Hakkında
NumPy'nin gücüyle daha akıllı bir hesap makinesi oluşturun. Bu proje, Python becerilerinizi basit betiklerin ötesine taşıyarak sizi NumPy'nin verimliliğiyle tanıştırır. Amaç, yalnızca temel aritmetiği değil, aynı zamanda vektörleştirilmiş işlemleri, matris hesaplamalarını ve istatistiksel fonksiyonları da işleyebilen Gelişmiş Bir Hesap Makinesi oluşturmaktır. Tekrarlayan döngüler yazmak yerine, verileri temiz ve hızlı bir şekilde işlemek için NumPy dizilerini, yayınlamayı ve evrensel fonksiyonları (ufunc'lar) kullanmayı öğreneceksiniz. Öncelikle temelleri kurarak başlayacaksınız: eleman bazında toplama, çıkarma, çarpma, bölme ve kuvvet alma fonksiyonları. Ardından, NumPy'nin yerleşik yöntemlerini kullanarak hesap makinesini ortalama, medyan, standart sapma ve varyans gibi istatistiksel araçlarla genişleteceksiniz. Ardından, numpy.linalg modülüyle nokta çarpımlarını, matris çarpımını, transpozları ve hatta terslerini uygulayarak doğrusal cebirin gücünü keşfedeceksiniz. Bu süreçte, hesap makinenizi güvenilir ve gerçekçi hale getirmek için hataları ele alma, veri türlerini yönetme ve eksik değerlerle (NaN) çalışma konusunda pratik yapacaksınız. Bu projenin sonunda şunları yapabileceksiniz: NumPy dizileriyle vektörleştirilmiş aritmetik işlemleri gerçekleştirebileceksiniz. Veri kümeleri arasında istatistiksel ve toplama fonksiyonlarını uygulayabileceksiniz. Matrisler ve çok boyutlu veriler için doğrusal cebir işlemlerini kullanabileceksiniz. Giriş doğrulaması ile güvenli, yeniden kullanılabilir fonksiyonlar yazabileceksiniz. NumPy'nin saf Python'a göre performans avantajlarını gösterebileceksiniz. Bu proje tamamen uygulamalı bir projedir. Hesap makinenizi adım adım oluşturacak, gerçek örneklerle test edecek ve sonuçları geleneksel Python koduyla karşılaştıracaksınız. Sonuç, hem pratik bir araç hem de NumPy'nin neden modern veri biliminin omurgası olduğuna dair daha derin bir anlayış olacaktır.
Bu programa mobil uygulamadan da katılabilirsiniz. Uygulamaya Git