👷♂️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.shapefor 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
Last updated
Was this helpful?