Creating Arrays from Conditions
Numpy'da belirli şartlara göre array oluşturmak, veri manipülasyonunda oldukça kullanışlıdır. np.where() ve np.select() fonksiyonları, koşullu array oluşturma işlemlerini gerçekleştirir.
np.where() Fonksiyonu
np.where() fonksiyonu, belirli bir koşula uyan elemanların indekslerini veya bu koşula göre yeni bir array oluşturmayı sağlar.
Örnek:
import numpy as np
# Rastgele sayılardan oluşan bir array oluşturma
array = np.random.randint(1, 100, size=10)
print("Original Array:", array)
# Çıktı: Original Array: [29 58 20 56 23 91 6 18 54 66]
# Koşula bağlı olarak yeni bir array oluşturma
# Array'deki elemanlar 50'den büyükse 1, değilse 0 olsun
new_array = np.where(array > 50, 1, 0)
print("New Array:", new_array)
# Çıktı: New Array: [0 1 0 1 0 1 0 0 1 1]
np.select() Fonksiyonu
np.select() fonksiyonu, birden fazla koşul ve bu koşullara bağlı olarak değerler belirlemeyi sağlar.
Örnek:
import numpy as np
# Rastgele sayılardan oluşan bir array oluşturma
array = np.random.randint(1, 100, size=10)
print("Original Array:", array)
# Çıktı: Original Array: [17 45 72 48 78 38 49 69 97 61]
# Birden fazla koşula bağlı olarak yeni bir array oluşturma
conditions = [array < 30, (array >= 30) & (array < 60), array >= 60]
choices = [0, 1, 2]
new_array = np.select(conditions, choices)
print("New Array:", new_array)
# Çıktı: New Array: [0 1 2 1 2 1 1 2 2 2]
Adding and Removing Data
Numpy array'lerine veri eklemek ve çıkarmak, veri manipülasyonunda sıkça kullanılan işlemlerdir. append(), insert(), ve delete() fonksiyonları bu işlemleri gerçekleştirir.
append() Fonksiyonu
append() fonksiyonu, bir array'e eleman eklemeyi sağlar.
Örnek:
import numpy as np
# 1'den 5'e kadar olan sayılardan bir array oluşturma
array = np.arange(1, 6)
print("Original Array:", array)
# Çıktı: Original Array: [1 2 3 4 5]
# Array'in sonuna eleman ekleme
new_array = np.append(array, [6, 7, 8])
print("Array after append:", new_array)
# Çıktı: Array after append: [1 2 3 4 5 6 7 8]
insert() Fonksiyonu
insert() fonksiyonu, belirli bir indekse eleman eklemeyi sağlar.
Örnek:
import numpy as np
# 1'den 5'e kadar olan sayılardan bir array oluşturma
array = np.arange(1, 6)
print("Original Array:", array)
# Çıktı: Original Array: [1 2 3 4 5]
# Array'in 2. indeksine eleman ekleme
new_array = np.insert(array, 2, [9, 10])
print("Array after insert:", new_array)
# Çıktı: Array after insert: [ 1 2 9 10 3 4 5]
delete() Fonksiyonu
delete() fonksiyonu, belirli indekslerdeki elemanları çıkarmayı sağlar.
Örnek:
import numpy as np
# 1'den 5'e kadar olan sayılardan bir array oluşturma
array = np.arange(1, 6)
print("Original Array:", array)
# Çıktı: Original Array: [1 2 3 4 5]
# Array'den 2. ve 4. indekslerdeki elemanları çıkarma
new_array = np.delete(array, [2, 4])
print("Array after delete:", new_array)
# Çıktı: Array after delete: [1 2 4]
Summarizing Data
Numpy, veri özetleme ve istatistiksel analizler için çeşitli fonksiyonlar sunar. Bu fonksiyonlar, verilerin merkezi eğilim ve dağılımını anlamaya yardımcı olur.
Toplam (Sum)
sum() fonksiyonu, array'in elemanlarının toplamını döner.
Örnek:
import numpy as np
# 1'den 10'a kadar olan sayılardan bir array oluşturma
array = np.arange(1, 11)
print("Original Array:", array)
# Çıktı: Original Array: [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
# Array'in toplamı
array_sum = np.sum(array)
print("Sum of array:", array_sum)
# Çıktı: Sum of array: 55
Ortalama (Mean)
mean() fonksiyonu, array'in elemanlarının ortalamasını döner.
Örnek:
import numpy as np
# 1'den 10'a kadar olan sayılardan bir array oluşturma
array = np.arange(1, 11)
print("Original Array:", array)
# Çıktı: Original Array: [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
# Array'in ortalaması
array_mean = np.mean(array)
print("Mean of array:", array_mean)
# Çıktı: Mean of array: 5.5
Medyan (Median)
median() fonksiyonu, array'in elemanlarının medyanını döner.
Örnek:
import numpy as np
# 1'den 10'a kadar olan sayılardan bir array oluşturma
array = np.arange(1, 11)
print("Original Array:", array)
# Çıktı: Original Array: [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
# Array'in medyanı
array_median = np.median(array)
print("Median of array:", array_median)
# Çıktı: Median of array: 5.5
Standart Sapma (Standard Deviation)
std() fonksiyonu, array'in elemanlarının standart sapmasını döner.
Örnek:
import numpy as np
# 1'den 10'a kadar olan sayılardan bir array oluşturma
array = np.arange(1, 11)
print("Original Array:", array)
# Çıktı: Original Array: [ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
# Array'in standart sapması
array_std = np.std(array)
print("Standard Deviation of array:", array_std)
# Çıktı: Standard Deviation of array: 2.8722813232690143
Bu dersin dördüncü partı ile Numpy array'lerini koşullara göre oluşturma, veri ekleme ve çıkarma, ve veri özetleme tekniklerini öğrendik. Bir sonraki partta, Numpy ile performanslı işlemleri öğreneceğiz ve bu teknikleri uygulayacağız.
Python temellerini atıp, veri analizi ve bilimi için yetkinlik kazanmak istiyorsanız, 1 aylık yoğun Python kampına hemen kayıt olabilirsiniz. ~40 saat canlı ders, ~50 adet kapsamlı proje, ~15 adet quiz ve sayısız kodlama egzersizinden oluşan, Finlandiya eğitim modellerinden esinlenilerek Helsinki'de geliştirilen interaktif ve pratik odaklı eğitim programına hemen göz atın !