Python Programlama Ders 1. Programlama Yolu
Bu derslerin amacı size bir bilgisayar bilimcisi gibi düşünmeyi öğretmektir. Bu düşünme şekli matematiğin, mühendisliğin ve doğal bilimlerin bazı en iyi özelliklerini birleştirir. Matematikçiler gibi, bilgisayar bilimcileri fikirleri (özellikle hesaplamalar) göstermek için biçimsel dilleri kullanırlar. Mühendisler gibi şeyleri tasarlar, bileşenleri (parçaları) sistemler şeklinde birleştirir ve farklı alternatiflerin avantaj ve dezavantajlarını değerlendirirler. Bilim insanları gibi, karmaşık sistemlerin davranışlarını gözlemler, hipotezler oluşturur ve varsayımları (tahminleri) sınarlar.
Devamı...Markdown kullanım kılavuzu
Markdown Kullanımı Türkçe
Devamı...Numpy Kütüphanesi Nedir? Nasıl Kullanılır?
NumPy, Python programlama diline ait çok boyutlu dizilerle ve matrislerle çalışmamıza yardım eden ileri düzey matematiksel işlemler yapabileceğimiz bir kütüphanedir. Günümüzde özellikle veri bilimi üzerine çalışanlar başta olmak üzere Numpy, Python programlayanlar tarafından çok sık kullanılan bir kütüphanedir.
Devamı...Veri bilimciler için Python ekosistemi
Veri bilimi deyince bugün akla ilk gelen programlama dillerinden biri Python. Python 1996’da doğdu, ama uzun zaman bilimsel uygulamalarda diğer dillerin gölgesinde kaldı. Hakettiği yere son on yıl içinde ulaştı ancak. Son yıllarda programlama dillerinin yaygınlığı sıralamalarında düzenli olarak ilk üçe yerleşiyor.
Devamı...Bilimsel Programlamaya Kolay Başlangıç – 4
Yazı dizimizin bir önceki bölümünde numpy kullanımına basit bir giriş yapmıştık, şimdi ise daha ileri matematiksel yöntemleri içeren scipy‘a bir göz atalım. Yapmaya çalıştığımız “ivmenin nümerik integrasyonu” işi, aslında bir “ikinci derece diferansiyel denklem çözümü” ile eşdeğer. Konumun zamana göre ikinci türevi olan ivme diferansiyel denklemini analitik olarak çözebilseydik, konum ve hız vektörlerinin geçmiş ve gelecekteki tüm değerlerini bulabilirdik. Lakin bunu analitik olarak çözmeye hiç niyetimiz yok – işi bilgisayar yapabilecekken biz niye uğraşalım ki?
Bilimsel Programlamaya Kolay Başlangıç – 3
Bilimsel Programlama’ya Kolay Başlangıç serisinin ilk yazısında Hazırlık, Hesaplama ve Sonuçları Görselleştirme adımlarından bahsetmiş ve bunları serbest düşüş problemine uygulamıştık. İkinci yazıda ise Hesaplama adımından sonra Veri/Hata Analizi adımını eklemiş ve eğik atış problemini Euler sayısal metodu ile hesaplayarak hatamızı incelemiştik. Lakin tüm bunları Python’un kendi matematik kütüphanesi olan math ile gerçekleştirdik.
Bilimsel Programlamaya Kolay Başlangıç – 2
Bilimsel Programlamaya Kolay Başlangıç serisinin ilk yazısında sadece grafikler için matplotlib kütüphanesini kullanarak serbest düşüş problemini modellemiş ve sonuçları grafiklerle görselleştirmiştik. Vesileyle, “fonksiyonları ne zaman nerede kullanmak gerekir” sorusuna da bir başlangıç yapmıştık.
Bilimsel Programlamaya Kolay Başlangıç – 1
Bilimsel Programlamaya Kolay Başlangıç gibi bir seri oluşturma fikri, öğrencilerin bir problemi çözmek için yaklaşım geliştirmekte ne kadar zorlandıklarını gördükten sonra kafamda oluşmaya başladı. Veri Defteri’nde belli bir konuyu açıklamayı hedefleyen birçok faydalı yazı var, ama benim amacım, programlamayı araç olarak kullanmak; seri boyunca gitgide karmaşıklaşan problemleri buna uygun programlama araçlarıyla çözmek.
Devamı...Python Programlamaya Giriş 23 – Modüller ve paketler
Her programlama dilinde olduğu gibi Python’da da tekrar tekrar kullanılabilen fonksiyon ve sınıfların bir kütüphane şeklinde ayrı dosyalarda saklanması ve yeni yazılan programlara entegre edilmesi için bir mekanizma vardır. Standart kütüphaneler, SciPy ve benzeri paketler, veya kendi kişisel fonksiyon kütüphaneniz bu modül sistemiyle inşa edilir.
Devamı...