Python: Modüller ve Kütüphaneler

Numpy

Numpy, Python’da sayısal işlemler için kullanılan bir kütüphanedir. Çok boyutlu diziler ve matrislerle çalışmak için optimize edilmiştir. Bu kütüphane, bilimsel hesaplama ve veri analizi işlemleri gibi sayısal hesaplamalar için kullanılmaktadır.

import numpy as np array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(array)

Yukarıdaki kod, Numpy kütüphanesinden bir dizi oluşturur ve bu diziyi yazdırır.

Pandas

Pandas, Python’da veri manipülasyonu ve analizi için kullanılan bir kütüphanedir. Bu nedenle Pandas, verileri tablo şeklinde depolar ve işler. Bu kütüphane, veri manipülasyonu, veri temizleme, veri analizi ve veri görselleştirme gibi işlemler için kullanılmaktadır.

import pandas as pd data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],'age': [25, 32, 18, 47], 'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']} df = pd.DataFrame(data) print(df)

Yukarıdaki kod, Pandas kütüphanesinden bir veri çerçevesi oluşturur ve bu çerçeveyi yazdırır.

Matplotlib

Matplotlib, Python’da verileri görselleştirmek için kullanılan bir kütüphanedir. Bu nedenle, çizgi grafikleri, dağılım grafikleri, çubuk grafikleri ve pasta grafikleri gibi birçok farklı grafik türü oluşturmak için kullanılabilmektedir.

import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.plot(x, y) plt.show()

Yukarıdaki kod, Matplotlib kütüphanesini kullanarak bir çizgi grafiği oluşturur ve grafiği gösterir.

Scikit-learn

Scikit-learn, Python’da makine öğrenimi için kullanılan bir kütüphanedir. Bu nedenle Scikit-learn, sınıflandırma, regresyon, kümeleme ve boyut indirgeme gibi birçok farklı makine öğrenimi algoritması için bir arayüz sağlar.

from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree importDecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection importtrain_test_split iris = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=42) model = DecisionTreeClassifier() model.fit (X_train, y_train)score = model.score(X_test, y_test) print(score)

Yukarıdaki kod, Scikit-learn kütüphanesini kullanarak bir karar ağacı sınıflandırıcısı oluşturur ve Iris veri seti üzerinde eğitir. Daha sonra, modelin doğruluğunu hesaplar ve yazdırır. ## TensorFlow TensorFlow, Python'da makine öğrenimi için kullanılan bir kütüphanedir. TensorFlow, özellikle derin öğrenme için kullanılır. Bu kütüphane, yapay sinir ağı gibi birçok farklı makine öğrenimi modeli oluşturmak için kullanılabilir. ```python import tensorflow as tf x = tf.constant([1, 2, 3, 4]) y = tf.constant([5, 6, 7, 8]) result = tf.multiply(x, y) print(result)

Yukarıdaki kod, TensorFlow kütüphanesini kullanarak iki vektörün çarpımını hesaplar ve sonucu yazdırır.

Sonuç

Python: Modüller ve Kütüphaneler kullanılabilecek modüller ve kütüphaneler arasında Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn ve TensorFlow gibi popüler kütüphaneler bulunmaktadır. Ayrıca bu kütüphaneler, Python programlama dili ile birçok farklı işlem yapmak için kullanılabilmektedir. Sayısal işlemlerden veri manipülasyonuna, veri görselleştirmeden makine öğrenimine kadar, Python kütüphaneleri programcılara büyük ölçüde yardımcı olabilmektedir. Bunun yanı sıra daha verimli, hızlı ve güçlü kodlar yazmalarına olanak tanır.