# Kullanışlı Fonksiyonlar

Numpy diziler/matrisler üzerinde çalıştırabileceğimiz çok kullanışlı fonksiyonlar sunar. Bunlar:

* [sum](https://mehmet-akif-akkus.gitbook.io/numpy-ile-veri-bilimi/numpy-dizileri-uzerinde-islemler/pages/-M0azSrMl3bnh7lYJ4uP#●-sum-elemanlar-toplamı) 
* [mean](https://mehmet-akif-akkus.gitbook.io/numpy-ile-veri-bilimi/numpy-dizileri-uzerinde-islemler/pages/-M0azSrMl3bnh7lYJ4uP#●-mean-elemanlar-ortalaması)
* [transpose](https://mehmet-akif-akkus.gitbook.io/numpy-ile-veri-bilimi/numpy-dizileri-uzerinde-islemler/pages/-M0azSrMl3bnh7lYJ4uP#●-transpose-matris-devriği)

## ● Sum (elemanlar toplamı)

Matris dışında hiç bir parametre vermezsek tüm elemanların toplamını sonuç verir. Yalnız satır ve sutün yönünde toplama işlemini yaptırmak istersek bunu **axis** ismiyle parametre vermemiz gerekir.

```python
import numpy as np

x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(np.sum(x))  # tüm elemanlar toplamı "21"
print(np.sum(x, axis=0))  # kolonlar yönünde toplam "[5 7 9]"
print(np.sum(x, axis=1))  # satırlar yönünde toplam "[6 15]"
```

Şekil üzerinde göstermek istersek **axis** kavramını şöyle anlatabiliriz:

```
                  axis=1
              ──────────────>
            ┌─────┬─────┬─────┐
         │  │  1  │  2  │  3  │
axis=0   │  ├─────┼─────┼─────┤
         v  │  4. │  5. │  6. │
            └─────┴─────┴─────┘
```

## ● Mean (elemanlar ortalaması)

Elemanların ortalaması da sıklıkla kullandığımız fonksiyonlardandır. Toplamın elaman sayısına bölünmesi demektir. Örnek kodu deneyelim isterseniz.

```python
x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

print(np.mean(x))         # tüm elemanlar ortalaması  "3.5"
print(np.mean(x, axis=0)) # kolonlar yönünde ortalama "[2.5 3.5 4.5]"
print(np.mean(x, axis=1)) # satırlar yönünde ortalama "[2 5]"
```

## ● Transpose (matris devriği)

Matrisin devriğini alma matrisin satır ve sütunlarının yer değiştirmesi işlemidir. Adı üstünde matrisler için tanımlı bir işlemdir ve anlayacağımız üzere bir dizinin (vektörün) devriğini alma işleminden bahsedemeyiz. Yapmaya çalışsak hata almayız, dizinin kendisinin sonuç olarak geldiğini görürüz.

```python
x = np.array([[1,2], [3,4]])

print(x)    #  "[[1 2]
            #    [3 4]]"

print(x.T)  #  "[[1 3]
            #    [2 4]]"

# Tek boyutta devrik alma işleminin işlevsiz olmasına örnek
v = np.array([1,2,3])

print(v)    #  "[1 2 3]"
print(v.T)  #  "[1 2 3]"
```


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://mehmet-akif-akkus.gitbook.io/numpy-ile-veri-bilimi/numpy-dizileri-uzerinde-islemler/kullanisli-fonksiyonlar.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.