Python 118 - NumPy 3

Python 118 - NumPy 3

Merhabalar,

Bugün NumPy dizilerine atadığımız verilere ulaşma konusunu ele alıyoruz ve önce klasik for döngüsüyle bunun nasıl yapıldığını, ardından nd iter ve nd enumerate yardımcı fonksiyonlarını tanıyacağız (nd yi numpy data olarak düşünün ve aradaki boşlukları görmeyin).

İlk örneğimiz 3 elemanlı, 1 boyutlu bir dizinin elemanlarını yazdırmak olsun:

  import numpy as np
  arr = np.array( ["elma","armut"] )   # 1-D dizimiz hazır

  for x in arr:
    print(x)

2-D bir diziyi iç içe 2 for ile yazdırabiliriz:

  import numpy as np
  arr = np.array( [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] )  # 2-D dizimiz hazır

  for satır in arr:
    for x in satır:
      print(x)

Benzer şekilde 3-D bir dizinin tüm elemanlarını iç içe 3 tane for döngüsüyle tarayabiliriz:

  import numpy as np
  arr = np.array( [[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]] )  # 2-D dizimiz hazır

  for x in arr:
    for y in x:
        for z in y:
          print(z)

nditer

Gördüğünüz gibi boyut sayısı arttıkça iç içe kurmamız gereken döngü sayısı da artıyor. İşte tam bu noktada nditer() yardımcı fonksiyonu pratik bir çözüm sunuyor. Yukarıdaki son örneği nditer() ile basitçe şöyle yazıyoruz ve fazladan for satırlarını kaldırmış oluyoruz:

  import numpy as np
  arr = np.array( [[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]] )  # 2-D dizimiz hazır

  for x in np.nditer(arr)
    print(x)

Fonksiyon NumPy kütüphanesine ait olduğundan başında np. noktalı referansını kullanmak gerektiğini unutmayalım.

ndenumerate

Kod dünyasında enumerate ifadesi sıra numarası vermek anlmına geliyor. Eğer bir NumPy dizisinin elemanıyla birlikte, o elemanın dizideki pozisyonu da gerekiyorsa, yani bulunduğu boyuttaki sıra numarası da lazımsa ndenumerate yardımcı fonksiyonunu kullanabiliriz:

  import numpy as np
  arr = np.array( [  ["elma", "armut"], ["kiraz","erik"]  ] )

  for i, x in np.ndenumerate(arr):
    print(i, x)

Bu haftalık bu kadar, tekrar görüşmek dileklerimle hoşça kalın.