<\/p>\n
NumPy paketini kullanarak Python’da bir dizi dizisi olu\u015fturmak i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki iki y\u00f6ntemden birini kullanabilirsiniz:<\/span><\/p>\n Y\u00f6ntem 1: Tek tek tablolar\u0131 birle\u015ftirme<\/strong><\/span><\/p>\n Y\u00f6ntem 2: do\u011frudan bir tablo dizisi olu\u015fturun<\/strong><\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki \u00f6rnekler her y\u00f6ntemin pratikte nas\u0131l kullan\u0131laca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6stermektedir.<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki kod, tek tek dizileri birle\u015ftirerek bir dizi dizisinin nas\u0131l olu\u015fturulaca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir:<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki kod, bir dizi dizisinin do\u011frudan nas\u0131l olu\u015fturulaca\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6sterir:<\/span><\/p>\n Bu dizi dizisinin \u00f6nceki y\u00f6ntem kullan\u0131larak olu\u015fturulan diziyle e\u015fle\u015fti\u011fini unutmay\u0131n.<\/span><\/p>\n Bir dizi dizisinin boyutlar\u0131n\u0131 almak i\u00e7in \u015fekil<\/strong> i\u015flevini kullanabilirsiniz:<\/span><\/p>\n Bu bize tablolar tablosunda \u00fc\u00e7 sat\u0131r ve be\u015f s\u00fctun oldu\u011funu s\u00f6yler.<\/span><\/p>\n Dizi dizisinde toplam ka\u00e7 de\u011fer oldu\u011funu g\u00f6rmek i\u00e7in size<\/strong> i\u015flevini kullanabilirsiniz:<\/span><\/p>\n Bu bize dizi dizisinde toplamda 15 de\u011ferin oldu\u011funu anlat\u0131r.<\/span><\/p>\n Tablo dizisinde belirli konumlarda bulunan \u00f6\u011felere eri\u015fmek i\u00e7in k\u00f6\u015feli parantezleri<\/strong> kullanabilirsiniz.<\/span><\/p>\n \u00d6rne\u011fin, dizin konumu 3’te bulunan ilk dizinin de\u011ferini almak i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki s\u00f6zdizimini kullanabilirsiniz:<\/span><\/p>\n Dizi dizisinde istedi\u011fimiz herhangi bir de\u011fere eri\u015fmek i\u00e7in bu s\u00f6zdizimini kullanabiliriz.<\/span><\/p>\n A\u015fa\u011f\u0131daki e\u011fitimlerde Python’da dizilerle di\u011fer yayg\u0131n i\u015flemlerin nas\u0131l ger\u00e7ekle\u015ftirilece\u011fi a\u00e7\u0131klanmaktad\u0131r:<\/span><\/p>\n Python’da diziler nas\u0131l birle\u015ftirilir<\/a> NumPy paketini kullanarak Python’da bir dizi dizisi olu\u015fturmak i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki iki y\u00f6ntemden birini kullanabilirsiniz: Y\u00f6ntem 1: Tek tek tablolar\u0131 birle\u015ftirme import numpy as np array1 = np. array ([1, 2, 3]) array2 = np. array ([4, 5, 6]) array3 = np. array ([7, 8, 9]) all_arrays = np. array ([array1, array2, array3]) Y\u00f6ntem 2: do\u011frudan […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2195","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-rehber"],"yoast_head":"\n import<\/span> numpy as<\/span> np<\/span>\n\narray1 = np. array<\/span> ([1, 2, 3])\narray2 = np. array<\/span> ([4, 5, 6])\narray3 = np. array<\/span> ([7, 8, 9])\n\nall_arrays = np. array<\/span> ([array1, array2, array3])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n import<\/span> numpy as<\/span> np<\/span>\n\nall_arrays = np. array<\/span> ([[1, 2, 3],\n [4, 5, 6],\n [7, 8, 9]])\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Y\u00f6ntem 1: Tek tek tablolar\u0131 birle\u015ftirme<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np<\/span>\n\n#define individual arrays\n<\/span>array1 = np. array<\/span> ([10, 20, 30, 40, 50])\narray2 = np. array<\/span> ([60, 70, 80, 90, 100])\narray3 = np. array<\/span> ([110, 120, 130, 140, 150])\n\n#combine individual arrays into one array of arrays<\/span>\nall_arrays = np. array<\/span> ([array1, array2, array3])\n\n#view array of arrays<\/span>\nprint<\/span> (all_arrays)\n\n[[ 10 20 30 40 50]\n [60 70 80 90 100]\n [110 120 130 140 150]]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Y\u00f6ntem 2: do\u011frudan bir tablo dizisi olu\u015fturun<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np<\/span>\n\n#create array of arrays\n<\/span>all_arrays = np. array<\/span> ([[10, 20, 30, 40, 50],\n [60, 70, 80, 90, 100],\n [110, 120, 130, 140, 150]])\n\n#view array of arrays<\/span>\nprint<\/span> (all_arrays)\n\n[[ 10 20 30 40 50]\n [60 70 80 90 100]\n [110 120 130 140 150]]\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Bir dizi dizisinin \u00f6\u011felerine nas\u0131l eri\u015filir<\/strong><\/span><\/h3>\n
print<\/span> ( all_arrays.shape<\/span> )<\/span>\n\n(3, 5)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n print<\/span> ( all_arrays.size<\/span> )<\/span>\n\n15<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n print<\/span> (all_arrays[0, 3])<\/span>\n\n40<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Ek kaynaklar<\/strong><\/span><\/h3>\n
NumPy dizisinden Pandas DataFrame nas\u0131l olu\u015fturulur<\/a>
Pandas DataFrame’i NumPy dizisine d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrme<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"