NumPyPython'da güçlü bir kütüphane olan, büyük ve çok boyutlu diziler ile matrisler için destek sağlar ve bu diziler üzerinde çalışmak için yüksek seviyeli matematiksel fonksiyonlar koleksiyonu sunar. Bilimsel hesaplama ekosisteminin temel kütüphanelerinden biridir ve basit matematiksel işlemlerden karmaşık veri analizine kadar çeşitli görevler için yaygın olarak kullanılır.

NumPy'nin birincil özelliği, Python'daki büyük veri kümeleri için hızlı ve esnek bir konteyner olan ndarray (n-boyutlu dizi) nesnesidir. Python listelerinden farklı olarak, NumPy dizileri ardışık bellek konumlarında depolanır, bu da onlara daha verimli bir şekilde erişilmesini ve manipüle edilmesini sağlar. Bu, NumPy'yi büyük miktardaki verileri yönetmek ve hız ile doğruluk gerektiren matematiksel hesaplamaları gerçekleştirmek için son derece değerli kılar.

NumPy, lineer cebir işlemleri, istatistiksel fonksiyonlar ve rastgele sayı üretimi gibi geniş bir matematiksel fonksiyon koleksiyonu sağlar. Bu fonksiyonlar performans için optimize edilmiştir ve verimli bir şekilde çalıştırılabilir, bu da NumPy'yi veri bilimi, makine öğrenimi veya bilimsel araştırmalarda çalışan herkes için vazgeçilmez bir araç haline getirir.

NumPy, Python'da pandas, SciPy ve scikit-learn gibi birçok diğer veri bilimi kütüphanesi için temel haline gelmiştir. Bu kütüphanelerle sorunsuz bir şekilde entegre olabilme yeteneği ve geniş topluluk desteği, NumPy'yi veri analizi ve sayısal hesaplamaları verimli bir şekilde gerçekleştirmeyi amaçlayan geliştiriciler ve araştırmacılar için başvurulacak bir seçenek haline getirmektedir.

Ana Özellikler:

• N-boyutlu Diziler: Büyük veri kümelerini işlemek için verimli, çok boyutlu dizi nesnesi.
• Yayınlama: Farklı şekillerdeki diziler üzerinde açık döngü yapmadan aritmetik işlemlere olanak tanır.
• Universal Functions (ufuncs): Matematiksel hesaplamalar için diziler üzerinde hızlı, eleman bazlı işlemler.
• Diziler içindeki verilere erişmek ve verileri işlemek için güçlü araçlar: Dizinleme ve Dilimleme.
• Doğrusal Cebir ve Matematiksel Fonksiyonlar: Matris işlemleri, doğrusal cebir ve istatistiksel fonksiyonlar için yerleşik destek.
• Birlikte çalışabilirlik: Diğer bilimsel kütüphanelerle uyumlu ve C, C++ ve Fortran kodlarıyla arayüz oluşturabilir.
• Rasgele Sayı Üretimi: Simülasyonlar ve istatistiksel uygulamalar için rasgele sayılar üreten araçlar.
• Verimli Bellek Kullanımı: Büyük veri kümelerini işlemek için Python listelerinden daha bellek-verimli ve daha hızlı.