Python’da ciddi sayısal hesaplama yapan hemen her kütüphanenin (pandas dahil) altında tek bir temel yatar: NumPy. Bilimsel Python’un omurgasıdır ve büyük sayı dizileriyle çalışmayı hem kolay hem çok hızlı yapar.
NumPy nedir?
NumPy, “array” adı verilen verimli sayı dizileriyle çalışmanızı sağlar. Bir liste gibi görünse de, matematiksel işlemler için çok daha optimize edilmiştir.
import numpy as np
dizi = np.array([1, 2, 3, 4])
print(dizi.mean()) # 2.5
print(dizi * 2) # [2 4 6 8]Neden bu kadar hızlı?
Bir liste üzerinde döngüyle işlem yapmak yerine, NumPy tüm diziye tek seferde işlem uygular (vektörleştirme). Bu, özellikle büyük veri kümelerinde muazzam bir hız farkı yaratır.
pandas ile ilişkisi
pandas, tablo biçimli veriyi yönetirken arka planda NumPy’ın hızından yararlanır. Yani NumPy’ı anlamak, pandas’ı ve genel olarak veri analizini de daha iyi anlamanızı sağlar. Kütüphanenin belgeleri için NumPy resmi sitesine bakabilirsiniz.
İşin hocası ne yapar?
İşin hocası büyük veriyle uğraşırken elle döngü kurmaz; NumPy’ın vektörleştirilmiş gücünü kullanır. Çünkü doğru araç, hem zamanı hem kodu kısaltır.
İlgili yazı: Nesne Yönelimli Programlama (OOP)