NumPy Nedir?
NumPy Nedir?, NumPy Nerededir?, NumPy Hakkında Bilgi?, NumPy Analizi? NumPy ilgili NumPy ile ilgili bilgileri sitemizde bulabilirsiniz. NumPy ile ilgili daha detaylı bilgi almak ve iletişime geçmek için sayfamıza tıklayabilirsiniz. NumPy Ne Anlama Gelir NumPy Anlamı NumPy Nedir NumPy Ne Anlam Taşır NumPy Neye İşarettir NumPy Tabiri NumPy Yorumu
NumPy Kelimesi
Lütfen NumPy Kelimesi İle ilgili Daha Fazla Bilgi Almak İçin Kategoriler Sayfamıza Bakınız. NumPy İlgili Sözlük Kelimeler Listesi NumPy Kelimesinin Anlamı? NumPy Ne Demek? ,NumPy Ne Demektir? NumPy Ne Demektir? NumPy Analizi? , NumPy Anlamı Nedir?,NumPy Ne Demektir? , NumPy Açıklaması Nedir? ,NumPy Cevabı Nedir?,NumPy Kelimesinin Anlamı?,NumPy Kelimesinin Anlamı Nedir? ,NumPy Kelimesinin Anlamı Ne demek?,NumPy Kelimesinin Anlamı Ne demektir?
NumPy Bu Kelimeyi Kediniz Aradınız Ve Bulamadınız
NumPy Kelimesinin Anlamı Nedir? NumPy Kelimesinin Anlamı Ne demek? , NumPy Kelimesinin Anlamı Ne demektir?
Demek Ne Demek, Nedir? Tdk'ye Göre Anlamı
Demek kelimesi, dilimizde oldukça kullanılan kelimelerden birisidir. TDK'ye göre, demek kelimesi anlamı şu şekildedir:
Söylemek, söz söylemek - Ad vermek - Bir dilde karşılığı olmak - Herhangi bir ses çıkarmak - Herhangi bir kanıya, yargıya varmak - Düşünmek - Oranlamak - Ummak, - Erişmek - Bir işe kalkışmak, yeltenmek - Saymak, kabul etmek - bir şey anlamına gelmek - öyle mi, - yani, anlaşılan - inanılmayan, beklenmeyen durumlarda kullanılan pekiştirme veya şaşma sözü
NumPy Bu Kelimeyi Kediniz Aradınız Ve Bulamadığınız İçin Boş Safyadır
Demek Kelimesi Cümle İçerisinde Kullanımı
Eskilerin dediği gibi beşer, şaşar. - Muşmulaya döngel de derler.
Kamer `ay` demektir. - Küt dedi, düştü. - Bu işe herkes ne der? - Güzellik desen onda, zenginlik desen onda. - Bundan sonra gelir mi dersin? - Saat yedi dedi mi uyanırım. - Kımıldanayım deme, kurşunu yersin. Ağzını açayım deme, çok fena olursun. - Yarım milyon dediğin nedir? - Okuryazar olmak adam olmak demek değildir. - Vay! Beni kovuyorsun demek, pekâlâ! NumPy - Demek gideceksin.
Demek Kelimesi Kullanılan Atasözü Ve Deyimler
- dediği çıkmak - dediğinden (dışarı) çıkmak - dediğine gelmek
- dedi mi - deme! - demediğini bırakmamak (veya koymamak) - deme gitsin - demek istemek , - demek ki (veya demek oluyor ki) , - demek olmak , - dememek - der oğlu der - deyip de geçmemek - diyecek yok - dediği çıkmak , {buraya- - dediğinden (dışarı) çıkmak - dediğine gelmek i, - dedi mi , {buraya- - deme! - demediğini bırakmamak (veya koymamak) - deme gitsin , - demek istemek - demek ki (veya demek oluyor ki) - demek olmak - dememek - der oğlu der - deyip de geçmemek - diyecek yok
NumPy
NumPy Nedir? NumPy Ne demek? , NumPy Kelimesi İle ilgili Daha Fazla Bilgi , Almak İçin Kategoriler Sayfamıza Bakınız. İlgili Sözlük Kelimeler Listesi
NumPy Kelimesinin Anlamı? NumPy Ne Demek? NumPy Ne Demektir? ,NumPy Analizi? NumPy Anlamı Nedir? NumPy Ne Demektir?, NumPy Açıklaması Nedir? , NumPy Cevabı Nedir? , NumPy Kelimesinin Anlamı?
Orijinal yazar(lar) | Travis Oliphant |
---|---|
Geliştirici(ler) | Açık kaynak |
İlk yayınlanma | 2016 | )
Güncel sürüm | 1.20.3 / 10 Mayıs 2021[1] | )
Programlama dili | Python, C |
İşletim sistemi | Çapraz platform yazılımı |
Lisans | BSD |
Resmî sitesi | numpy.org |
Kod deposu | https://github.com/numpy/numpy/releases |
NumPy, Python programlama dili için büyük, çok boyutlu dizileri ve matrisleri destekleyen, bu diziler üzerinde çalışacak üst düzey matematiksel işlevler ekleyen bir kitaplıktır.[2] NumPy'nin atası Numeric, ilk olarak Jim Hugunin tarafından diğer birkaç geliştiricinin katkılarıyla oluşturuldu. 2005 yılında Travis Oliphant, Numarray'in özelliklerini kapsamlı değişikliklerle Numeric'e dahil ederek NumPy'yi yarattı.
NumPy açık kaynaklı bir yazılımdır ve birçok katkıda bulunanlara sahiptir.
Python programlama dili, başlangıçta sayısal hesaplama için tasarlanmamıştı ancak erken dönemlerde bilim ve mühendislik topluluğunun dikkatini çekti. 1995 yılında, bir dizi hesaplama paketini tanımlamak amacıyla özel ilgi grubu (special interest group) matrix-sig kuruldu; üyeleri arasında, dizi hesaplamayı kolaylaştırmak için Python'un sözdizimini (özellikle dizin oluşturma sözdizimini[3]) genişleten Python tasarımcısı ve sürdürücü Guido van Rossum vardı.[4]
Bir matris paketinin bir uygulaması Jim Fulton tarafından tamamlandı, daha sonra Jim Hugunin tarafından genelleştirildi ve Numeric[4] olarak adlandırıld. ("Sayısal Python uzantıları (Numerical Python extensions)" veya "NumPy" olarak da bilinmektedir).[5][6] Massachusetts Teknoloji Enstitüsü'nde yüksek lisans öğrencisi olan Hugunin, 1997 yılında JPython üzerinde çalışmak üzere Ulusal Araştırma Girişimleri Kurumu'na (en) katıldı.[6] Diğer erken katkıda bulunanlar arasında David Ascher, Konrad Hinsen ve Travis Oliphant yer aldı.[6]
Numeric için daha esnek bir yedek olarak Numarray adlı yeni bir paket yazıldı.[7] Numeric gibi, o da artık kullanımdan kaldırıldı.[8][8] Numarray, büyük diziler için daha hızlı işlemlere sahipti, ancak küçük dizilerde Numeric'den daha yavaştı.[9] Bu nedenle bir süre her iki paket de farklı kullanım durumları için paralel olarak kullanıldı. Numeric'in son sürümü (v24.2) 11 Kasım 2005'te, numarray'in son sürümü (v1.5.2) ise 24 Ağustos 2006'da yayınlandı.[10]
Numeric'i Python standart kütüphanesine sokma arzusu vardı, ancak Guido van Rossum, kodun o zamanki durumunda korunamayacağına karar verdi.[11]
2005'in başlarında, NumPy geliştiricisi Travis Oliphant, topluluğu tek bir dizi paketi etrafında birleştirmek istedi ve Numarray'in özelliklerini Numeric'e taşıdı. Bunun sonucunda 2006'da NumPy 1.0 olarak yayınlandı.[7] Bu yeni proje SciPy'nin bir parçasıydı. Sadece bir dizi nesnesi elde etmek için büyük SciPy paketi kurmak yerine bu yeni paket ayrıldı ve NumPy olarak adlandırıldı. Python3 desteği 2011'de NumPy sürüm 1.5.0 ile eklendi.[12]
2011'de PyPy, PyPy için NumPy API'sinin bir uygulaması üzerinde geliştirmeye başladı.[13] NumPy ile henüz tam uyumlu değildi.[13]
NumPy, optimize etmeyen bir bayt kodu yorumlayıcısı olan Python'un CPython referans uygulamasını hedeflemektedir. Python'un bu sürümü için yazılan matematiksel algoritmalar, genellikle derlenmiş eşdeğerlerinden çok daha yavaş çalışmaktadır. NumPy, çok boyutlu diziler ve diziler üzerinde verimli çalışan işlevler ve operatörler sağlayarak yavaşlık sorununu kısmen ele alır. Bunları yapmak için NumPy kullanarak, çoğunlukla iç döngüler olmak üzere bazı kodların yeniden yazılmasını gerekmektedir.
Python'da NumPy kullanmak, her ikisi de yorumlandığından MATLAB ile karşılaştırılabilir işlevsellik sağlamaktadır. Çoğu işlem skalerler yerine diziler veya matrisler üzerinde çalıştığı sürece, her ikisi de kullanıcının hızlı programlar yazmasına izin vermektedir.[14] Her ikisi karşılaştırıldığında, MATLAB çok sayıda ek araç kutusuna, özellikle Simulink'e sahiptir, oysa NumPy daha modern ve eksiksiz bir programlama dili olan Python ile entegredir. Ayrıca, tamamlayıcı Python paketleri mevcuttur; SciPy, daha fazla MATLAB benzeri işlevsellik ekleyen bir kütüphanedir. Ayrıca Matplotlib, MATLAB benzeri çizim işlevselliği sağlayan bir çizim paketidir. Dahili olarak, hem MATLAB hem de NumPy, verimli lineer cebir hesaplamaları için BLAS ve LAPACK'e güvenmektedir
Yaygın olarak kullanılan bilgisayarlı görü kitaplığı OpenCV'nin Python verilerini depolamak ve üzerinde çalışmak için NumPy dizilerini kullanmaktadır. Birden çok kanala sahip görüntüler basitçe üç boyutlu diziler olarak temsil edildiğinden, indeksleme, dilimleme veya diğer dizilerle maskeleme, bir görüntünün belirli piksellerine erişmenin çok etkili yollarıdır. OpenCV'de görüntüler, çıkarılan özellik noktaları, filtre çekirdekleri ve daha pek çok şey için evrensel veri yapısı olarak NumPy dizisi, programlama iş akışını ve hata ayıklamayı büyük ölçüde basitleştirmektedir.
NumPy'nin temel işlevi, n-boyutlu dizi veri yapısı için "ndarray"idir. Bu diziler, bellekte adım adım görünümlerdir.[7] Python'un yerleşik liste veri yapısının aksine, bu diziler homojen olarak yazılmaktadır. Tek bir dizinin tüm elemanları aynı tipte olmalıdır.
Bu tür diziler ayrıca C/C++, Cython ve Fortran uzantıları tarafından CPython yorumlayıcısına ayrılan bellek arabelleklerine, veri kopyalamaya gerek kalmadan mevcut sayısal kitaplıklarla bir dereceye kadar uyumluluk sağlayan görünümler olabilmektedir. Bu işlevsellik, bu tür kitaplıkları (özellikle BLAS ve LAPACK) saran SciPy paketi tarafından kullanılmaktadır. NumPy, bellek eşlemeli ndarray'ler için yerleşik desteğe sahiptir.[7]
Bir diziye giriş eklemek, Python listelerinde olduğu kadar kolay bir şekilde mümkün değildir. Dizileri genişletmek için np.pad(...)
yolu aslında istenen şekil ve dolgu değerlerine sahip yeni diziler yaratmaktadır. Ayrıca verilen diziyi yenisine kopyalar ve yeni diziyi döndürmektedir. NumPy'nin np.concatenate([a1,a2])
işlemi aslında iki diziyi birbirine bağlamaz, ancak sırayla verilen her iki dizideki girişlerle dolu yeni bir tane döndürmektedir. Bir dizinin boyutsallığını np.reshape(...)
ile yeniden şekillendirmek ancak dizideki eleman sayısı değişmediği sürece mümkündür.
Bu koşullar, NumPy'nin dizilerinin bitişik bellek arabelleklerinde görünümler olması gerektiği gerçeğinden kaynaklanmaktadır. Blaze adlı bir değiştirme paketi bu sınırlamayı aşmaya çalışmaktadır.[15]
Vektörleştirilmiş bir işlem olarak ifade edilemeyen algoritmalar, "saf Python"da uygulanmaları gerektiğinden daha yavaş çalışmaktadır. Vektörleştirme ise bazı işlemlerin bellek karmaşıklığını sabitten doğrusala yükseltebilmektedir. Çünkü girdiler kadar büyük olan geçici diziler oluşturulmalıdır. Sayısal kodun çalışma zamanı derlemesi, bu sorunlardan kaçınmak için birkaç grup tarafından uygulanmıştır. NumPy ile birlikte çalışan açık kaynaklı çözümler arasında scipy.weave
, numepr[16] ve Numba[17] bulunmaktadır. Cython ve Pythran bunlara statik derleme alternatifleridir.
Birçok modern büyük ölçekli bilimsel hesaplama uygulamasının, NumPy dizilerinin yeteneklerini aşan gereksinimleri vardır. Örneğin, NumPy dizileri genellikle büyük veri kümelerinin analizi için yetersiz kapasiteye sahip olabilecek bir bilgisayarın belleğine yüklenmektedir. Ayrıca NumPy işlemleri tek bir CPU üzerinde yürütülmektedir. Bununla birlikte, birçok doğrusal cebir işlemi, CPU kümelerinde veya birçok derin öğrenme uygulamasının güvendiği GPU'lar ve TPU'lar gibi özel donanımlarda yürütülerek hızlandırılabilmektedir.
Sonuç olarak, son yıllarda bilimsel Python ekosisteminde dağıtılmış diziler için Dask ve GPU'lardaki hesaplamalar için TensorFlow veya JAX gibi çeşitli alternatif dizi uygulamaları ortaya çıkmıştır. Popülaritesi nedeniyle, bunlar genellikle Numpy'nin API'sinin bir alt kümesini uygulamaktadır veya onu taklit etmektedir. Böylece kullanıcılar kodlarında gereken minimum değişiklikle dizi uygulamalarını değiştirebilmektedir.[18] Nvidia'nın CUDA çerçevesi tarafından hızlandırılan ve yakın zamanda tanıtılan CUPy[19] adlı bir kitaplık, NumPy'nin 'açılan bir ikamesi' olarak daha hızlı bilgi işlem potansiyeli göstermiştir.[20]
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3])
print(x)
#array([1, 2, 3])
y = np.arange(10)
print(y)
#array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
a = np.array([1, 2, 3, 6])
b = np.linspace(0, 2, 4)
c = a - b
print(c)
#array([ 1., 1.33333333, 1.66666667, 4.])
print(a**2)
#array([ 1, 4, 9, 36])
a = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
b = np.sin(a)
c = np.cos(a)
from numpy.random import rand
from numpy.linalg import solve, inv
a = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 6.7], [5, 9.0, 5]])
a.transpose()
print(a)
#array([[ 1. , 3. , 5. ],
# [ 2. , 4. , 9. ],
# [ 3. , 6.7, 5. ]])
print(inv(a))
#array([[-2.27683616, 0.96045198, 0.07909605],
# [ 1.04519774, -0.56497175, 0.1299435 ],
# [ 0.39548023, 0.05649718, -0.11299435]])
b = np.array([3, 2, 1])
print(solve(a, b)) # ax = b denklemini çöz
#array([-4.83050847, 2.13559322, 1.18644068])
c = rand(3, 3) * 20 # 20 ile ölçeklenmiş [0,1] içinde 3x3 rastgele değerler matrisi oluşturun
print(c)
#array([[ 3.98732789, 2.47702609, 4.71167924],
# [ 9.24410671, 5.5240412 , 10.6468792 ],
# [ 10.38136661, 8.44968437, 15.17639591]])
print(np.dot(a, c)) # matris çarpımı
#array([[ 53.61964114, 38.8741616 , 71.53462537],
# [ 118.4935668 , 86.14012835, 158.40440712],
# [ 155.04043289, 104.3499231 , 195.26228855]])
M = np.zeros(shape=(2, 3, 5, 7, 11))
T = np.transpose(M, (4, 2, 1, 3, 0))
print(T.shape)
#(11, 5, 3, 7, 2)