‫Tekrar hoş geldiniz.
‫Bu bölümde, Num Pi'ye bakacağız.
‫Ve şimdi bu bölüm için çok heyecanlıyım çünkü Numb Pie temelde Python'daki tüm veri bilimi, makine öğrenimi ve
‫sayısal hesaplamanın bel kemiğidir.
‫NumPy'nin açılımı da aslında budur.
‫Sayısal python anlamına gelir.
‫Peki NumPy nedir?
‫Makine öğreniminin tamamında, şu anda ne tür bir veriyle çalışıyor olursanız olun, bu pandalarla ilgili
‫önceki bölümde gördüğümüz gibi bir veri çerçevesi olabilir.
‫NumPy, verilerinizi bir dizi sayıya dönüştürmenin temelini oluşturacaktır.
‫Ve sonra bir makine öğrenimi algoritmasının yapacağı şey, bu sayılardaki kalıpları çözmektir.
‫Makine öğrenimi modelleme çerçevemize geri dönecek olursak, problem tanımı olarak birinci adımımız var.
‫İkinci adım, veri değerlendirme özellikleri, modelleme ve deneylerdir.
‫Ve sonra bu bölümde hangi araçları kullanabileceğimize bir göz atarsak, NumPy'ye odaklanacağız.
‫Ancak ileride göreceğiniz gibi NumPy veri analizi bölümüne giriyor.
‫Daha önce de değindiğimiz gibi, her ne kadar modelleme olarak adlandırılsa da, makine öğrenimi
‫esasen verileri alıp sayılara dönüştürmektedir.
‫Ve bu durumda NumPy ile, genellikle bu bölümden sonra bolca deneyime sahip olacağınız bir
‫numpy dizisi ve ardından bu sayılardaki kalıpları bulma formu.
‫Yani neredeyse tüm bu boru hattı boyunca numpy devreye girecek.
‫Şimdi neden pi sayısı?
‫Ya da saf python yerine numpy kullanmamızın ana nedeni.
‫Demek istediğim, python'da sayısal hesaplamalar yapabilirsiniz, ancak genellikle büyük ölçekli sayısal
‫hesaplamalar yapmak istiyorsak, num pi'ye başvururuz.
‫Hızlı olduğu için.
‫Ve şimdi hızlı olmasının nedeni, perde arkasında C kodunda yazılmış optimizasyonların olmasıdır.
‫Numpy paketinin güzel yanı, bu C kodu optimizasyonlarını saf python kullanarak kullanabilmenizdir.
‫Bu, numpy kullanabilmek için C bilmek zorunda olmadığınız ve python yazmanın saf C'den biraz daha kolay olduğu anlamına
‫gelir.
‫NumPy kullanmanın avantajı budur.
‫Şimdi bu optimizasyonları, numpy'nin kullandığı yayınlama adı verilen bir terim aracılığıyla vektör izasyonu
‫adı verilen bir işlemle hızda elde ediyor, bu da esasen hesaplamalar yazarken döngü yazmaktan kaçınmaktır.
‫Çünkü Python'da olduğu gibi bir liste üzerinden hesaplama yapmak için döngüler yazıyorsanız, örneğin milyonlarca
‫farklı sayıdan oluşan bir listeniz varsa, makine öğrenimi projeleri üzerinde çalışırken
‫yaygın bir uygulama haline gelen bazı nihai yavaşlamalar oluşturabilir.
‫Ve daha önce de belirttiğimiz gibi NumPy, diğer Python bilimsel paketlerinin bel kemiğidir.
‫PI aslında PANDAS paketinin temelini oluşturmaktadır.
‫Peki bu bölümde neleri ele alacağız?
‫Elbette, her zaman en kullanışlı işlevlere, hemen kullanmaya başlayabileceğiniz
‫işlevlere odaklanacağız.
‫Farklı numpy veri tiplerine ve bu veri tiplerinin niteliklerine göz atacağız.
‫Şimdi, asıl olan bir NDI dizisidir, ancak buna başka bir videoda bakacağız.
‫Bir sayı listesi olarak düşünebileceğiniz bir yarışın nasıl oluşturulacağına bakacağız.
‫Şimdi dizileri ve matrisleri, bir matrisi veya matrisleri nasıl görüntüleyeceğimize bir göz atacağız.
‫Farklı dizilerin bir kombinasyonu olarak hayal edebilirsiniz.
‫Daha sonra dizilerin nasıl işleneceğine ve karşılaştırılacağına bakacağız.
‫Daha sonra farklı sayı listelerini sıralayan dizileri sıralama ile bitireceğiz ve ardından dizilerin
‫nerede kullanıldığına veya numpy'nin verileri sayı listelerine dönüştürmek için nerede kullanılabileceğine dair bazı pratik kullanım
‫durumları.
‫Özür dilerim.
‫Takılırsanız nereden yardım alabilirsiniz?
‫Denemek ve takip etmek istediğiniz adımlar, kodla birlikte takip etmektir.
‫Bu yüzden videoyu izlerken, Jupyter Notebook'umuz üzerinde çalışırken, NumPy'ye giriş dersleri
‫boyunca, elinizden geldiğince takip etmek istersiniz.
‫Şimdi, eğer ayak uyduramazsan ya da çok hızlı gidiyorsam, sorun değil.
‫Durdurmaktan çekinmeyin.
‫Geri dönün, kendi başınıza bir şeyler çalışın.
‫Ancak mümkün olduğunca çok kod yazma ve çalıştırma pratiği yapmalısınız.
‫Bu da ikinci adım.
‫Kendiniz deneyin.
‫Kodu çalıştırmayı deneyin.
‫Şüpheniz varsa, kodu çalıştırın sözünü hatırlayın.
‫Belirli bir işlevde veya ele aldığımız belirli bir konuda takılırsanız, burada aramayı deneyebilirsiniz.
‫Muhtemelen StackOverflow veya resmi numpy belgelerine rastlayacaksınız.
‫Bundan sonra, bir kez aradıktan sonra, StackOverflow'da veya numpy belgelerinde
‫bir şey bulursanız, önemli olan Jupyter Notebook'ta bulduğunuz kodu tekrar denemeye devam etmektir.
‫Çalıştırma alıştırması yapın.
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Ve son olarak, eğer hala takılıp kaldıysanız, her zaman yardım isteyebileceğinizi unutmayın.
‫Aptalca soru diye bir şey yoktur çünkü eğer bir sorunuz varsa, StackOverflow'da veya bulabileceğiniz
‫herhangi bir kaynakta sorabileceğiniz aynı soruya sahip başka biri olması muhtemeldir.
‫Tamam.
‫Bununla birlikte, bu numpy'ye bir giriş niteliğindedir.
‫Bu temel.
‫Diğer veri bilimi ve bilimsel paketlerin bel kemiğidir.
‫Ama içeri girip kodlayalım.
‫Bakalım neyle ilgili.