Görüntü İşleme - Python'da NUMPY Kullanımı
# Derleyici JUPYTER -> ANACONDA 3 - Python 3
# online geliştirme yapabileceğiniz bir ortam
# Kodun arasında boşluk varsa bu derleyici ayrı bir kutuda yazılmış anlamına gelir. Buna dikkat
# edelim
# İlk fonksiyon bir liste oluşturur
# İkinci fonksiyon ise liste tipinde başka listeye oluşturduğumuz listenin elemanlarına ne kadar
# eklememiz gerektiğini yazıyoruz. Normal toplama işlemi
def createList(size): #liste oluşturma fonksiyonu
myList=[]
for i in range(size):
myList.append(i)
return myList
def listIncrement(l,n): #orijinal listeyi değiştirmemek için böyle ayrı bir function da yazdık
myL=[]
for i in range(myList.ap(len(l)):
#l[i]=l[i]+1
myL.append(l[i]+n)
return myL
L_1=createList(5)
L_1
# [0, 1, 2, 3, 4]
L_2=listIncrement(L_1,5)
L_2
# [5, 6, 7, 8, 9]
%timeit myL_1=listIncrement(createList(9000000),50) # TIMEIT fonksiyonun zamanını ölçüyor
# 1000 loops, best of 3: 5.34 s per loop #Bu değer sizde farklı çıkabilir: 5.34 s
#Şimdi NUMPY ile List arasında zaman farkını ölçüyoruz
import numpy as np
size=10
my_10=np.arange(size) #createList(size): fonksiyonunun yaptığı işi yapıyor
my_10
# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
my_10+1
# array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
%timeit np.arange(9000000)+1 # fonksiyonun zamanını ölçüyor
# 10 loops, best of 3: 46.6 ms per loop #aradaki fark oldukça fazla en uygun array için NUMPY kullanın
# :)
# online geliştirme yapabileceğiniz bir ortam
# Kodun arasında boşluk varsa bu derleyici ayrı bir kutuda yazılmış anlamına gelir. Buna dikkat
# edelim
# İlk fonksiyon bir liste oluşturur
# İkinci fonksiyon ise liste tipinde başka listeye oluşturduğumuz listenin elemanlarına ne kadar
# eklememiz gerektiğini yazıyoruz. Normal toplama işlemi
def createList(size): #liste oluşturma fonksiyonu
myList=[]
for i in range(size):
myList.append(i)
return myList
def listIncrement(l,n): #orijinal listeyi değiştirmemek için böyle ayrı bir function da yazdık
myL=[]
for i in range(myList.ap(len(l)):
#l[i]=l[i]+1
myL.append(l[i]+n)
return myL
L_1=createList(5)
L_1
# [0, 1, 2, 3, 4]
L_2=listIncrement(L_1,5)
L_2
# [5, 6, 7, 8, 9]
%timeit myL_1=listIncrement(createList(9000000),50) # TIMEIT fonksiyonun zamanını ölçüyor
# 1000 loops, best of 3: 5.34 s per loop #Bu değer sizde farklı çıkabilir: 5.34 s
#Şimdi NUMPY ile List arasında zaman farkını ölçüyoruz
import numpy as np
size=10
my_10=np.arange(size) #createList(size): fonksiyonunun yaptığı işi yapıyor
my_10
# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
my_10+1
# array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
%timeit np.arange(9000000)+1 # fonksiyonun zamanını ölçüyor
# 10 loops, best of 3: 46.6 ms per loop #aradaki fark oldukça fazla en uygun array için NUMPY kullanın
# :)
Yorumlar
Yorum Gönder