Erhan Eşkin - pi404

Matlab, Yazılım

19Şub

Matlab’de Dört İşlem ve Temel Fonksiyonlar

Önceki yazıda Matlab’de programlamaya giriş yapılmıştı. Bu yazıda ise Matlab içerisinde dört işlem, matematiksel fonksiyonlar ve vektör tanımlama gibi konulardan bahsedeceğim. İyi çalışmalar.

Matlab’de Dört işlem ve Uygulamalar

Her programlama dilinde olduğu gibi Matlab’de de dört işlem yapmak mümkündür. Bunun için işlem yapılacak sayıları ve işlemin operatörünü yazarsak, Matlab işlemin sonucunu hesaplayıp bize çıktı olarak verecektir. Kullanılan matematiksel operatörler :

(+) = Toplam (-) = Çıkarma (/) = Bölme (*) = Çarpma

Burada dikkat edilmesi gereken bir husus da işlem önceliğidir. Matematikte bilinen dört işlem önceliği burada da aynı şekilde geçerlidir. Basitçe örnekleyecek olursak:

Matematiksel Fonksiyonlar

Matlab’de kullanılmak istenen fonksiyonun ismi yazılıp, parantez içerisine parametleri verilerek fonksiyon kullanılabilir.

Trigonometrik Fonksiyonlar

Derece cinsinden Trigonometrik fonksiyonlar aşağıdaki tabloda verildiği gibi kullanılır.

Birkaç trigonometrik fonksiyon örneği:

Kuvvet Alma Fonksiyonu

Matlab’de bir ifadenin kuvvetini alabilmek için power() komutu kullanılır. Komutun kullanımı power(taban, kuvvet) şeklindedir. power() komutunu kullanmadan “ ^ ” sembolünü kullanarak bir ifadenin kuvvetini hesaplanabilir. Örnek olarak:

Üstel Fonksiyonlar

Tabanı euler sayısı olan fonksiyonlar mühendislikte sıklıkla kullanılır. e^x fonksiyonunu hesaplamak için, Matlab’de özel bir komut olan exp( ) komutu kullanılır. Örnek olarak :

Karekök Fonksiyonu

Matlab’de karekök hesaplamak için iki yöntem kullanılır. Bunlardan ilki sqrt() fonksiyonunu kullanmaktır. Bu fonksiyon içine yazılacak ifadenin karekökünü hesaplar. İkinci yöntem ise kuvvet almaktır. Burada power() fonksiyonu ya da “ ^ ” sembolü aynı sonucu verecektir.

Örnek olarak:

Logaritmik Fonksiyonlar

Matlab’de hesaplanmak istenen logaritmik ifade e, 2 veya 10 tabanında ise aşağıdaki tabloda yer alan komutları kullanılabilir.

Eğer Matlab’de hesaplanmak istenen logaritmik ifadenin tabanı e, 2 ve 10 ‘dan farklıysa aşağıdaki gibi logaritma hesaplanabilir.

Komutları İç İçe Kullanma

Matlab’de hesaplama yapmak için kullanılan fonksiyonlar iç içe yazılarak kullanılabilir. Bu özellik hesaplamalarda büyük bir kolaylık sağlar. Örnek olarak :

Vektör Tanımlama

Tek boyutlu sayı dizilerine, tek satırdan oluşan ya da tek sütundan oluşan matrislere vektör denir. Matlab’de vektörler kullanılarak işlem yapmak mümkündür. Bunun için ilk önce vektörlerin tanımlanması gerekir.

A = [ 1 5 9 11] şeklinde bir A vektörü tanımlanabilir. Bu bir satır vektörüdür. Çok fazla elemana sahip vektörleri böyle tanımlamak kolay olmaz. Bunun için başka bir vektör tanımlama yöntemi kullanılabilir.

a : b : c

a: Başlangıç değeri, b: Artış, c: Bitiş değeri

Bu yöntemle başlangıçtan bitişe kadar artış miktarına göre matlab kendisi bir vektör oluşturur. Örnek olarak:

0 : 1 : 10

Böylece çok fazla elemana sahip vektörler kolaylıkla tanımlanabilir.

Temel Komutlar

sort ( ) komutu: Verilen vektörün elemanlarını küçükten büyüğe doğru sıralar.

length ( ) komutu: Verilen vektörün uzunluğunu hesaplar.

linspace ( ) komutu: Girilen iki değer arasında, istenilen üçüncü bir değer kadar, eşit aralıklı bir vektör oluşturur.

sum ( ) komutu: Girilen vektörün elemanlarının toplamını verir.

prod ( ) komutu: Girilen vektörün elemanlarının çarpımını verir.

max ( ) komutu: Girilen vektörün elemanlarının arasından en büyük olanı verir.

min ( ) komutu: max() komutuna benzer olarak girilen vektörün elemanlarının arasında en küçük olanı verir.

mean ( ) komutu: Girilen vektörün elemanlarının ortalamasını verir.

MTLB07677DGLYM3W6N

Matematik, Olasılık

5Şub

Raslantı (Rassal) Değişkenler

Bu yazıda sizlere Olasılık konusu olan Rastlantı Değişkenleri’nden bahsedeceğim. Genel olarak yazıda kesikli rastlantı değişkeni, kesikli olasılık fonksiyonu ile örneklerini inceleyeceksiniz. İyi çalışmalar.

Rastlantı(Rassal) Değişkenler

Örneklem uzayının her noktasına ya da her rastgele olayına rastgele bir gerçel sayı bağlayan fonksiyona rastlantı değişkeni denir. Rastlantı değişkeninin diğer değişkenlerden farkı ise rastlantı değişkeninin olası değerlerini belli bir olasılıkla almasıdır. Bir başka deyişle örneklem uzayının yeniden belirlenmesi için uygulanan reel değerli fonksiyondur.

Rastlantı değişkenleri X, Y, …, aldıkları değerler ise x, y, …, ile gösterilir. X rastlantı değişkenlerinin aldığı x değerlerinin kümesi ise R_x ile gösterilir. R_x’e, x’in tanım bölgesi denir.

ÖRNEK

İki madeni para birlikte havaya atılıyor. X rastlantı değişkeni yazı sayısını göstersin. X’in aldığı değerleri ve bu değerlerin olasılıklarını bulunuz.

Cevap:

İki para birlikte havaya atılıyorsa olası çıktılar kümesi olan örneklem uzayı aşağıdaki şekilde olur:

S = { YY, YT, TY, TT }

Rastlantı değişkenleri yazı sayısını gösterdiğine göre, iki parayı havaya attığımızda hiç yazı gelmeyebilir. Bu durumda X = 0 olur. Sadece bir tane yazı gelebilir. Bu durumda da X = 1 olur. Son olarakta havaya attığımız iki parada yazı gelebilir. Bu durum için ise X = 2 olur. Rastlantı değişkenleri bulunduğuna göre bu değerlerin olasılıkları hesaplanmalıdır.

P(X = 0) = P(TT) = 1/4 , P(X = 1) = P(TY,YT ) = 2/4 = 1/2 , P(X = 2) = P(YY) = 1/4 olarak elde edilir.

Rastlantı değişkenleri sürekli ve kesikli rastlantı değişkenleri olmak üzere iki ayrılır. Bu yazıda kesikli rastlantı değişkenlerinden bahsedeceğim.

KESİKLİ RASTLANTI DEĞİŞKENLERİ

X bir rastlantı değişkeni olsun. X’in tüm olası değerlerinin kümesi olan R_x, sonlu ya da sayılabilir sonsuzlukta ise X’e kesikli rastlantı değişkeni denir. Örnek olarak bir ailedeki çocuk sayısı, sınıftaki öğrenci sayısı, torbadaki top sayısı gibi değişkenler kesikli rastlantı değişkenleridir.

Kesikli Olasılık Fonksiyon Tanımı

X bir rastlantı değişkeni olsun. X rastlantı değişkeni her x_i değeri bir p(x_i) olasılığı ile alıyorsa ve p(x_i) olasılık fonksiyonu ise,

1 . p(x_i) = 0 , x ∉ R_x

2. 0 ≤ p(x_i) ≤ 1 , x ∈ R_x

3. ∑^∞₁ p(x_i) = 1 koşullarını sağlaması gerekir.

X rastlantı değişkeni için bir olasılık fonksiyonu tanımlanmamışsa,

değerleri hesaplanabilir.

P(X ≤ a) değeri biliniyorsa, P(X > a) değeri, P(X > a) = 1 – P(X ≤ a) ile bulunabilir.

Örnek 1

Cevap

Yukarıda kesikli olasılık fonksiyonunun koşullarından bahsedilmişti. Buna göre verilen fonksiyonun koşulları sağlayıp sağlamadığını kontrol edelim.

1.koşul x ∉ R_x için p(x_i) = 0 olduğu soruda verilmiş, dolayısıyla bu koşul sağlanır.

2.koşul x ∈ R_x için x değerleri artarken p(x)’in küçüldüğü görülür. p(x) negatif değer alamadığından , p(x)’in değer aralığı 0 < x < 1 ‘dir. Böylece koşul sağlanmış oldu.

Bu sonuca göre 3.koşul sağlanmamaktadır. Böylece verilen p(x) fonksiyonu kesikli olasılık fonksiyonu değildir.

Örnek 2

Bir balıkçının bir günde tuttuğu ortalama balık miktarını gösteren X rastlantı değişkeninin olasılık fonksiyonu,

biçiminde olsun. Bu olasılık dağılım fonksiyonunu kullanarak,

a) Tam 8 balık tutma,

b) 8’den az balık tutma olasılıklarını bulunuz.

Cevap:

Bir sonraki yazıda rastlantı değişkenlerinin beklenen değeri, varyansı gibi konulardan bahsedildi. Dilerseniz buradan ilgili konuya gidebilirsiniz.

MATEAB2QJ5E6B457I4

Matlab, Yazılım

15Oca

Matlab Nedir? Matlab’de Temel Programlama

Bu yazıda sizlere günümüzde yaygın bir şekilde kullanılan Matlab programlama dilinden bahsedeceğim. Genel olarak Matlab nedir, kullanım yerleri nelerdir, Matlab çalışma ortamına ait bazı komutlar ve belli başlı komut işaretlerinden bahsedeceğim. Keyifli okumalar.

Matlab nedir?

MATLAB(Matrix Laboratory), 1985 yılında C.B Moler tarafından matematik ve matris esaslı matematik işlemleri için kullanılmak üzere geliştirilmiş programlama dilidir. Matlab temel olarak C dilinde yazılmıştır.

**Cleve Barry Moler**, **Matematikçi**, **MathWorks kurucusu**

Temel bilimler ve mühendislik alanlarında; sayısal hesaplama, veri çözümleri ve grafik işlemlerinde kullanılır.

Matlab’in fonksiyon kütüphanesi sayesinde diğer programlama dillerine göre daha az komutla işlem yapmak mümkündür. Matlab, M-dosyaları adı verilen çok sayıda fonksiyon dosyalarından oluşur. M-dosyaları, ASCII formatında olup, Matlab programlama dili kodlarından oluşmaktadır.

Matlab, matematik ve mühendislik uygulama alanlarında oldukça yaygın bir şekilde kullanılır.

Matlab’in kullanıldığı başlıca alanlar:

Matematiksel hesaplama işlemleri
Veri Analizi
Algoritma Geliştirme
Makine Öğrenmesi
Derin Öğrenme
Simülasyon
2 Boyutlu ve 3 Boyutlu Grafik Çizme
İstatistiksel Hesaplamalar

Çalışma ortamına ait bazı komutlar

Demo Komutu: Matlab’in versiyon yeniliklerini öğrenmek için Demo komutu kullanılabilir.

Quit ve exit komutları: Matlab ortamından çıkmak için kullanılan komutlardır.

Save ve load komutları: Matlab’deki çalışmalarınızı kaydetmek ve yüklemek için kullanılan komutlarıdır.

clc komutu: Komut ekranını temizlemek için kullanılır.

clear ve pack komutları: Matlab’de çalışırken tanımlanan değişkenler ve fonksiyonlar normal olarak bellekte yer tutarlar. Tanımlanan değişken sayısı arttıkça bellekte daha fazla yer tutulur.Bu durumda küçük bilgisayar sistemlerinde bellek sorunu(Out Of Memory) ortaya çıkabilir. Çalışmanız devam ederken tanımlanan değişken ve fonksiyonlar silinmek isteniyorsa clear komutunu kullanılmalıdır. Bu komut kullanıldıktan sonra önceden tanımlanan değişkenler ve fonksiyonlar yeniden tanımlanmazsa kullanılamazlar.

Çalışmanızı sürdürürken tanımlanan değişkenleri farklı yerlerde kullanmaya devam ediyorsanız ve aynı zamanda bu değişkenlerin bellekte çok yer kaplamasını istemiyorsanız Pack komutu kullanılmalıdır. Pack komutu bilgileri gereken en küçük alana sıkıştırarak bellekte yer açar.

İcranın sona erdirilmesi: Özellikle sonsuz döngü yaratıldığında, döngünün sonlandırılması ya da yapılan herhangi bir işlemin kesilmesi için Ctrl+C tuşları kullanılabilir.

Casesen off, casesen komutları: Matlab’de büyük ve küçük harf duyarlılığı vardır. Örneğin “Date” ve “date” değişkenleri farklı değişkenlerdir. Harf duyarlılığını ortadan kaldırmak için casesen off , aktif etmek için casesen komutları kullanılabilir.

Who, whos, what komutları: who komutu kullanıcı tarafından tanımlanan değişkenlerin listesini verir. whos komutu ise değişkenlerin boyutlarını ve sıfırdan farklı olan sanal kısımlarının olup olmadığını gösterir. what komutu ise mevcut M-dosyalarının listesini verir.

Help komutu: Matlab’de çalışırken bazı konularda yardıma ihtiyaç duyulabilir. Bu durumlarda help yardımistenenkonu komutu kullanılarak yardım alabilirsiniz. Burada yardımistenenkonu yerine sorunun adı gelmelidir.

Matlab’de kullanılan belli başlı komut işaretleri

Köşeli parantez [ ]: Matlab’da matris ve vektör tanımlamak için kullanılır. Örnek olarak:

INPUT:

>> %MATRİS TANIMLAMA

>> B = [7 8 9; 11 12 13; 14 15 16]

OUTPUT:

B =    
     7    8    9    
     11   12   13    
     14   15   16


INPUT:

>> %VEKTÖR TANIMLAMA

>> A = [1 2 3 4 5]

OUTPUT:

A =
    1   2   3   4   5

Virgül (,): Matris indislerini ve fonksiyon argümanlarını ayırmak için kullanılır.

Noktalı Virgül (;): Yazılan kodların sonuçlarının ekranda görüntülenmesini engeller. Ayrıca matrislerde satırları sona erdirmek için de kullanılır.

INPUT:

>> A = [3 5 7 9]

OUTPUT:

A =
    3   5   7   9

>> B = [3 5 7 9];
>>

Yüzde işareti (%): Yüzde işareti yorum satırı için kullanılır. Örnek olarak:

INPUT:

>> %Matlab'de yorum satırı.

OUTPUT:

>>

Tırnak işareti (‘): Tırnak işareti matrislerin transpozesini, (.’) işareti ise eşlenik olmayan transpozesini bulmayı sağlar.

INPUT:

>> A = [1 2 3 4; 5 6 7 8; 9 10 11 12]  %A matrisini tanımlayalım

OUTPUT:

A = 
    1   2   3   4
    5   6   7   8
    9   10  11  12

INPUT:

>> A' %A matrisinin transpozesini bulalım.

OUTPUT:

  1    5    9
  2    6    10
  3    7    11
  4    8    12

Toplama ve Çıkarma (+,-): En az iki matrisi toplamak ya da çıkarmak için kullanılır. İşlemlerin gerçekleştirilebilmesi için matrislerin aynı boyutta olması ya da matrislerden en az birinin skaler nitelikte olması gerekir.

Hatasız Çıktı

INPUT:

>> X = [1 2 3;4 5 6; 7 8 9]   %X matrisini tanımlayalım.

OUTPUT:

X = 
    1   2   3
    4   5   6
    7   8   9

INPUT:

>> Y = [10 11 12;13 14 15;16 17 18] %Y matrisini tanımlayalım.

OUTPUT:

Y = 
    10   11   12
    13   14   15
    16   17   18

INPUT:

>> X + Y %X ve Y matrislerini toplayıp, sonucunu verecek.

OUTPUT:

       11   13   15
       17   19   21
       23   25   27

INPUT:

>> X - Y %X matrisinden Y matrisini çıkarıp, sonucunu verecek. 

OUTPUT: 
     
       -9   -9   -9 
       -9   -9   -9 
       -9   -9   -9

Hatalı Çıktı

INPUT:

>> X = [1 2 3;4 5 6]

OUTPUT:

       1    2    3
       4    5    6

INPUT:

>> Y = [7 9;10 11]

OUTPUT:

Y =

    7     9
    10   11 

INPUT:

>> X + Y %Matrislerin boyu aynı olmadığından hata alacağız.

OUTPUT:

Matrix dimensions must agree.

Çarpma (*): X*Y , X ve Y matrislerinin çarpımında kullanılır. X ve Y’den en az biri skaler değilse, X’in sütun sayısı Y’nin satır sayısına eşit olmalıdır.

INPUT:

>> X = [5 7 3;6 8 5;12 2 9]

OUTPUT:

       5     7    3
       6     8    5
       12    2    9

INPUT:

>> Y = [2 5;8 6;4 7]

OUTPUT:

Y =
   
    2   5
    8   6 
    4   7 

INPUT:

>> X * Y

OUTPUT:

       78     88 
       96    113
       76    135

INPUT:

>> %X'in sütun sayısı ile Y'nin satır sayısı aynı.

inv() komutu: Bir matrisin tersini bulmak için kullanılır.

INPUT:

>> A = [10 15 20;5 8 9;1 3 4]

OUTPUT:

A = 
    10   15   20 
     5    8    9
     1    3    4

INPUT:

>> inv(A) %A matrisinin tersi bulunur.

OUTPUT:

       0.2000      0    -1.0000
      -0.4400   0.8000   0.4000
       0.2800  -0.6000   0.2000

Bölme (/), (\): Sağdan ve soldan bölme olarak ikiye ayrılır. X\Y, Y matrisinin X matrisine bölümüdür. Bu da inv(X)*Y ile aynıdır. X/Y ise X matrisinin Y matrisine bölümünü ifade eder. Bu da inv(Y)*X ile aynıdır.

INPUT:

>> A = [1 5 7;4 3 2;9 10 6]

OUTPUT:

A = 
    1    5    7
    4    3    2
    9    10   6

INPUT:

>> B = [7 8 11;3 17 21;19 23 29]

OUTPUT:

B = 
    7    8    11
    3   17    21
   19   23    29

INPUT:

>> inv(B)*A %Böylece A/B hesaplanır.

OUTPUT:

       0.3377    0.3377    0.0088
       3.2368   -1.7632   -6.5263
      -2.4781    1.5219    5.3772

Kuvvet alma (^): Matrislerde kuvvet almak için kullanılır. C=A^B ifadesinde, B eğer skaler ise tekrarlı çarpma yolu ile sonuç hesaplanır. Eğer A skaler ve B matris ise hesaplama işlemi özdeğerler ve özvektörler kullanılarak hesaplanır. A ve B matris ise hata olur.

INPUT:

>> B = [7 8 11;3 17 21;19 23 29]

OUTPUT:

B = 
    7    8    11
    3   17    21
   19   23    29

INPUT:

>> B^2 %B matrisinin 2.kuvvetini hesaplayacağız.

OUTPUT:

       282    445    564
       471    796    999
       753   1210   1533

Son olarak,

‘ < ’ , ’<= ’ : küçük, küçük eşit işlemcisi,

‘ > ’ , ‘ > = ’ : büyük, büyük eşit işlemcisi,

‘ = ’ : Atama işlemcisi,

‘ == ’ : Mantıksal eşittir işlemcisi,

‘ & ‘ : Mantıksal “ ve” işlemcisi,

‘ | ’ : Mantıksal “veya ” işlemcisi olarak kullanılır.

Matlab’de kullanılan komutlar ve temel fonksiyonlar ile ilgili olan yazıma buradan ulaşabilirsiniz.

MTLBO7JP18125YD368

Python, Yazılım

1Oca

Python Nedir? Kullanım Alanları ve Avantajları Nelerdir?

Bu yazıda sizlere günümüzde bir çok alanda kullanılan ve popüler bir dil olan Python’dan bahsedeceğim. Genel olarak Python nedir, hangi alanlarda kullanılır, kütüphaneleri nelerdir, öğrenme zorluğu nedir? gibi sorulara yanıt bulabilirsiniz. Keyifli okumalar.

**Guido van Rossum** – Oscon Konferansı, 2006

Python Nedir?

Python 1990 yılında çıkış yapan ve Guido van Rossum tarafından geliştirilen nesne yönelimli, yorumlamalı ve etkileşimli yüksek seviyeli bir dildir.

Python, ismini Guido van Rossum’un çok sevdiği MonthyPython isimli bir komedi grubunun Monty Python’s Flying Circus gösterisinden alır.

Programlama dilleri, insanlar ve makineler arasında bir köprüdür. Bir programlama dilinin makine mantığına yakın olması insanlar tarafından daha zor anlaşılması anlamına gelir. Bu tarz programlama dillerine düşük seviyeli programla dili denir. Assembly dili buna bir örnektir. Yüksek seviyeli diller ise insan mantığına daha yakındır ve bu da bizim bu dili daha kolay anlayabileceğimiz ve kullanabiliceğimiz anlamına gelir.

Python, ABC programlama diline alternatif olarak tasarlanmıştır. Python 1.0 sürümü Ocak 1994, 2.0 sürümü 16 Ekim 2000 ve son olarak 3 Aralık 2008 tarihinden itibaren 3.x serisi yayınlanmaya başlamıştır.

Python Hangi Alanlarda Kullanılır?

Python dilinin kullanıldığı pek çok çalışma alanı vardır. Bunlardan hangisine yönelmek isteyeceğiniz sizin ilginize ve merakınıza bağlıdır.

1. Web geliştirme

Python ile web geliştirmesi yapabilir ya da web sitesi oluşturabilirsiniz. Django ve Flash gibi yazılım iskeletleri’ni(framework) kullanarak sunucuda çalışan Back-End kodları yazabilirsiniz.

2. Veri bilimi

Python makine öğrenmesi, veri analizi ve veri görselleştirme alanlarında kullanılır. Bu alanlarda çok büyük miktarda veriler toplanır, analiz edilir ve işlenir.

Veri bilimcilerin topladıkları çok büyük miktardaki veriler başlangıçta işlenmemiş haldedir. Elde edilen verilen işlenmesi ve analizi için Numpy, Pandas kütüphanelerinden faydalanırlar.

Pandas kütüphanesi sayesinde R gibi istatistik programlarına ihtiyaç duymadan veriler analiz edilebilir.

Numpy bilimsel hesaplamaların hızlıca yapılabildiği basit ve kullanışlı bir matematik kütüphanesidir. Toplanılan, işlenip ve analiz edilen verilerin görselleştirilmesi için Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri kullanılabilir.

Makine öğrenmesinde Pandas, Numpy ve Matplotlib kütüphanelerinin yanı sıra Scikit-learn kütüphanesi de kullanılır. Scikit-learn kütüphanesi sınıflandırma, kümeleme, regresyon ve boyutsallığın azaltılması gibi özelliklere sahiptir.

3. Oyun geliştirme

Python ile insanların çok seveceği ve saatlerce oynayacağı oyunlar yaratabilirsiniz. Oyun endüstrisinde her ne kadar C++, JAVA, C# gibi diller kadar popüler olmasa da Python ile de oyun yazılabilir. Örnek vermek gerekirse günümüzde popüler oyunlardan olan Battlefield 2 ve Civilization IV’de Python dilinden faydalanılmıştır.

Siz Python ile oyun yazarken Pygame, PyKyra, Pyglet, PyOpenGL ve Panda3D gibi kütüphaneleri kullanabilirsiniz.

Yukarıdaki başlıkların haricinde masaüstü arayüz uygulamaları, ağ programlama, sistem yönetimi, yapay zeka ve veritabanı gibi alanlarda Python kullanılır.

Python’ın Avantajları

Python açık kaynak kodlu ve ücretsiz bir programdır.

Derlemeye gerek yoktur, yorumalı bir dildir.

Çok sayıda kütüphane ve fonksiyonlara sahiptir.

Kod yazması kolaydır. Başkalarının yazdığı kodlar daha bir şekilde anlaşılır.

Farklı platformlarda çalışabilir(Windows, Linux, Mac, vb.).

Diğer programlama dillerine göre daha hızlı kod yazılabilir. Bu da zaman yönetimini kolaylaştırır.

Python Kütüphaneleri

Python’da çok sayıda kütüphane ve fonksiyon olduğundan bahsettik. Bu kütüphanelerin sayısı ve işlevi kullanacağınız alanlara göre değişmektedir. Bu konuya daha sonra detaylı olarak değineceğim. Ancak buradan, Python’ın resmi websitesine giderek standart kütüphane ve fonksiyonları inceleyebilirsiniz.

Python Kullanan Önemli Şirketler

Python’ın çok kullanışlı bir programla dili olmasından dolayı günümüzde büyük şirketler tarafından oldukça tercih edilmektedir.

Bunlar arasında Google, Youtube, BitTorrent, CERN, NASA, Reddit, Zope gibi büyük markalar yer almaktadır.

Python Geliştirme Ortamları(IDE)

Python kullanarak kodlama yaparken kullanabileceğiniz ücretli ve ücretsiz IDE’ler mevcuttur. Ben size ücretsiz olan IDE’lerden bahsetmek istiyorum.

*Herhangi bir önem sırasından bağımsız olarak;

1. Jupyter, 2. Pycharm, 3. IDLE, 4. Spyder, 5. Atom, 6. Eric Python, 7. Thonny, 8. PyDev

Python Öğrenme Zorluğu

Yazının yukarıki kısımlarında da bahsettiğim gibi Python kolay öğrenilebilen, basit, anlaşılır ve sade bir dildir. Bu özellikler Python’ı diğer dillere göre daha avantajlı kılmaktadır.

Yazımı bitirmeden önce sizlere Python ve diğer diller ilgili örnek bir kod bloğu paylaşmak istiyorum.

C++

int main()
(
    printf("Merhaba Dünya");

    return 0;
}

C#

using System;
class MerhabaDunya {
  static void Main() {
    Console.WriteLine("Merhaba Dünya");
  }
}

JAVA

public class Main
{
	public static void main(String[] args) {
		System.out.println("Merhaba Dünya");
	}
}

Python

print('Merhaba Dünya')

PYTN543LSZ03YY221R

Yazar: Erhan Eşkin

Matlab’de Dört işlem ve Uygulamalar

Matematiksel Fonksiyonlar

Trigonometrik Fonksiyonlar

Kuvvet Alma Fonksiyonu

Üstel Fonksiyonlar

Karekök Fonksiyonu

Logaritmik Fonksiyonlar

Komutları İç İçe Kullanma

Vektör Tanımlama

Temel Komutlar

Rastlantı(Rassal) Değişkenler

ÖRNEK

Cevap:

KESİKLİ RASTLANTI DEĞİŞKENLERİ

Kesikli Olasılık Fonksiyon Tanımı

Örnek 1

Cevap

Örnek 2

Cevap:

Matlab nedir?

Çalışma ortamına ait bazı komutlar

Matlab’de kullanılan belli başlı komut işaretleri

Python Nedir?

Python Hangi Alanlarda Kullanılır?

1. Web geliştirme

2. Veri bilimi

3. Oyun geliştirme

Python’ın Avantajları

Python Kütüphaneleri

Python Kullanan Önemli Şirketler

Python Geliştirme Ortamları(IDE)

Python Öğrenme Zorluğu

C++

C#

JAVA

Python

Articles About Algorithm and Programming

Articles about Mathematics

Articles About Mechanical Engineering

Articles About Software Science

Articles About MATLAB