Dizi özellikleri

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 eleman

ML 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)                     # float32

Derin 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.

Örnek çözümü göster

import numpy as np

a = np.ones((3, 4, 2))

print(a.shape, a.ndim, a.size)

Kendini test et

<code>np.zeros((4, 5)).size</code> kaçtır?
- 20
- 9
- 2
- (4, 5)
Cevabı göster

20 — size tüm boyutların çarpımıdır: 4 × 5 = 20.

Diziyi float32 türüne çevir.

x = a.____(np.float32)

Cevabı göster

x = a.astype(np.float32)

Öznitelikleri eşleştir.

shape

Boyut demeti
ndim

Boyut sayısı
size

Toplam eleman
dtype

Eleman türü

Sıradaki ders: Dizi indeksleme

Deneyiminizi Geliştiriyoruz

Çerez Tercihleri

Kesinlikle Gerekli Çerezler

Analitik Çerezler