np ne demek?
NumPy (Numerical Python), bilimsel hesaplamalar için Python programlama diline güçlü bir destek sağlayan bir kütüphanedir. Temel olarak, çok boyutlu diziler (arrays) ve bu diziler üzerinde işlem yapmak için optimize edilmiş fonksiyonlar sunar. NumPy, veri analizi, makine öğrenimi ve mühendislik gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır.
Temel Özellikler:
- Çok Boyutlu Diziler (ndarray): NumPy'ın en önemli özelliği olan ndarray, aynı türden (sayısal, boolean, vb.) elemanları içeren çok boyutlu bir dizidir. Bu diziler, matrisler ve tensörler gibi matematiksel yapıları temsil etmek için idealdir. (ndarray nedir?)
- Vektörleştirme: NumPy, döngüler kullanmak yerine diziler üzerinde toplu işlemler yapmayı sağlayan vektörleştirme (vectorization) özelliğini destekler. Bu, kodun daha hızlı ve okunabilir olmasını sağlar. (Vektörleştirme nedir?)
- Yayınlama (Broadcasting): Farklı boyutlardaki diziler üzerinde işlem yapmayı kolaylaştıran bir mekanizmadır. Daha küçük boyutlu bir dizi, daha büyük boyutlu bir diziyle uyumlu hale getirilir, böylece toplama, çıkarma gibi işlemler yapılabilir. (Yayınlama (Broadcasting) nedir?)
- Matematiksel Fonksiyonlar: NumPy, doğrusal cebir, Fourier dönüşümleri ve rastgele sayı üretimi gibi çeşitli matematiksel işlemler için geniş bir fonksiyon yelpazesi sunar. (Doğrusal Cebir nedir?)
- Entegrasyon: NumPy, SciPy, Pandas ve Matplotlib gibi diğer bilimsel Python kütüphaneleriyle sorunsuz bir şekilde entegre olur. Bu, daha karmaşık veri analizi ve görselleştirme iş akışları oluşturmayı kolaylaştırır. (Pandas nedir?)
Kullanım Alanları:
- Veri Analizi: Veri temizleme, dönüştürme ve analiz etme işlemleri için kullanılır.
- Makine Öğrenimi: Makine öğrenimi algoritmaları için temel veri yapılarını ve matematiksel işlemleri sağlar.
- Görüntü İşleme: Görüntüler, sayısal diziler olarak temsil edilebilir ve NumPy ile işlenebilir.
- Simülasyon: Bilimsel ve mühendislik simülasyonlarında kullanılır.