Yapay Zeka uygulamalarında Neden Numpy Tercih Edilir?
Share
Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-mail adresinizi giriniz. Bir e-posta alacaksınız ve bağlantı yoluyla yeni bir şifre oluşturacaksınız.
Please briefly explain why you feel this question should be reported.
Please briefly explain why you feel this answer should be reported.
Please briefly explain why you feel this user should be reported.
Sadece Python kullanarak sayısal hesaplamalar yapabilirsiniz. Başlangıçta Python’un hızlı olduğunu düşünebilirsiniz, ancak verileriniz büyüdükten sonra yavaşlamaları fark etmeye başlayacaksınız.
NumPy kullanmanın ana nedenlerinden biri hızlı olmasıdır. Perde arkasında, C kullanılarak çalışacak şekilde optimize edilmiştir. C ise Python’dan çok daha hızlı şeyler yapabilen başka bir programlama dilidir.
Bunun perde arkasında olmasının yararı,avantajlarından yararlanmak için herhangi bir C bilmenize gerek olmamasıdır. NumPy kullanarak sayısal hesaplamalarınızı Python’da yazabilir ve hız avantajlarından yararlanabilirsiniz.
Bu hız avantajına neyin sebep olduğunu merak ediyorsanız, bu vektörleştirme adı verilen bir süreçtir. Vectorization, döngüler potansiyel darboğazlar oluşturabileceğinden döngüleri önleyerek hesaplamalar yapmayı amaçlar.
NumPy, yayın adı verilen bir işlemle vektörleştirmeye ulaşır.