NumPy Diziler Oluşturma
NumPy ndarray Nesnesi Oluşturun
NumPy dizilerle çalışmak için kullanılır. NumPy'deki dizi nesnesi
ndarray.
ndarrayFonksiyonu kullanarak bir NumPy nesnesi oluşturabiliriz
array().
Örnek
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print(type(arr))
type(): Bu yerleşik Python işlevi bize kendisine iletilen nesnenin türünü söyler. Yukarıdaki kodda olduğu gibi, bunun tip olduğunu arrgösterir
numpy.ndarray.
Bir oluşturmak için ndarray, yönteme bir liste, demet veya dizi benzeri bir nesne iletebiliriz array()
ve bu bir 'ye dönüştürülür
ndarray:
Örnek
NumPy dizisi oluşturmak için bir demet kullanın:
import numpy as np
arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))
print(arr)
Dizilerdeki Boyutlar
Dizilerdeki bir boyut, bir dizi derinliği düzeyidir (iç içe diziler).
iç içe dizi: öğeleri olarak dizileri olan dizilerdir.
0-D Diziler
0-D diziler veya Skalar, bir dizideki öğelerdir. Bir dizideki her değer bir 0-D dizisidir.
Örnek
42 değerine sahip bir 0-D dizisi oluşturun
import numpy as np
arr = np.array(42)
print(arr)
1-D Diziler
Öğeleri olarak 0-D dizileri olan bir diziye tek boyutlu veya 1 boyutlu dizi denir.
Bunlar en yaygın ve temel dizilerdir.
Örnek
1,2,3,4,5 değerlerini içeren 1 boyutlu bir dizi oluşturun:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
2-B Diziler
Öğeleri olarak 1 boyutlu dizilere sahip bir diziye 2 boyutlu dizi denir.
Bunlar genellikle matris veya 2. dereceden tensörleri temsil etmek için kullanılır.
NumPy, adı verilen matris işlemlerine adanmış tam bir alt modüle sahiptir.
numpy.mat
Örnek
1,2,3 ve 4,5,6 değerlerine sahip iki dizi içeren 2 boyutlu bir dizi oluşturun:
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
3-B diziler
Öğeleri olarak 2 boyutlu dizileri (matrisleri) olan bir diziye 3 boyutlu dizi denir.
Bunlar genellikle 3. dereceden bir tensörü temsil etmek için kullanılır.
Örnek
Her ikisi de 1,2,3 ve 4,5,6 değerlerine sahip iki dizi içeren iki adet 2 boyutlu diziyle 3 boyutlu bir dizi oluşturun:
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(arr)
Boyut Sayısını Kontrol Edin?
NumPy Dizileri, ndimbize dizinin kaç boyutu olduğunu söyleyen bir tamsayı döndüren özniteliği sağlar.
Örnek
Dizilerin kaç boyutu olduğunu kontrol edin:
import numpy as np
a = np.array(42)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(a.ndim)
print(b.ndim)
print(c.ndim)
print(d.ndim)
Daha Yüksek Boyutlu Diziler
Bir dizi herhangi bir sayıda boyuta sahip olabilir.
ndminDizi oluşturulduğunda, argümanı kullanarak boyutların sayısını tanımlayabilirsiniz .
Örnek
5 boyutlu bir dizi oluşturun ve 5 boyutlu olduğunu doğrulayın:
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print('number of dimensions :', arr.ndim)
Bu dizide en içteki boyut (5. dim) 4 elemente, 4. dimde vektör olan 1 elemente, 3. dim'de vektörlü matris olan 1 elemente, 2. dim'de 3D dizi olan 1 elemente ve 1. dim, 4D dizisi olan 1 öğeye sahiptir.