NumPy dizi incelemesi, NumPy kütüphanesi ile oluşturulan çok boyutlu dizilerin özelliklerini ve yapısını anlamak için kullanılan bir yöntemdir. NumPy dizisi hakkında detaylı bilgi edinmek için kullanılan özellikler şunlardır:
- shape: Bu özellik, dizinin kaç satır ve sütundan oluştuğunu gösterir. Örneğin, 3x4 boyutunda bir dizi oluşturalım:
python
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
print(a.shape)
Bu kodun çıktısı (3, 4) olacaktır. Bu, dizinin 3 satır ve 4 sütundan oluştuğunu gösterir.
- ndim: Bu özellik, dizinin kaç boyutlu olduğunu gösterir. Örneğin, yukarıdaki dizinin boyutunu öğrenmek için:
python
print(a.ndim)
Bu kodun çıktısı 2 olacaktır. Bu, dizinin 2 boyutlu olduğunu gösterir.
- size: Bu özellik, dizinin toplam eleman sayısını gösterir. Örneğin, yukarıdaki dizinin eleman sayısını öğrenmek için:
python
print(a.size)
Bu kodun çıktısı 12 olacaktır. Bu, dizinin 12 elemandan oluştuğunu gösterir.
- dtype: Bu özellik, dizinin elemanlarının veri tipini gösterir. Örneğin, yukarıdaki dizinin veri tipini öğrenmek için:
python
print(a.dtype)
Bu kodun çıktısı int64 olacaktır. Bu, dizinin elemanlarının 64 bitlik tam sayılar olduğunu gösterir.
- itemsize: Bu özellik, dizinin her bir elemanının bellekte kapladığı bayt sayısını gösterir. Örneğin, yukarıdaki dizinin her bir elemanının bellek boyutunu öğrenmek için:
python
print(a.itemsize)
Bu kodun çıktısı 8 olacaktır. Bu, dizinin her bir elemanının 8 bayt (64 bit) bellek kullandığını gösterir.
9. UYGULAMA
NumPy dizilerinin incelenmesinde kullanılan özelliklerle işlem yapmak için aşağıdaki işlem adımlarını takip ediniz.
1. Adım: NumPy shape özelliğini kullanarak bir dizinin her bir boyutundaki eleman sayısını öğrenme ve diziyi yeniden boyutlandırma işlemini gerçekleştiriniz.
- NumPy shape özelliği, dizinin şeklini gösteren bir tuple (demet) döndürür. Tuple’ın eleman sayısı, dizinin boyutuna eşittir. Tuple’ın her bir elemanı ise, dizinin ilgili boyutundaki eleman sayısını gösterir. Örneğin, aşağıdaki kodda a dizisinin shape özelliği (2, 3) olacaktır. Bu, dizinin 2 boyutlu olduğunu ve her boyutta 3 eleman olduğunu gösterir.
python
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(a.shape)
# (2, 3)
- NumPy shape özelliğini değiştirerek, diziyi yeniden boyutlandırmak mümkündür. Ancak, yeni shape’in eleman sayısı, orijinal shape’in eleman sayısına eşit olmalıdır. Aksi halde, ValueError hatası alınır. Örneğin, a dizisini (3, 2) şekline getirmek için:
python
a.shape = (3, 2)
print(a)
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
- NumPy shape özelliğini değiştirmek yerine, reshape() metodu da kullanılabilir. Bu metod, diziyi yeniden boyutlandırır ve yeni bir dizi döndürür. Orijinal dizi ise değişmez. Örneğin, a dizisini (6, 1) şekline getirmek için:
python
b = a.reshape(6, 1)
print(b)
# [[1]
# [2]
# [3]
# [4]
# [5]
# [6]]
print(a)
# [[1 2]
# [3 4]
# [5 6]]
2. Adım: NumPy ndim özelliğini kullanarak bir dizinin boyutunu öğrenme işlemini gerçekleştiriniz.
- NumPy ndim özelliği, dizinin kaç boyutlu olduğunu gösteren bir tam sayı döndürür. Örneğin, aşağıdaki kodda b dizisinin ndim özelliği 1, c dizisinin ndim özelliği ise 2 olacaktır. Bu, b dizisinin tek boyutlu (vektör), c dizisinin ise iki boyutlu (matris) olduğunu gösterir.
python
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(b.ndim)
# 1
c = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]])
print(c.ndim)
# 2
3. Adım: NumPy size özelliğini kullanarak bir dizinin toplam eleman sayısını öğrenme işlemini gerçekleştiriniz.
- NumPy size özelliği, dizinin toplam eleman sayısını gösteren bir tam sayı döndürür. Örneğin, aşağıdaki kodda d dizisinin size özelliği 5 olacaktır. Bu, dizinin 5 elemandan oluştuğunu gösterir.
python
d = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(d.size)
# 5
4. Adım: NumPy dtype özelliğini kullanarak bir dizinin elemanlarının veri tipini öğrenme işlemini gerçekleştiriniz. NOT !!! NumPy dizisinde tüm elemanlar aynı veri tipine sahiptir.
- NumPy dtype özelliği, dizinin elemanlarının veri tipini gösteren bir nesne döndürür. NumPy dizisinde tüm elemanlar aynı veri tipine sahiptir. Örneğin, aşağıdaki kodda e dizisinin dtype özelliği int32, f dizisinin dtype özelliği ise float64 olacaktır. Bu, e dizisinin elemanlarının 32 bitlik tam sayılar, f dizisinin elemanlarının ise 64 bitlik ondalık sayılar olduğunu gösterir.
python
e = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(e.dtype)
# int32
f = np.array([1.1, 2.2, 3.3])
print(f.dtype)
# float64
5. Adım: NumPy itemsize özelliğini kullanarak bir dizinin her bir elemanının bayt cinsinden değerini öğrenme işlemini gerçekleştiriniz.
- NumPy itemsize özelliği, dizinin her bir elemanının bellekte kapladığı bayt sayısını gösteren bir tam sayı döndürür. Örneğin, aşağıdaki kodda g dizisinin itemsize özelliği 4 olacaktır. Bu, dizinin her bir elemanının 4 bayt (32 bit) bellek kullandığını gösterir.
python
g = np.array([1, 2, 3])
print(g.itemsize)
# 4