Özet - NumPy temelleri
- Makine Öğrenmesi kursu
- Başlangıç
- Ders 12/112
- 6 dk
Bu grupta NumPy dizilerinin oluşturulmasını, özelliklerini ve indekslemeyi öğrendin.
Özet: NumPy temelleri
Bu grupta öğrendiklerin:
np.array,arange,linspace,zerosile dizi oluşturma.shape,ndim,size,dtypeile diziyi inceleme.a[satır, sütun], dilimler ve boolean maskeyle seçme.reshape,flatten,.Tile şekil değiştirme.
X = np.arange(12).reshape(4, 3)
print(X[:, 0]) # ilk özellik
print(X[X[:, 0] > 3]) # ilk özelliği 3'ten büyük satırlarEleman bazlı işlemler ve vektörleştirme, ML kodunun hızlı ve kısa olmasının anahtarıdır.
Uygulama Hepsi bir arada
0-11 arasındaki sayıları 4×3 matrise çevir. Son sütunu seç, 5'ten büyük olanlarını boolean maskeyle filtrele ve yazdır.
Başlangıç kodu
import numpy as np
# buraya yazÖrnek çözüm
import numpy as np
X = np.arange(12).reshape(4, 3)
son = X[:, -1]
print(son[son > 5])Beklenen çıktı
[ 8 11]
Soru ve cevaplar
Dersin sorularını cevaplarıyla birlikte inceleyebilirsin. Kendini denemek istersen dersi interaktif olarak çöz.
1 <code>np.arange(12).reshape(4, 3)[:, 0]</code> neyi verir?
- 0
- [0 3 6 9] Doğru cevap
- [0 1 2]
- [0 4 8]
Açıklama: Satırlar [0 1 2], [3 4 5], [6 7 8], [9 10 11]; her birinin ilk elemanı alınır.
2 Tüm elemanların toplamını hesapla.
Soru
toplam = X.____()
Cevap
toplam = X.sum()Açıklama: sum, eksen verilmezse tüm elemanları toplar.
3 Araçları görevleriyle eşleştir.
| Kavram | Anlamı |
|---|---|
linspace |
Eşit aralıklı değerler |
astype |
Tür dönüşümü |
reshape |
Şekil değiştirme |
x[x > 0] |
Koşullu seçim |