Python dilinde bilimsel hesaplamalar yapmak isteyenler genellikle NumPy kütüphanesine başvururlar. NumPy, birçok matematik işlemi için gerekli olan fonksiyonları içeren bir Python kütüphanesidir. Bu makalede, NumPy kütüphanesini bilgisayarınıza nasıl kurabileceğinizi anlatacağız.

NumPy kütüphanesi için gereksinimler doğru şekilde yerine getirildiğinde kurulumu oldukça basittir. Kurulum öncesinde Python’un bilgisayarınıza yüklü olması gerekmektedir. Windows veya Linux işletim sistemi kullanıyor olsanız da, Python’u resmi web sitesinden indirerek kolayca yükleyebilirsiniz. Linux kullanıcıları için, işletim sisteminin bir sürümü zaten Python dilini ön yüklü olarak içerse de, NumPy kütüphanesi yüklenmemiş olabilir. Bu durumda terminale yazacağınız birkaç komut ile NumPy kütüphanesi de yüklenmiş olacaktır.

NumPy kütüphanesinin kurulumu için kullanacağınız paket yöneticisine bağlı olarak farklı yolları vardır. Windows kullanıcıları CMD komut istemcisini başlatarak veya Linux kullanıcıları ise terminale belirli bir komut yazarak kolayca NumPy kütüphanesini yükleyebilirler. Ayrıca, PyPI’daki pip paket yönetim sistemi de kullanılarak NumPy kütüphanesi kolayca kurulabilir.

NumPy Nedir?

NumPy, tam adı ‘Numeric Python’ olan, Python programlama dilinde bilimsel hesaplamalar yapmak için kullanılan bir kütüphanedir. NumPy, Python’ın yavaş olduğu bazı matematiksel işlemleri çok daha hızlı bir şekilde yapmanızı sağlar. Bu sayede büyük boyutlu bilimsel verilerin hızlı ve etkili bir şekilde işlenmesi mümkün hale gelir.

NumPy ayrıca, çok boyutlu dizi işlemleri için özel olarak tasarlanmış bir dizi matematiksel işlev içerir. Bu işlevler arasında, matris işlemleri yapmak, dizi elemanlarını sıralamak, dizi elemanlarını yeniden şekillendirmek, istatistiksel hesaplamalar yapmak, Fourier dönüşümü ve bunun yanı sıra daha birçok işlev bulunur. NumPy, bilimsel araştırma, mühendislik, finansal işlemler, veri analizi, yapay zeka ve daha birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.

NumPy Kurulumu için Gereksinimler

NumPy, Python’da bilimsel hesaplamalar yapmak için kullanılan bir kütüphanedir ve kullanmak için bilgisayarınıza Python dilinin yüklü olması gerekmektedir. Python dilini indirmek için resmi web sitesinden indirebilirsiniz. Windows kullanıcıları için Python’un Windows sürümünü, Linux kullanıcıları içinse Python’un bir versiyonunu ön yüklü olarak içeren işletim sistemleri mevcuttur. Ancak, NumPy kütüphanesi kurulu olmayabilir. NumPy kütüphanesinin indirilmesi için birçok yöntem vardır.

Bu yöntemlerden biri, PyPI’daki pip paket yönetim sistemi kullanılarak NumPy kütüphanesinin kolayca indirilmesidir. bilgisayarınızda zaten pip yüklü ise, şu kodu cmd’ye veya terminalinize girerek NumPy kütüphanesini yükleyebilirsiniz: pip install numpy

Bunun yanı sıra, Linux kullanıcıları aşağıdaki komutu kullanarak NumPy kütüphanesini install edebilir; sudo apt-get install python-numpy.

Python Kurulumu

Python dilini bilgisayarınıza yüklemek oldukça kolaydır. Python’un resmi web sitesinden, uygun olan sürümü indirebilirsiniz. Windows veya Mac işletim sistemi kullanıcısıysanız, indirmeniz gereken sürümleri web sitesinin “Download” bölümünde bulabilirsiniz. Linux kullanıcıları için, işletim sisteminin paket yöneticisi aracılığıyla Python’u yükleyebilirsiniz.

Python sürümünüzü doğrulamak için, terminal veya komut satırına “python –version” yazarak sürüm numarasını kontrol edebilirsiniz. Doğru sürümü yüklediğinizden emin olmak, NumPy kütüphanesini kurmadan önce önemlidir. Python, birçok programlama dili gibi, sık sık güncellenmektedir, bu nedenle yüklediğiniz sürümünü gözden geçirmeniz önerilir.

Windows Kullanıcıları için

Eğer Windows işletim sistemi kullanıyorsanız, Python’u indirmek için https://www.python.org/downloads/windows/ adresine gidebilirsiniz. Bu sayfada, Python’un en son sürümünü seçerek indirebilirsiniz.

İndirme işlemi tamamlandıktan sonra, yükleyici sizin için gerekli adımları izleyecektir. Kurulum bittiğinde, Python’un çalıştığından emin olmak için bir terminal açıp python --version komutunu çalıştırabilirsiniz.

Bu adımları takip ettiğinizde, Windows bilgisayarınızda rahatlıkla Python kullanabilir ve NumPy gibi kütüphaneleri de yükleyebilirsiniz.

Linux Kullanıcıları için

Linux tabanlı işletim sistemleri, genellikle Python dilinin bir versiyonunu ön yüklü olarak içermektedir. Ancak, NumPy kütüphanesi ön yüklü olmayabilir. Bu nedenle, NumPy kütüphanesini kurmanız gerekebilir. Şu komutu terminale yazarak NumPy kütüphanesini kolayca kurabilirsiniz:

sudo apt-get install python-numpy

Eğer farklı bir paket yöneticisi kullanıyorsanız, farklı bir yöntem kullanmanız gerekebilir. Ancak, bu komut genellikle NumPy kütüphanesini Linux tabanlı işletim sistemlerinde başarılı bir şekilde kurmanıza yardımcı olacaktır.

NumPy Kurulumu

NumPy kütüphanesi, bilgisayarınızda mevcut olan paket yöneticisine göre farklı şekillerde yüklenebilir. En yaygın kullanılan paket yöneticilerinden biri olan PyPI’daki pip kullanarak kolayca kurulum yapabilirsiniz.

Windows kullanıcıları için, CMD’yi başlatın ve şu komutu yazın: pip install numpy. Linux kullanıcıları için ise, şu komutu terminale yazarak NumPy kütüphanesini kurabilirsiniz: sudo apt-get install python-numpy. NumPy kütüphanesi, başka kütüphanelerle birlikte de yüklenebilir. Ancak öncelikle kurulum yapacağınız paket yöneticisinin kullanımına dair dokümantasyonu okumalı veya kullanmanız gereken komutları araştırmalısınız.

Windows Kullanıcıları için

NumPy kütüphanesinin Windows sürümünü yüklemenin en kolay yolu, Windows için bir paket yönetim sistemi olan pip kullanmaktır. NumPy’ı yüklemek için, başlat menüsünden ‘cmd’yi seçin ve ardından cmd penceresinde şu komutu yazın:

pip install numpy

Bu komut NumPy kütüphanesinin en son sürümünü yükleyecektir. NumPy başarıyla yüklendikten sonra, Python kodlarınızda NumPy fonksiyonlarını kullanabilirsiniz.

Linux Kullanıcıları için

NumPy kütüphanesini Linux tabanlı işletim sistemlerinde yüklemek oldukça basittir. Öncelikle terminale erişmek için CTRL+ALT+T klavye kısayolunu kullanarak terminali açın. NumPy kütüphanesini yüklemek için aşağıdaki komutu yazmanız yeterlidir:

Yukarıdaki komutlar, öncelikle sistem paketlerinin güncellenmesini sağlayacak ve sonrasında NumPy kütüphanesini yükleyecektir. Komutu yazdıktan sonra Enter tuşuna basarak işlemi başlatın ve yüklemenin tamamlanmasını bekleyin.

NumPy Nasıl Kullanılır?

NumPy kütüphanesi bilimsel hesaplamalar için tasarlandığından, fonksiyonları kullanmadan önce içe aktarılması gerekmektedir. Ana paket ismi “numpy” olduğu için, kodun başlangıcına

“`import numpy as np“`

şeklinde bir satır eklenerek NumPy fonksiyonlarına erişebilirsiniz.

NumPy’nin en temel veri yapısı “numpy array”dir. Array’ler matris benzeri yapılardır ve Python listelerinden farklı olarak elemanları aynı türden olmalıdır. NumPy array’leri oluşturmak için “np.array()” fonksiyonu kullanılır. Örneğin:

“`import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])“` şeklinde iki adet 1×3 boyutunda NumPy array oluşturulmuştur. İki array’i birleştirmek için “np.concatenate()” fonksiyonu kullanılabilir. Örneğin:

“`import numpy as npa = np.array([1, 2, 3])b = np.array([4, 5, 6])c = np.concatenate((a, b))print(c)“` bu kod, [1, 2, 3, 4, 5, 6] şeklinde bir çıktı üretecektir. NumPy array’leri matematiksel işlemlerde kullanmak için oldukça faydalıdır. Elemanlarına doğrudan erişilebileceği gibi vektörel ve matris işlemlerinin yapılması için kullanılabilirler. NumPy kütüphanesi, daha spesifik uygulamalar için de birçok fonksiyona sahiptir. Detaylı bilgi için NumPy dökümantasyonundan yararlanabilirsiniz.

numpy

NumPy Nedir?

NumPy, Python programlama dili kullanılarak bilimsel hesaplama yapmak için kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane, büyük ve çok boyutlu verilerin saklanması ve işlenmesi için verimli matematiksel işlemler sağlar. NumPy, birçok Python paketinin başarısını sağlayan temel bir kütüphanedir ve bilimsel araştırmacılar, mühendisler ve diğer veri analiz uzmanları tarafından yaygın şekilde kullanılmaktadır.

NumPy, işlemlerinin hızlı ve verimli olması için C dilinde yazılmıştır ve hem Python hem de C dillerinde kullanılabilir. Ayrıca, SciPy, Matplotlib ve Pandas gibi diğer bilimsel Python kütüphaneleri ile iyi bir şekilde entegre olabilir.

Numpy kütüphanesi, basit bir Python listesi ile karşılaştırıldığında birçok avantaj sunar. Liste yapısı elemanlarına farklı şekillerde erişim sağlamanız mümkünken, numpy’nin matris mantığıyla elemanlara erişme işlemi oldukça kolaydır. Veri analizinde kullanıma uygun birçok işlevinin yanı sıra, bazı temel işlemler şunları içerir: standart sapma, varyans, ortalama, medyan ve korelasyon gibi işlemler.

Bu yüzden, NumPy kütüphanesini öğrenmek ve kullanmak, bilimsel araştırmalar ve veri analizi için Python’u ciddiye alan herkes için oldukça önemlidir.

dir.

NumPy fonksiyonları kullanmadan önce Python betiğinizde içe aktarılmaları gerekir. Bunun için kullanabileceğiniz ana paket adı NumPy’dir. NumPy paketi içindeki fonksiyonları kullanmak istediğinizde, basitçe aşağıdaki gibi kodlarınızda import edebilirsiniz:“`import numpy as np“`

Bu, NumPy fonksiyonlarını kullanmaya hazır olduğunuzu belirtir. Böylece, NumPy fonksiyonlarını kullanarken her bir fonksiyonu numpy paketinin bir alt modülü olarak kullanabilirsiniz. Modül ve altmodüllerin ne olduğundan bahsetmek gerekirse, bunlar Python paketi içindeki bağımsız parçalarıdır. Bu sayede, her altmodülün kendine özgü fonksiyonları vardır. Örneğin, numpy.array() fonksiyonu, numpy paketi içinde yer alan bir altmodüldür ve bir array oluşturmak için kullanılır.

NumPy kullanımında önemli bir konu da numpy.ndarray’i kullanmaktır. Bir ndarray (N-dimensional array) birden fazla boyutu olan bir dizi olarak düşünülebilir. Bu, numpy.array() fonksiyonu ile benzerlik göstermekle birlikte, numpy.ndarray özellikleri bakımından daha gelişmiştir. Bunlar sadece NumPy’nin yararlı detaylarından bazılarıdır.

Örnek Kod

NumPy kütüphanesi, hem tek boyutlu hem de çok boyutlu dizileri işlemek ve bilimsel hesaplama ve veri analizi projelerinde kullanmak için tasarlanmıştır. NumPy fonksiyonlarını kullanmaya başlamadan önce içe aktarmak gerekmektedir. Ana paket ismi numpy’dir.

Aşağıdaki örnek kod, NumPy dizilerinin oluşturulması ve işlemlerinde kullanılan temel bir örnektir.

Örnek kodun yukarıdaki açıklamasında olduğu gibi, NumPy fonksiyonlarından faydalanmak istiyorsanız, öncelikle [‘import numpy as np’] kullanarak NumPy kütüphanesini içe aktarmanız gerekmektedir.

NumPy kütüphanesi, bilimsel hesaplama alanında özellikle matrislerle yapılan hesaplama işlemleri için oldukça kullanışlıdır. Bu nedenle, veri analizi ve makine öğrenmesi gibi alanlarda da sıklıkla kullanılmaktadır.

import numpy as np

NumPy Kütüphanesi Kurulumu – import numpy as np

NumPy kütüphanesini kurduktan sonra kullanmaya başlamak için, öncelikle Python kodunda bu kütüphaneyi içe aktarmak gerekir. İçe aktarma işlemi, import anahtar kelimesiyle gerçekleştirilir. NumPy kütüphanesi, içe aktarma işlemi sırasında paketin adı olan numpy kullanılarak içe aktarılır. Özellikle büyük veri setleri üzerinde işlem yapmak için NumPy, diğer Python kütüphanelerine göre daha hızlı ve verimlidir.

Öncelikle numpy paketi, np kısaltması ile içe aktarılır. Böylece kodun geri kalan kısmında kısa bir isim kullanarak NumPy fonksiyonlarına erişmek mümkündür. Aşağıdaki örnek kod bu işlemi gerçekleştirir:

import numpy as np

Yukarıdaki örnek kodda, numpy kütüphanesi np kısaltması ile çağrılır ve bundan sonraki kullanımlarda bu kısaltma kullanılır. NumPy fonksiyonlarına erişmek için, bu kod satırından sonra ilgili fonksiyonların adı kullanılarak fonksiyonlar içe aktarılır ve kullanılır.

Örneğin, bir NumPy dizisi oluşturmak için kullanılan np.array() fonksiyonu aşağıdaki şekilde içe aktarılır:

import numpy as npmy_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])print(my_array)

Bu kod, bir NumPy dizisi olan [1, 2, 3, 4, 5] çıktısını verir.

Özetle, NumPy kütüphanesini kullanmaya başlamak için önce import numpy as np kodu yazılır ve sonrasında ilgili NumPy fonksiyonları kullanılarak işlemler gerçekleştirilir.

a

Bu kod, NumPy kütüphanesi aracılığıyla bir NumPy dizisi oluşturur. Yukarıdaki örnekte, dizi [1, 2, 3] olarak belirlenir ve a değişkenine atanır. NumPy dizileri, Python listeleriyle karşılaştırıldığında birçok avantaj sunar. Diziler, verimli matematiksel işlemler yapmak için tasarlanmıştır ve bellek yönetimi açısından daha az yer kaplarlar. Bunun yanı sıra, NumPy dizileri, veri dizileri üzerinde hızlı ve kolay manipülasyonlar yapmanıza yardımcı olan birçok fonksiyon sağlar.

NumPy dizileri, Python listeleriyle birçok konuda farklılık gösterir. NumPy dizileri, Python listelerinde bulunmayan bazı işlemler yapmanızı sağlayan kendine özgü özelliklere sahiptir. Bu nedenle, bilimsel hesaplamalar için kullanılan birçok Python kütüphanesi NumPy dizilerini temel veri yapısı olarak kullanır. NumPy dizileri üzerinde, diğer veri yapılarında bulunmayan birçok matematiksel işlem yapabilirsiniz. Bu işlemlere örnek olarak sıralama, filtreleme ve eşleştirme fonksiyonları verilebilir. Bu sayede bilimsel çalışmalarda, verilerin analizi ve işlenmesi daha kolay ve hızlı hale gelir.

print(a)

NumPy kullanarak oluşturulan dizileri işleyebilir ve çeşitli işlemler yapabilirsiniz. Örneğin, bir dizi oluşturduktan sonra ekrana basmak isteyebilirsiniz. Bu işlem için Python dilinde yer alan print() fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

Örnek kodumuzda, a adlı bir NumPy dizisi oluşturduk ve bu diziyi ekrana basmak istiyoruz. Kod komutu şu şekildedir:

• import numpy as np: NumPy fonksiyonlarını kullanabilmek için NumPy kütüphanesini içe aktarıyoruz ve kısa bir takma ad kullanıyoruz.
• a = np.array([1, 2, 3]): NumPy kütüphanesinde yer alan numpy.array() fonksiyonu ile bir dizi oluşturuyoruz ve bunu ‘a’ adlı değişkene atıyoruz. Bu dizide elemanlar [1, 2, 3] şeklindedir.
• print(a): Oluşturduğumuz dizi, Python dilinde yer alan built-in bir fonksiyon olan print() ile ekrana basılıyor.

Bu kodu çalıştırdığımızda [1, 2, 3] şeklinde bir çıktı elde ederiz.

“`Örnek Kod“` kullanımı

NumPy fonksiyonlarına örnek olarak, aşağıdaki kodların kullanımı gösterilebilir:

Bunların yanı sıra, NumPy kütüphanesi ile matematiksel işlemler ve istatistiksel analizler de yapılabilir. NumPy, bilimsel hesaplamalar için gerekli olan birçok matematiksel ve istatistiksel fonksiyona sahiptir. Oluşturulan array’ler üzerindeki işlemler daha hızlı ve daha verimli bir şekilde yapılabilir.

Bu kod, [1, 2, 3] şeklinde bir çıktı üretecektir.

Yukarıdaki örnek kod, NumPy kütüphanesinin temel işlevlerini göstermektedir. İlk olarak, NumPy kütüphanesi içe aktarılmıştır. Daha sonra, np.array() fonksiyonu kullanılarak bir dizi oluşturulmuştur. Son adımda ise, oluşturulan dizi print() fonksiyonu ile ekrana yazdırılmıştır.

Bu basit örnekte görüldüğü gibi, NumPy kütüphanesi özellikle matematiksel işlemler yapmak için oldukça kullanışlıdır. NumPy, özellikle büyük boyutlu verilerle çalışan araştırmacılar ve mühendisler için vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir.