👷‍♂️Numpy İşlemleri

🧱 Temel İşlemler

Tüm işlemler nparray objesinin alt metotlarıdır.

• Tüm operatör işlemlerini (+, / ...) destekler

Alt metodlar	Açıklama
<ndarray>.sum()	Elemanları toplama
<ndarray>.sum(axis=<int>	Eksendeki elemanları toplama (0 = dikey 1 = yatay)
<ndarray>.mean()	Ortalama
np.dot(<ndarray>, <ndarray>)	Inner product (iç çarpım = x1.y1 + x2.y2 ... )
np.outher(<ndarray>, <ndarray>)	Outher product (matrix çarpımı)

Boyut İşlemleri

mat = np.random.rand(20, 10)mat.reshape(40, 5).shape # (40, 5)mat.reshape(30, 5) # Hata verir 200 öğe (30, 5)'e ayrılamazmat.ravel().shape # Düzleştirme (200,)mat.transpose().shape # (10, 20)

Dizileri Birleştirme

print(a) # [1 2 3 4 5]print(b) # [2 3 4 5 6]​np.hstack((a, b))# array([1, 2, 3, 4, 5, 2, 3, 4, 5, 6])​np.vstack((a, b))# array([[1, 2, 3, 4, 5],#       [2, 3, 4, 5, 6]])​np.dstack((a, b))# array([[[1, 2],#        [2, 3],#        [3, 4],#        [4, 5],#        [5, 6]]])

Numpy Hızlı Notlar

a_slice_prev = a_prev[0:2,0:2,:]​(m, n_H_prev, n_W_prev, n_C_prev) = A_prev.shape(f, f, n_C_prev, n_C) = W.shape​for a in depth:    W = W[..., a]

Resim İşleme

fname = "images/thumbs_up.jpg"image = np.array(ndimage.imread(fname, flatten=False))my_image = scipy.misc.imresize(image, size=(64,64))plt.imshow(my_image)

💫 Numpy Değişken Dönüşümü

Metod	Açıklama
dtype	Değişken tipi
astype(<dtype>)	Tip değiştirme

np.logspace(1, 10, 10).dtype # float64np.logspace(1, 10, 10).astype(int).dtype # int64