Dizi özellikleri
- Makine Öğrenmesi kursu
- Başlangıç
- Ders 9/112
- 5 dk
NumPy dizilerinin shape, size, ndim ve dtype gibi özellikleri vardır.
shape, ndim, size
Her dizinin yapısını anlatan öznitelikleri vardır:
a = np.array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6]])
print(a.shape) # (2, 3) satır, sütun
print(a.ndim) # 2 boyut sayısı
print(a.size) # 6 toplam elemanML hatalarının çoğu boyut uyuşmazlığıdır; bir şey ters gidince ilk iş shape'i yazdırmaktır.
dtype
dtype elemanların türünü söyler. Tam sayılar int64, ondalıklılar float64 olur; karışık listede NumPy hepsini ondalığa çevirir:
print(np.array([1, 2]).dtype) # int64
print(np.array([1, 2.5]).dtype) # float64
x = np.array([1, 2]).astype(np.float32)
print(x.dtype) # float32Derin öğrenmede bellekten kazanmak için sıkça float32 kullanılır; astype ile dönüştürülür.
Uygulama Diziyi incele
a dizisinin shape, ndim ve size değerlerini tek print ile aralarında boşlukla yazdır.
Başlangıç kodu
import numpy as np
a = np.ones((3, 4, 2))
# buraya yazÖrnek çözüm
import numpy as np
a = np.ones((3, 4, 2))
print(a.shape, a.ndim, a.size)Beklenen çıktı
(3, 4, 2) 3 24
Soru ve cevaplar
Dersin sorularını cevaplarıyla birlikte inceleyebilirsin. Kendini denemek istersen dersi interaktif olarak çöz.
1 <code>np.zeros((4, 5)).size</code> kaçtır?
- 20 Doğru cevap
- 9
- 2
- (4, 5)
Açıklama: size tüm boyutların çarpımıdır: 4 × 5 = 20.
2 Diziyi float32 türüne çevir.
Soru
x = a.____(np.float32)
Cevap
x = a.astype(np.float32)Açıklama: astype yeni türde bir kopya döndürür; özgün dizi değişmez.
3 Öznitelikleri eşleştir.
| Kavram | Anlamı |
|---|---|
shape |
Boyut demeti |
ndim |
Boyut sayısı |
size |
Toplam eleman |
dtype |
Eleman türü |