NumPy Zeros ve Ones Kullanımı

NumPy zeros ve ones kullanımı, başlangıç dizileri oluşturmak için bilmeniz gereken temel konulardan biridir.

Veri bilimi, yapay zeka ve görüntü işleme çalışmalarında sık sık sıfırlardan veya birlerden oluşan dizilere ihtiyaç duyarsınız. Bu noktada NumPy iki güçlü fonksiyon sunar:

NumPy, matris oluşturma ve veri analizi konularını temelden öğrenmek isteyenler için Python Yazılım Kursu içeriğinde güçlü bir başlangıç konusudur.

• np.zeros()
• np.ones()

Bu yazıda iki fonksiyonun nasıl çalıştığını örneklerle öğreneceksiniz.

np.zeros() Nedir?

Öncelikle np.zeros() fonksiyonuna bakalım. Bu fonksiyon, tamamen sıfırlardan oluşan NumPy dizisi oluşturur.

Tek boyutlu bir dizi de oluşturabilirsiniz. Ayrıca iki boyutlu bir matris de hazırlayabilirsiniz.

Basit örnek:

import numpy as np

dizi = np.zeros(4)

print(dizi)

Çıktı:

[0. 0. 0. 0.]

Bu kod 4 elemanlı bir sıfır dizisi oluşturur.

İki Boyutlu Sıfır Matrisi Oluşturma

İki boyutlu sıfır matrisi oluşturmak için boyut bilgisini tuple olarak yazarsınız.

Örnek:

import numpy as np

matris = np.zeros((3, 5))

print(matris)

Çıktı:

[[0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]

Bu kod 3 satır ve 5 sütundan oluşan bir sıfır matrisi verir.

np.ones() Nedir?

Şimdi np.ones() fonksiyonuna geçelim. Ayrıca bu fonksiyon, tamamen birlerden oluşan NumPy dizisi oluşturur.

Bununla beraber kullanım mantığı np.zeros() ile aynıdır. Sadece çıktıdaki değerler değişir.

Örnek:

import numpy as np

dizi = np.ones(5)

print(dizi)

Çıktı:

[1. 1. 1. 1. 1.]

Bu kod 5 elemanlı bir birler dizisi oluşturur.

İki Boyutlu Birler Matrisi Oluşturma

Ayrıca iki boyutlu birler matrisi de oluşturabilirsiniz.

Örnek:

import numpy as np

matris = np.ones((2, 4))

print(matris)

Çıktı:

[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]

Bu matris 2 satır ve 4 sütundan oluşur.

np.zeros() ve np.ones() Farkı

Kısaca iki fonksiyon arasındaki fark, diziyi hangi değerle doldurduklarıdır.

Boyut verme mantığı ise aynıdır.

Örnek:

import numpy as np

sifirlar = np.zeros((2, 2))
birler = np.ones((2, 2))

print(sifirlar)
print(birler)

Bu örnekte iki ayrı 2×2 matris hazırlarsınız.

dtype Parametresi Neden Önemlidir?

np.zeros() ve np.ones() varsayılan olarak float64 veri tipiyle çalışır. Bu yüzden çıktıda 0. veya 1. görürsünüz.

zeros, ones, shape ve dtype parametrelerinin teknik detayları için NumPy resmi dokümantasyonu incelenebilir.

Örnek:

import numpy as np

dizi = np.zeros(3)

print(dizi)

Çıktı:

[0. 0. 0.]

Eğer tam sayı istiyorsanız dtype parametresini ekleyin.

dtype ile Tam Sayı Matrisi Oluşturma

Tam sayı değerlerden oluşan sıfır matrisi için şu kodu kullanabilirsiniz:

import numpy as np

matris = np.zeros((2, 2), dtype=int)

print(matris)

Çıktı:

[[0 0]
 [0 0]]

Aynı mantığı birler matrisi için de kullanabilirsiniz:

import numpy as np

matris = np.ones((2, 3), dtype=int)

print(matris)

Çıktı:

[[1 1 1]
 [1 1 1]]

Bu kullanım özellikle bellek kontrolü gereken projelerde fayda sağlar.

NumPy Zeros Nerede Kullanılır?

np.zeros() genellikle başlangıç değeri olarak boş bir yapı kurmak istediğinizde işinize yarar.

Örneğin şu alanlarda kullanabilirsiniz:

• Sıfır matrisi oluşturma
• Görüntü işleme maskeleri
• Başlangıç veri alanları
• Matematiksel hesaplama hazırlıkları

Ayrıca siyah bir görüntü maskesi hazırlarken sıfır matrisi tercih edebilirsiniz.

Bu tarz başlangıç matrisleri, veri bilimi eğitimi içinde NumPy ve matris işlemlerini anlamak için temel konulardan biridir.

NumPy Ones Nerede Kullanılır?

np.ones() ise tüm değerlerin başlangıçta 1 olması gereken durumlarda işe yarar.

Örneğin şu alanlarda kullanabilirsiniz:

• Birler matrisi oluşturma
• Test verisi hazırlama
• Matris işlemleri
• Başlangıç değerleri oluşturma

Basit örnek:

import numpy as np

baslangic = np.ones((3, 3), dtype=int)

print(baslangic)

Çıktı:

[[1 1 1]
 [1 1 1]
 [1 1 1]]

Bu yapı, hızlı test yapmak istediğinizde oldukça pratiktir.

En Sık Yapılan Hata

En sık hata, iki boyutlu matris oluştururken parantezleri yanlış yazmaktır.

Yanlış kullanım:

np.zeros(3, 5)

Doğru kullanım:

np.zeros((3, 5))

Aynı kural np.ones() için de geçerlidir.

Çünkü NumPy satır ve sütun bilgisini tuple olarak görmek ister.

Böylelikle NumPy zeros ve ones kullanımı, başlangıç dizileri oluşturmak için çok önemlidir.

Sıfırlardan oluşan dizi için np.zeros() kullanın. Birlerden oluşan dizi için np.ones() kullanın.

Kısaca:

• np.zeros((satir, sutun))
• np.ones((satir, sutun))
• Tam sayı için dtype=int

Bu üç yapıyı doğru kullandığınızda NumPy ile başlangıç matrislerini hızlı ve temiz şekilde hazırlarsınız.