma (matris)
arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Sıfırlarla dolu bir dizi oluşturma
zeros = np.zeros((3, 4))  # 3x4 boyutunda sıfırlarla dolu bir dizi

# Birlerle dolu bir dizi oluşturma
ones = np.ones((2, 3))  # 2x3 boyutunda birlerle dolu bir dizi

# Belirli bir aralıkta değerlerle dizi oluşturma
linspace_arr = np.linspace(0, 1, 5)  # 0 ile 1 arasında 5 eşit aralıklı değer içeren bir dizi

# Rastgele değerlerle dizi oluşturma
random_arr = np.random.rand(2, 2)  # 2x2 boyutunda rastgele sayılar içeren bir dizi

Dizi İndeksleme ve Dilimleme:

NumPy dizilerini indekslemek ve dilimlemek çok kolaydır:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# İndeksleme
print(arr[0])  # İlk elemanı alır (1)
print(arr[-1])  # Son elemanı alır (5)

arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 2D dizi indeksleme
print(arr_2d[0, 1])  # İlk satırın ikinci sütunundaki değeri alır (2)

# Dilimleme
print(arr[1:4])  # 1. indeksten 4. indekse kadar olan elemanları alır ([2, 3, 4])

Dizi İşlemleri:

NumPy, diziler üzerinde matematiksel işlemleri destekler:

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# Toplama
result = arr1 + arr2  # [5, 7, 9]

# Çıkarma
result = arr1 - arr2  # [-3, -3, -3]

# Çarpma
result = arr1 * arr2  # [4, 10, 18]

# Bölme
result = arr1 / arr2  # [0.25, 0.4, 0.5]

Dizi Şekli Değiştirme:

NumPy dizisinin şeklini değiştirmek mümkündür:

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

# Dizi şeklini değiştirme
reshaped_arr = arr.reshape(2, 3)  # 2x3 boyutunda bir diziye dönüştürür

Dizi İşlemleri:

NumPy, diziler üzerinde farklı işlemler yapmanıza olanak tanır:

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# Toplam
sum_result = np.sum(arr)  # Tüm elemanların toplamını hesaplar (15)

# Ortalama
mean_result = np.mean(arr)  # Tüm elemanların ortalamasını hesaplar (3.0)

# Maksimum ve minimum
max_val = np.max(arr)  # En büyük değeri bulur (5)
min_val = np.min(arr)  # En küçük değeri bulur (1)

Bu örnekler, NumPy dizilerini oluşturmak, işlemek ve kullanmak için temel bilgileri içermektedir. NumPy, daha karmaşık matematiksel işlemler, veri analizi ve bilimsel hesaplamalar için kullanılan birçok ek fonksiyon ve özellik sunar.