Python NumPy kütüphanesi nedir ?

NumPy, “Numerical Python” kelimelerinin kısaltmasıdır ve Python dilinde bilimsel hesaplamaları gerçekleştirmek için kullanılan bir kütüphanedir. NumPy, çok boyutlu dizilerin (arrays) işlenmesi için temel bir yapı sağlar ve bu diziler üzerinde yüksek performanslı matematiksel işlemler yapmayı mümkün kılar. Ayrıca, rastgele sayı üretimi, doğrusal cebir, Fourier dönüşümleri gibi çeşitli matematiksel işlemleri destekler. Özellikleri veri manipülasyonu işlemlerinde çokca kullanılmaktadır.

Neden NumPy Kullanılır?

1. Hızlı ve Verimli: NumPy, altında C diline dayanan bir altyapı kullanarak yüksek performans sağlar. Bu, büyük veri kümeleri üzerinde hızlı işlemler yapmayı mümkün kılar.
2. Çok Boyutlu Diziler (Arrays): NumPy, çok boyutlu dizilerin işlenmesini sağlar. Bu, matris ve vektör gibi yapıları kolayca oluşturmanıza ve işlemenize olanak tanır.
3. Matematiksel İşlemler: NumPy, matematiksel işlevler ve operatörler sağlar. Bu, doğrusal cebir, trigonometri, istatistik gibi çeşitli alanlarda işlemleri gerçekleştirmenizi sağlar.
4. Veri Analizi ve Bilimsel Hesaplamalar: NumPy, veri analizi, bilimsel hesaplamalar ve makine öğrenimi gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır. Pandas, Matplotlib gibi diğer kütüphanelerle birlikte kullanılarak veri analizi ve görselleştirme işlemleri gerçekleştirilebilir.

Upcasting

# integer array:
np.array([1, 4, 2, 5, 3])

Python listelerinden farklı olarak NumPy’nin tümü aynı türü içeren dizilerle sınırlandırıldığını unutmayın. Türler eşleşmiyorsa, NumPy mümkünse yukarıya doğru çevirme (upcasting) yapar (burada tamsayılar kayan noktaya yukarıya doğru aktarılır):

np.array([3.14, 4, 2, 3])

Örnek olarak yukarıdaki array işleminde, dışarıya çıkan output 3.14, 4. , 2. , 3. şeklinde olacaktır.

Broadcasting

NumPy’nin evrensel işlevlerinin işlemleri vektörleştirmek ve böylece yavaş Python döngülerini kaldırmak için kullanabiliriz. İşlemleri vektörleştirmenin başka bir yolu da NumPy’nin broadcasting işlevini kullanmaktır. Broadcasting, farklı boyutlardaki dizilere ikili işlevlerin (toplama, çıkarma, çarpma vb.) uygulanmasına yönelik basit bir kurallar dizisidir.

# NumPy dizileriyle toplama işlemi
import numpy as np

numpy_dizi1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
numpy_dizi2 = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

toplam_dizi = numpy_dizi1 + numpy_dizi2

print("Toplam Dizi:", toplam_dizi)

Örnek olarak yukarıdaki kod dizininde, iki dizi içerisinde aynı değer tipindeki elemanların toplamasını tek satırda yapabildiğimizi görüyoruz. Ancak bunu Python’ ın default array özelliğini kullanarak yapmak isteseydik şu şekilde bir kod çıktısı olacaktı:

liste1 = [1, 2, 3, 4, 5]
liste2 = [6, 7, 8, 9, 10]

toplam_liste = []
for i in range(len(liste1)):
    toplam_liste.append(liste1[i] + liste2[i])

print("Toplam Liste:", toplam_liste)