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


# :)