Numpy Array ve Python List Arasındaki Farklar ve Kullanım Önemi

Python programlama dilinde veri depolama ve işleme için yaygın olarak kullanılan iki temel veri yapısı vardır: Python List ve Numpy Array. Bu yazıda, bu iki veri yapısı arasındaki farkları ve kullanımlarının neden önemli olduğunu inceleyeceğiz. Ayrıca, aralarındaki zaman farklarını da kod örnekleriyle göstereceğiz.

Python List ve Numpy Array Nedir?

Python List:

• Python List, Python’ın yerleşik veri yapılarından biridir.

• Dinamik olarak boyutlandırılabilir, yani boyutları değiştirilebilir.

• Heterojen veri tiplerini (farklı türdeki verileri) destekler, yani bir liste içinde farklı veri tipleri saklanabilir.

• Yavaş çalışır, özellikle büyük veri setlerinde performansı düşebilir.

Numpy Array:

• Numpy Array, Numpy kütüphanesi tarafından sağlanan bir veri yapısıdır.

• Sabit boyutludur, yani oluşturulduktan sonra boyutu değiştirilemez.

• Homojen veri tiplerini destekler, yani bir array içinde sadece aynı türde veriler saklanabilir.

• Yüksek performanslıdır, büyük veri setlerinde hızlı işlem yapar.

---

Temel Farklar

Özellik	Python List	Numpy Array
Veri Tipi	Heterojen	Homojen
Boyut	Dinamik	Sabit
Performans	Göreceli olarak yavaş	Yüksek performanslı
İşlevsellik	Yerleşik işlevlerle sınırlı	Zengin matematiksel ve istatistiksel fonksiyonlar
Bellek Kullanımı	Fazla	Az

Özelliklerin Açıklamaları

Veri Tipi

• Python List: İçinde farklı türde veriler saklanabilir (örneğin, tam sayılar, dizeler ve listeler aynı listede bulunabilir).

• Numpy Array: Tüm elemanlar aynı veri tipinde olmalıdır (örneğin, hepsi tam sayı veya hepsi kayan nokta sayısı).

Boyut

• Python List: Listenin boyutu dinamik olarak değiştirilebilir; eleman ekleyebilir veya çıkarabilirsiniz.

• Numpy Array: Array'in boyutu sabittir; oluşturulduktan sonra boyutu değiştirilemez.

İşlevsellik

• Python List: Python’ın yerleşik işlevleriyle sınırlıdır.

• Numpy Array: Numpy, çok sayıda yerleşik matematiksel ve istatistiksel fonksiyon içerir, bu da veri analizi ve bilimsel hesaplamalar için kullanışlıdır.

Bellek Kullanımı

• Python List: Daha fazla bellek kullanır, çünkü her eleman için ek bilgi depolanır. (Class objesi olması durumundan)

• Numpy Array: Daha az bellek kullanır, çünkü homojen veri tipleriyle çalışır ve optimize edilmiştir.

Bu kod, iki büyük veri setini toplama işlemi yaparak Python List ve Numpy Array arasındaki performans farkını ölçer. Tipik olarak, Numpy Array çok daha hızlı sonuç verir.

Sonuç

Python List ve Numpy Array, farklı ihtiyaçlara yönelik olarak farklı avantajlar sunar. Python List, esneklik ve heterojen veri tiplerini destekleme avantajına sahipken, Numpy Array, hız ve bellek verimliliği açısından üstünlük sağlar. Büyük veri setleri ve yoğun matematiksel işlemlerle çalışırken, Numpy Array tercih edilmelidir. Bu nedenle, doğru veri yapısını seçmek, programların verimli ve hızlı çalışması için kritiktir.