{"id":39210,"date":"2026-02-16T17:40:50","date_gmt":"2026-02-16T14:40:50","guid":{"rendered":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?p=39210"},"modified":"2026-02-16T17:40:50","modified_gmt":"2026-02-16T14:40:50","slug":"numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/","title":{"rendered":"numpy.ones(): NumPy’de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

numpy.ones(): NumPy’de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu<\/h2>\n

Giri\u015f<\/h3>\n

Python, veri bilimi ve bilimsel hesaplama alanlar\u0131nda vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7 haline gelmi\u015ftir. Bu pop\u00fclerli\u011fin \u00f6nemli bir nedeni, karma\u015f\u0131k matematiksel i\u015flemleri ve b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerini verimli bir \u015fekilde y\u00f6netmek i\u00e7in tasarlanm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7l\u00fc k\u00fct\u00fcphanelerin varl\u0131\u011f\u0131d\u0131r. Bu k\u00fct\u00fcphaneler aras\u0131nda \u015f\u00fcphesiz en \u00f6ne \u00e7\u0131kanlardan biri NumPy (Numerical Python) k\u00fct\u00fcphanesidir. NumPy, Python’da \u00e7ok boyutlu diziler (array) ve matrisler \u00fczerinde y\u00fcksek performansl\u0131 i\u015flemler yapmay\u0131 sa\u011flar. Geleneksel Python listelerine k\u0131yasla \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 ve bellek a\u00e7\u0131s\u0131ndan daha verimli olan NumPy dizileri, veri analizi, makine \u00f6\u011frenimi, g\u00f6r\u00fcnt\u00fc i\u015fleme ve bilimsel sim\u00fclasyonlar gibi pek \u00e7ok alanda temel bir yap\u0131 ta\u015f\u0131d\u0131r.<\/p>\n

NumPy’nin sundu\u011fu temel i\u015flevlerden biri, belirli \u00f6zelliklere sahip diziler olu\u015fturmakt\u0131r. Bazen t\u00fcm elemanlar\u0131 s\u0131f\u0131r, bazen rastgele say\u0131larla dolu, bazen de belirli bir \u00f6r\u00fcnt\u00fcye sahip dizilere ihtiya\u00e7 duyar\u0131z. Ancak s\u0131k\u00e7a kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan bir senaryo, t\u00fcm elemanlar\u0131 ayn\u0131 sabit de\u011fere sahip olan diziler olu\u015fturmakt\u0131r. \u0130\u015fte bu noktada numpy.ones()<\/code> fonksiyonu devreye girer. Ad\u0131ndan da anla\u015f\u0131laca\u011f\u0131 gibi, bu fonksiyon t\u00fcm elemanlar\u0131 1 (bir) olan yeni bir dizi olu\u015fturmak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Ancak basit g\u00f6r\u00fcnse de, numpy.ones()<\/code> fonksiyonunun derinlemesine anla\u015f\u0131lmas\u0131, NumPy’nin g\u00fcc\u00fcn\u00fc tam olarak kullanmak ve verimli kod yazmak i\u00e7in kritik \u00f6neme sahiptir. Bu makalede, numpy.ones()<\/code> fonksiyonunun detaylar\u0131n\u0131, parametrelerini, kullan\u0131m senaryolar\u0131n\u0131, di\u011fer dizi olu\u015fturma y\u00f6ntemleriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmas\u0131n\u0131 ve en iyi uygulamalar\u0131n\u0131 kapsaml\u0131 bir \u015fekilde inceleyece\u011fiz.<\/p>\n

NumPy ve Diziler<\/h3>\n

Neden NumPy?<\/h4>\n

Python’\u0131n standart listeleri esneklik sunarken, b\u00fcy\u00fck say\u0131sal veri k\u00fcmeleriyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken performans sorunlar\u0131 ya\u015fayabilirler. NumPy, bu sorunlar\u0131 ndarray<\/code> ad\u0131 verilen \u00f6zel bir veri yap\u0131s\u0131 ile \u00e7\u00f6zer. ndarray<\/code>‘ler:<\/p>\n

    \n
  • H\u0131z:<\/b> C dilinde optimize edilmi\u015f alt yap\u0131s\u0131 sayesinde, Python listelerine g\u00f6re \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131 matematiksel i\u015flemler yapabilirler.<\/li>\n
  • Bellek Verimlili\u011fi:<\/b> Ayn\u0131 veri tipindeki elemanlar\u0131 biti\u015fik bellek bloklar\u0131nda depolayarak bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 optimize eder.<\/li>\n
  • Fonksiyon Zenginli\u011fi:<\/b> Do\u011frusal cebir, Fourier d\u00f6n\u00fc\u015f\u00fcm\u00fc, rastgele say\u0131 \u00fcretimi gibi geni\u015f bir matematiksel fonksiyon setine sahiptir.<\/li>\n
  • Vekt\u00f6rel \u0130\u015flemler:<\/b> Eleman baz\u0131nda d\u00f6ng\u00fcler yazmak yerine, diziler \u00fczerinde do\u011frudan matematiksel i\u015flemler yap\u0131lmas\u0131na olanak tan\u0131r, bu da kodu daha okunur ve h\u0131zl\u0131 hale getirir.<\/li>\n<\/ul>\n

    NumPy Dizilerinin Temel Yap\u0131s\u0131<\/h4>\n

    Bir NumPy dizisi (ndarray<\/code>), genellikle a\u015fa\u011f\u0131daki temel \u00f6zelliklere sahiptir:<\/p>\n

      \n
    • shape<\/code>:<\/b> Dizinin her boyuttaki eleman say\u0131s\u0131n\u0131 belirten bir tuple. \u00d6rne\u011fin, (3, 4)<\/code> 3 sat\u0131r ve 4 s\u00fctunlu bir matris anlam\u0131na gelir.<\/li>\n
    • dtype<\/code>:<\/b> Dizideki elemanlar\u0131n veri tipi (\u00f6rne\u011fin, int32<\/code>, float64<\/code>, bool_<\/code>). T\u00fcm elemanlar ayn\u0131 veri tipine sahiptir.<\/li>\n
    • ndim<\/code>:<\/b> Dizinin boyut say\u0131s\u0131 (eksen say\u0131s\u0131).<\/li>\n
    • size<\/code>:<\/b> Dizideki toplam eleman say\u0131s\u0131.<\/li>\n<\/ul>\n

      numpy.ones()<\/code> Fonksiyonuna Derinlemesine Bak\u0131\u015f<\/h3>\n

      numpy.ones()<\/code> fonksiyonu, belirli bir shape<\/code> ve dtype<\/code> ile t\u00fcm elemanlar\u0131 1 olan yeni bir dizi olu\u015fturur. Bu fonksiyon, \u00f6zellikle ba\u015flang\u0131\u00e7 de\u011ferleri 1 olmas\u0131 gereken algoritmalar veya matris i\u015flemleri i\u00e7in \u00e7ok kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n

      Temel S\u00f6zdizimi ve Parametreler<\/h4>\n

      numpy.ones()<\/code> fonksiyonunun temel s\u00f6zdizimi \u015f\u00f6yledir:<\/p>\n

      numpy.ones(shape, dtype=float, order='C', *, like=None)<\/code><\/pre>\n
      Parametreleri detayl\u0131ca inceleyelim:<\/p>\n
        \n
      • \n        shape<\/code>:<\/b> (Gerekli) Bu parametre, olu\u015fturulacak dizinin boyutlar\u0131n\u0131 (\u015feklini) tan\u0131mlar.<\/p>\n
          \n
        • Tek bir tamsay\u0131 ise, tek boyutlu bir dizi olu\u015fturulur. \u00d6rne\u011fin, 5<\/code> => [1., 1., 1., 1., 1.]<\/code>.<\/li>\n
        • Bir tuple ise, \u00e7ok boyutlu bir dizi olu\u015fturulur. \u00d6rne\u011fin, (2, 3)<\/code> => 2 sat\u0131r ve 3 s\u00fctunlu bir matris.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
        • \n        dtype<\/code>:<\/b> (Opsiyonel) Olu\u015fturulacak dizideki elemanlar\u0131n veri tipini belirtir. Varsay\u0131lan olarak float<\/code> (genellikle float64<\/code>) kullan\u0131l\u0131r. Ancak int<\/code>, bool<\/code>, complex<\/code> gibi di\u011fer veri tipleri de belirtilebilir.\n    <\/li>\n
        • \n        order<\/code>:<\/b> (Opsiyonel) Dizinin bellekteki d\u00fczenini belirtir.<\/p>\n
            \n
          • 'C'<\/code> (varsay\u0131lan): C-stili veya sat\u0131r-\u00f6ncelikli d\u00fczen (row-major). Son eksen en h\u0131zl\u0131 de\u011fi\u015fir.<\/li>\n
          • 'F'<\/code> (Fortran-stili veya s\u00fctun-\u00f6ncelikli d\u00fczen (column-major). \u0130lk eksen en h\u0131zl\u0131 de\u011fi\u015fir.<\/li>\n<\/ul>\n
                    Bu parametre, b\u00fcy\u00fck dizilerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken ve performans kritik uygulamalarda \u00f6nemli olabilir.\n    <\/li>\n
          • \n        like<\/code>:<\/b> (Opsiyonel, NumPy 1.20 ve sonras\u0131) Referans olarak verilen bir dizinin \u00f6zelliklerini (\u00f6rne\u011fin dtype<\/code>, order<\/code>) miras alarak yeni bir dizi olu\u015fturur. Bu parametre, NumPy’nin __array_function__<\/code> protokol\u00fc ile uyumlulu\u011fu sa\u011flamak i\u00e7in eklenmi\u015ftir.\n    <\/li>\n<\/ul>\n
            Basit Kullan\u0131m \u00d6rnekleri<\/h4>\n
            \u015eimdi numpy.ones()<\/code>‘\u0131n temel kullan\u0131mlar\u0131n\u0131 \u00e7e\u015fitli \u00f6rneklerle g\u00f6relim.<\/p>\n
            import numpy as np\n\n
            1. Tek boyutlu (1D) bir dizi olu\u015fturma<\/h2>\n
            5 elemanl\u0131, t\u00fcm\u00fc 1.0 olan bir dizi<\/h2>\narr_1d = np.ones(5)\nprint(\"1D Dizi:\")\nprint(arr_1d)\nprint(f\"\u015eekil: {arr_1d.shape}, Veri Tipi: {arr_1d.dtype}\\n\")\n
            \u00c7\u0131kt\u0131:<\/h2>\n
            1D Dizi:<\/h2>\n
            [1. 1. 1. 1. 1.]<\/h2>\n
            \u015eekil: (5,), Veri Tipi: float64<\/h2>\n\n
            2. \u0130ki boyutlu (2D) bir dizi (matris) olu\u015fturma<\/h2>\n
            3 sat\u0131r, 4 s\u00fctunlu, t\u00fcm\u00fc 1.0 olan bir matris<\/h2>\narr_2d = np.ones((3, 4))\nprint(\"2D Dizi (Matris):\")\nprint(arr_2d)\nprint(f\"\u015eekil: {arr_2d.shape}, Veri Tipi: {arr_2d.dtype}\\n\")\n
            \u00c7\u0131kt\u0131:<\/h2>\n
            2D Dizi (Matris):<\/h2>\n
            [[1. 1. 1. 1.]<\/h2>\n
            [1. 1. 1. 1.]<\/h2>\n
            [1. 1. 1. 1.]]<\/h2>\n
            \u015eekil: (3, 4), Veri Tipi: float64<\/h2>\n\n
            3. \u00dc\u00e7 boyutlu (3D) bir dizi olu\u015fturma<\/h2>\n
            (2 derinlik, 3 sat\u0131r, 2 s\u00fctun)<\/h2>\narr_3d = np.ones((2, 3, 2))\nprint(\"3D Dizi:\")\nprint(arr_3d)\nprint(f\"\u015eekil: {arr_3d.shape}, Veri Tipi: {arr_3d.dtype}\\n\")\n
            \u00c7\u0131kt\u0131:<\/h2>\n
            3D Dizi:<\/h2>\n
            [[[1. 1.]<\/h2>\n
            [1. 1.]<\/h2>\n
            [1. 1.]]<\/h2>\n
            #  [[1. 1.]<\/h2>\n
            [1. 1.]<\/h2>\n
            [1. 1.]]]<\/h2>\n
            \u015eekil: (2, 3, 2), Veri Tipi: float64<\/h2>\n\n
            4. Farkl\u0131 bir veri tipi (dtype) ile dizi olu\u015fturma (integer)<\/h2>\n
            4 elemanl\u0131, t\u00fcm\u00fc 1 olan bir tam say\u0131 dizisi<\/h2>\narr_int = np.ones(4, dtype=int)\nprint(\"Integer Dizi:\")\nprint(arr_int)\nprint(f\"\u015eekil: {arr_int.shape}, Veri Tipi: {arr_int.dtype}\\n\")\n
            \u00c7\u0131kt\u0131:<\/h2>\n
            Integer Dizi:<\/h2>\n
            [1 1 1 1]<\/h2>\n
            \u015eekil: (4,), Veri Tipi: int64<\/h2>\n\n
            5. Boolean veri tipi ile dizi olu\u015fturma<\/h2>\n
            2x2 boyutunda, t\u00fcm\u00fc True olan bir boolean matris<\/h2>\narr_bool = np.ones((2, 2), dtype=bool)\nprint(\"Boolean Dizi:\")\nprint(arr_bool)\nprint(f\"\u015eekil: {arr_bool.shape}, Veri Tipi: {arr_bool.dtype}\\n\")\n
            \u00c7\u0131kt\u0131:<\/h2>\n
            Boolean Dizi:<\/h2>\n
            [[ True  True]<\/h2>\n
            [ True  True]]<\/h2>\n
            \u015eekil: (2, 2), Veri Tipi: bool<\/h2>\n\n
            6. S\u0131f\u0131r boyutlu (skaler) dizi olu\u015fturma<\/h2>\n
            shape olarak bo\u015f bir tuple () vermek, 0 boyutlu bir dizi olu\u015fturur.<\/h2>\narr_scalar = np.ones(())\nprint(\"S\u0131f\u0131r Boyutlu Dizi (Skaler):\")\nprint(arr_scalar)\nprint(f\"\u015eekil: {arr_scalar.shape}, Veri Tipi: {arr_scalar.dtype}, Boyut: {arr_scalar.ndim}\\n\")\n
            \u00c7\u0131kt\u0131:<\/h2>\n
            S\u0131f\u0131r Boyutlu Dizi (Skaler):<\/h2>\n
            1.0<\/h2>\n
            \u015eekil: (), Veri Tipi: float64, Boyut: 0<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n
            Yukar\u0131daki \u00f6rnekler, numpy.ones()<\/code>‘\u0131n nas\u0131l esnek bir \u015fekilde kullan\u0131labilece\u011fini ve farkl\u0131 boyutlarda ve veri tiplerinde diziler olu\u015fturabildi\u011fini g\u00f6stermektedir.<\/p>\n
            numpy.ones()<\/code> Parametrelerinin Detayl\u0131 \u0130ncelenmesi<\/h3>\n
            shape<\/code> Parametresi<\/h4>\n
            shape<\/code> parametresi, olu\u015fturulacak dizinin iskeletini belirler. Do\u011fru bir shape<\/code> belirtmek, bellek tahsisini ve dizinin yap\u0131s\u0131n\u0131 do\u011fru bir \u015fekilde y\u00f6netmek i\u00e7in \u00e7ok \u00f6nemlidir.<\/p>\n
              \n
            • \n        Tek Tamsay\u0131:<\/b> Tek boyutlu diziler i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n
              arr = np.ones(7) # [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]<\/code><\/pre>\n<\/li>\n
            • \n        Tuple:<\/b> \u00c7ok boyutlu diziler i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Tuple’daki her eleman, ilgili boyutun uzunlu\u011funu temsil eder.<\/p>\n
              arr_2d = np.ones((2, 5)) # 2 sat\u0131r, 5 s\u00fctun\narr_3d = np.ones((2, 3, 4)) # 2 derinlik, 3 sat\u0131r, 4 s\u00fctun<\/code><\/pre>\n<\/li>\n
            • \n        Bo\u015f Tuple ()<\/code>:<\/b> S\u0131f\u0131r boyutlu bir dizi (skaler) olu\u015fturur. Bu, tek bir say\u0131y\u0131 NumPy dizisi olarak temsil etmek istedi\u011finizde kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n
              scalar_array = np.ones(()) # \u00c7\u0131kt\u0131: 1.0 (shape=(), ndim=0)<\/code><\/pre>\n<\/li>\n<\/ul>\n
              dtype<\/code> Parametresi<\/h4>\n
              dtype<\/code> parametresi, dizideki elemanlar\u0131n bellek tahsisini ve \u00fczerinde yap\u0131labilecek i\u015flemleri do\u011frudan etkiler. Varsay\u0131lan float64<\/code> \u00e7o\u011fu bilimsel hesaplama i\u00e7in yeterli hassasiyeti sunarken, bazen daha az bellek t\u00fcketen veya farkl\u0131 t\u00fcrde de\u011ferler i\u00e7eren dizilere ihtiya\u00e7 duyulur.<\/p>\n
                \n
              • \n        np.float32<\/code>, np.float64<\/code> (varsay\u0131lan):<\/b> Ondal\u0131kl\u0131 say\u0131lar i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. float64<\/code> daha y\u00fcksek hassasiyet sunar ancak daha fazla bellek t\u00fcketir.<\/p>\n
                arr_float32 = np.ones(5, dtype=np.float32)\nprint(arr_float32.dtype) # float32<\/code><\/pre>\n<\/li>\n
              • \n        np.int8<\/code>, np.int16<\/code>, np.int32<\/code>, np.int64<\/code>:<\/b> Tam say\u0131lar i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bellek kullan\u0131m\u0131n\u0131 optimize etmek i\u00e7in uygun boyutta bir tam say\u0131 tipi se\u00e7mek \u00f6nemlidir. \u00d6rne\u011fin, sadece 0 veya 1 de\u011ferleri tutulacaksa np.int8<\/code> yeterli olabilir.<\/p>\n
                arr_int8 = np.ones((2, 2), dtype=np.int8)\nprint(arr_int8.dtype) # int8<\/code><\/pre>\n<\/li>\n
              • \n        np.bool_<\/code>:<\/b> Sadece True<\/code> veya False<\/code> de\u011ferleri i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. np.ones((shape), dtype=bool)<\/code> \u00e7a\u011fr\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda, t\u00fcm elemanlar True<\/code> olarak ayarlan\u0131r.<\/p>\n
                arr_bool = np.ones((3, 3), dtype=np.bool_)\nprint(arr_bool) # T\u00fcm elemanlar True<\/code><\/pre>\n<\/li>\n
              • \n        np.complex64<\/code>, np.complex128<\/code>:<\/b> Karma\u015f\u0131k say\u0131lar i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r.<\/p>\n
                arr_complex = np.ones(2, dtype=np.complex128)\nprint(arr_complex) # [1.+0.j 1.+0.j]<\/code><\/pre>\n<\/li>\n<\/ul>\n
                Do\u011fru dtype<\/code> se\u00e7imi, hem bellek verimlili\u011fi hem de hesaplama performans\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan \u00f6nemlidir. Gereksiz yere b\u00fcy\u00fck veri tipleri kullanmak, performans\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcrebilir ve bellek t\u00fcketimini art\u0131rabilir.<\/p>\n
                order<\/code> Parametresi<\/h4>\n
                order<\/code> parametresi, dizinin elemanlar\u0131n\u0131n bellekte nas\u0131l d\u00fczenlenece\u011fini belirler. Bu, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck dizilerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken ve C veya Fortran gibi di\u011fer dillerle entegrasyon yaparken \u00f6nemli bir performans fakt\u00f6r\u00fc olabilir.<\/p>\n
                  \n
                • \n        'C'<\/code> (C-style \/ sat\u0131r-\u00f6ncelikli):<\/b> Varsay\u0131lan de\u011ferdir. Dizinin elemanlar\u0131, son eksen en h\u0131zl\u0131 de\u011fi\u015fecek \u015fekilde bellekte saklan\u0131r. Yani, bir matris i\u00e7in sat\u0131r sat\u0131r depolama anlam\u0131na gelir. Python ve C gibi diller bu d\u00fczeni kullan\u0131r.<\/p>\n
                  arr_c = np.ones((2, 3), order='C')\n
                  [[1., 1., 1.],<\/h2>\n
                  [1., 1., 1.]]<\/h2>\n
                  Bellekte: 1, 1, 1, 1, 1, 1<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n<\/li>\n
                • \n        'F'<\/code> (Fortran-style \/ s\u00fctun-\u00f6ncelikli):<\/b> Dizinin elemanlar\u0131, ilk eksen en h\u0131zl\u0131 de\u011fi\u015fecek \u015fekilde bellekte saklan\u0131r. Yani, bir matris i\u00e7in s\u00fctun s\u00fctun depolama anlam\u0131na gelir. Fortran gibi diller bu d\u00fczeni kullan\u0131r.<\/p>\n
                  arr_f = np.ones((2, 3), order='F')\n
                  [[1., 1., 1.],<\/h2>\n
                  [1., 1., 1.]]<\/h2>\n
                  Bellekte: 1, 1, 1, 1, 1, 1 (farkl\u0131 bir s\u0131ralamayla)<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n<\/li>\n<\/ul>\n
                  Bellek d\u00fczeni, \u00f6zellikle diziler \u00fczerinde ard\u0131\u015f\u0131k eri\u015fim (iterasyon) yaparken CPU \u00f6nbelle\u011finin verimli kullan\u0131lmas\u0131 a\u00e7\u0131s\u0131ndan kritik \u00f6neme sahiptir. E\u011fer kodunuz sat\u0131rlar \u00fczerinde iterasyon yap\u0131yorsa ‘C’ d\u00fczeni, s\u00fctunlar \u00fczerinde iterasyon yap\u0131yorsa ‘F’ d\u00fczeni daha performansl\u0131 olabilir.<\/p>\n
                  like<\/code> Parametresi (NumPy 1.20+)<\/h4>\n
                  like<\/code> parametresi, __array_function__<\/code> protokol\u00fc arac\u0131l\u0131\u011f\u0131yla ba\u015fka bir NumPy dizisinin \u00f6zelliklerini (\u00f6rne\u011fin dtype<\/code>, order<\/code>) kopyalamak i\u00e7in kullan\u0131l\u0131r. Bu, \u00f6zellikle bir fonksiyonun girdi dizisiyle ayn\u0131 \u00f6zelliklere sahip bir \u00e7\u0131kt\u0131 dizisi olu\u015fturmas\u0131 gerekti\u011finde kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r.<\/p>\n
                  import numpy as np\n\n
                  Mevcut bir dizi<\/h2>\nexisting_array = np.zeros((3, 3), dtype=np.int32, order='F')\nprint(f\"Mevcut Dizi dtype: {existing_array.dtype}, order: {existing_array.flags['F_CONTIGUOUS']}\\n\")\n\n
                  existing_array'nin \u00f6zelliklerini kopyalayarak yeni bir ones dizisi olu\u015fturma<\/h2>\nnew_ones_array = np.ones((3, 3), like=existing_array)\n\nprint(\"Yeni Ones Dizi:\")\nprint(new_ones_array)\nprint(f\"Yeni Dizi dtype: {new_ones_array.dtype}, order: {new_ones_array.flags['F_CONTIGUOUS']}\\n\")\n
                  \u00c7\u0131kt\u0131:<\/h2>\n
                  Mevcut Dizi dtype: int32, order: True<\/h2>\n
                  # Yeni Ones Dizi:<\/h2>\n
                  [[1 1 1]<\/h2>\n
                  [1 1 1]<\/h2>\n
                  [1 1 1]]<\/h2>\n
                  Yeni Dizi dtype: int32, order: True<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n
                  Bu \u00f6rnekte, new_ones_array<\/code> otomatik olarak existing_array<\/code>‘in dtype<\/code>‘\u0131n\u0131 (int32<\/code>) ve bellek d\u00fczenini (F<\/code> order) miras alm\u0131\u015ft\u0131r. Bu, kodun daha esnek ve genel olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
                  numpy.ones()<\/code> Kullan\u0131m Senaryolar\u0131 ve Avantajlar\u0131<\/h3>\n
                  numpy.ones()<\/code> fonksiyonu, basit gibi g\u00f6r\u00fcnse de, bir\u00e7ok farkl\u0131 senaryoda \u00f6nemli bir rol oynar.<\/p>\n
                  Ba\u015flang\u0131\u00e7 De\u011feri Olarak Kullan\u0131m<\/h4>\n
                  Bir\u00e7ok algoritma ve hesaplama, belirli bir ba\u015flang\u0131\u00e7 de\u011feri gerektirir. numpy.ones()<\/code> bu t\u00fcr durumlar i\u00e7in idealdir:<\/p>\n
                    \n
                  • \n        A\u011f\u0131rl\u0131k Matrisleri:<\/b> Makine \u00f6\u011frenimi modellerinde veya grafik algoritmalar\u0131nda, t\u00fcm kenar a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131n ba\u015flang\u0131\u00e7ta 1 oldu\u011fu bir a\u011f\u0131rl\u0131k matrisi tan\u0131mlamak.\n    <\/li>\n
                  • \n        Birim Matris Benzeri Roller:<\/b> Do\u011frudan birim matris olmasa da, belirli bir i\u015flem i\u00e7in ba\u015flang\u0131\u00e7ta t\u00fcm elemanlar\u0131 1 olan bir matrisin gerekti\u011fi durumlar. \u00d6rne\u011fin, bir matrisin her eleman\u0131na bir \u00e7arpan uygulamadan \u00f6nce bir “birim \u00e7arpan” matrisi olu\u015fturmak.\n    <\/li>\n
                  • \n        Maskeleme \u0130\u015flemleri:<\/b> Boolean dizileri olu\u015fturarak belirli veri noktalar\u0131n\u0131 se\u00e7mek veya d\u0131\u015flamak i\u00e7in kullan\u0131labilir. np.ones((shape), dtype=bool)<\/code> t\u00fcm elemanlar\u0131 True<\/code> olan bir maske olu\u015fturur.\n    <\/li>\n<\/ul>\n
                    Bellek Ay\u0131rma<\/h4>\n
                    Bazen, belirli bir boyutta bir diziye ihtiyac\u0131n\u0131z vard\u0131r ve bu diziyi daha sonra hesaplanan de\u011ferlerle doldurmay\u0131 planlars\u0131n\u0131z. np.ones()<\/code> (veya np.zeros()<\/code>, np.empty()<\/code>) bu ama\u00e7la h\u0131zl\u0131ca bellek ay\u0131rman\u0131n bir yolunu sunar.<\/p>\n
                    result_matrix = np.ones((100, 100)) # 100x100'l\u00fck bir matris i\u00e7in yer ay\u0131r\n
                    ... karma\u015f\u0131k hesaplamalar sonucu result_matrix'i doldur ...<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n
                    Vekt\u00f6rle\u015ftirilmi\u015f \u0130\u015flemler<\/h4>\n
                    NumPy’nin en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndan biri vekt\u00f6rel i\u015flemlerdir. np.ones()<\/code> ile olu\u015fturulan diziler, di\u011fer NumPy dizileriyle veya skaler de\u011ferlerle do\u011frudan matematiksel i\u015flemlere tabi tutulabilir. Bu, Python’\u0131n yava\u015f d\u00f6ng\u00fclerini kullanmaktan \u00e7ok daha h\u0131zl\u0131d\u0131r.<\/p>\n
                    import numpy as np\n\n
                    T\u00fcm elemanlar\u0131 1 olan bir dizi olu\u015ftur<\/h2>\nones_array = np.ones((3, 3))\n\n
                    Diziye bir skaler de\u011fer ekle<\/h2>\nresult_add = ones_array + 5\nprint(\"Skaler Ekleme:\\n\", result_add)\n
                    \u00c7\u0131kt\u0131:<\/h2>\n
                    [[6. 6. 6.]<\/h2>\n
                    [6. 6. 6.]<\/h2>\n
                    [6. 6. 6.]]<\/h2>\n\n
                    Dizi ile ba\u015fka bir diziyi \u00e7arp<\/h2>\nanother_array = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7], [8, 9, 10]])\nresult_multiply = ones_array * another_array\nprint(\"\\nDizi \u00c7arpma:\\n\", result_multiply)\n
                    \u00c7\u0131kt\u0131:<\/h2>\n
                    [[ 2.  3.  4.]<\/h2>\n
                    [ 5.  6.  7.]<\/h2>\n
                    [ 8.  9. 10.]]<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n
                    Bu \u00f6rnekte, ones_array<\/code>‘in another_array<\/code> ile eleman baz\u0131nda \u00e7arp\u0131lmas\u0131, asl\u0131nda another_array<\/code>‘in kendisini d\u00f6nd\u00fcr\u00fcr, \u00e7\u00fcnk\u00fc 1 * x = x<\/code>‘tir. Bu, bir matrisi “birim \u00e7arpan” ile \u00e7arpmak gibi d\u00fc\u015f\u00fcn\u00fclebilir.<\/p>\n
                    Di\u011fer NumPy Fonksiyonlar\u0131yla Entegrasyon<\/h4>\n
                    np.ones()<\/code> ile olu\u015fturulan diziler, NumPy’nin geni\u015f fonksiyon yelpazesiyle sorunsuz bir \u015fekilde entegre olur. reshape<\/code>, transpose<\/code>, concatenate<\/code>, stack<\/code> gibi i\u015flemler kolayca uygulanabilir.<\/p>\n
                    import numpy as np\n\narr = np.ones((2, 3), dtype=int)\nprint(\"Orijinal Dizi:\\n\", arr)\n\n
                    Diziyi yeniden \u015fekillendirme (reshape)<\/h2>\nreshaped_arr = arr.reshape(3, 2)\nprint(\"\\nYeniden \u015eekillendirilmi\u015f Dizi:\\n\", reshaped_arr)\n\n
                    Diziyi transpoze etme (transpose)<\/h2>\ntransposed_arr = arr.T\nprint(\"\\nTranspoze Edilmi\u015f Dizi:\\n\", transposed_arr)<\/code><\/pre>\n
                    numpy.ones()<\/code> ile \u0130lgili \u0130pu\u00e7lar\u0131 ve En \u0130yi Uygulamalar<\/h3>\n
                      \n
                    • \n        Do\u011fru dtype<\/code> Se\u00e7imi:<\/b> Bellek ve performans a\u00e7\u0131s\u0131ndan en uygun dtype<\/code>‘\u0131 se\u00e7meye \u00f6zen g\u00f6sterin. E\u011fer sadece 0 ve 1 de\u011ferleri tutulacaksa ve bu de\u011ferler tam say\u0131 olarak temsil ediliyorsa np.int8<\/code> veya np.bool_<\/code> gibi k\u00fc\u00e7\u00fck tipler kullanmak bellekten tasarruf sa\u011flar.\n    <\/li>\n
                    • \n        Bellek Y\u00f6netimi:<\/b> \u00d6zellikle \u00e7ok b\u00fcy\u00fck dizilerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, dizinin boyutunu ve dtype<\/code>‘\u0131n\u0131 dikkatlice planlay\u0131n. Gereksiz yere b\u00fcy\u00fck diziler olu\u015fturmak, bellek hatalar\u0131na yol a\u00e7abilir veya sistemin yava\u015flamas\u0131na neden olabilir.\n    <\/li>\n
                    • \n        order<\/code> Parametresi:<\/b> \u00c7o\u011fu durumda varsay\u0131lan 'C'<\/code> d\u00fczeni yeterlidir. Ancak, e\u011fer kodunuz Fortran ile yaz\u0131lm\u0131\u015f k\u00fct\u00fcphanelerle etkile\u015fimde bulunuyorsa veya belirli bir eri\u015fim d\u00fczeniyle performans avantaj\u0131 elde edece\u011finizi biliyorsan\u0131z 'F'<\/code> d\u00fczenini kullanmay\u0131 d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz.\n    <\/li>\n
                    • \n        Okunabilirlik:<\/b> np.ones()<\/code> fonksiyonu, niyetinizi a\u00e7\u0131k\u00e7a belli etti\u011fi i\u00e7in kodun okunabilirli\u011fini art\u0131r\u0131r. T\u00fcm elemanlar\u0131 1 olan bir dizi olu\u015fturmak istedi\u011finizde, bunun yerine elle bir liste olu\u015fturup np.array()<\/code>‘e d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcrmekten \u00e7ok daha iyidir.\n    <\/li>\n<\/ul>\n
                      numpy.ones()<\/code> ve Di\u011fer Dizi Olu\u015fturma Fonksiyonlar\u0131n\u0131n Kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131lmas\u0131<\/h3>\n
                      NumPy, farkl\u0131 ihtiya\u00e7lar i\u00e7in \u00e7e\u015fitli dizi olu\u015fturma fonksiyonlar\u0131 sunar. np.ones()<\/code>‘\u0131n yerini ve avantajlar\u0131n\u0131 daha iyi anlamak i\u00e7in di\u011ferleriyle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131ral\u0131m:<\/p>\n
                      numpy.zeros(shape, dtype)<\/code><\/h4>\n
                      T\u00fcm elemanlar\u0131 0 olan bir dizi olu\u015fturur. np.ones()<\/code> ile tamamen ayn\u0131 parametrelere sahiptir, tek fark\u0131 ba\u015flang\u0131\u00e7 de\u011feridir.<\/p>\n
                      zeros_array = np.zeros((2, 3))\n
                      [[0., 0., 0.],<\/h2>\n
                      [0., 0., 0.]]<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n
                      Ne Zaman Kullan\u0131l\u0131r:<\/b> Bir toplam veya say\u0131m i\u015flemi i\u00e7in ba\u015flang\u0131\u00e7ta s\u0131f\u0131r de\u011ferine ihtiya\u00e7 duyulan durumlarda veya bo\u015f bir matris olu\u015fturup daha sonra doldurmak i\u00e7in.<\/p>\n
                      numpy.empty(shape, dtype)<\/code><\/h4>\n
                      Belirtilen shape<\/code> ve dtype<\/code> ile bir dizi olu\u015fturur, ancak elemanlar\u0131 rastgele, bellekten kalan “\u00e7\u00f6p” de\u011ferler i\u00e7erir. Bu fonksiyon, bellek ay\u0131rma i\u015flemini \u00e7ok h\u0131zl\u0131 yapar \u00e7\u00fcnk\u00fc elemanlar\u0131 ba\u015flatmakla u\u011fra\u015fmaz.<\/p>\n
                      empty_array = np.empty((2, 3))\n
                      [[4.234e-314, 1.234e-314, ...],<\/h2>\n
                      [..., ..., ...]] (rastgele de\u011ferler)<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n
                      Ne Zaman Kullan\u0131l\u0131r:<\/b> Dizinin t\u00fcm elemanlar\u0131n\u0131n hemen \u00fczerine yaz\u0131laca\u011f\u0131 durumlarda, bellek ay\u0131rman\u0131n en h\u0131zl\u0131 yolunu sa\u011flar. Elemanlar\u0131n ba\u015flang\u0131\u00e7 de\u011ferleri \u00f6nemli de\u011filse tercih edilir.<\/p>\n
                      numpy.full(shape, fill_value, dtype)<\/code><\/h4>\n
                      T\u00fcm elemanlar\u0131 belirli bir fill_value<\/code> ile dolu olan bir dizi olu\u015fturur. np.ones()<\/code> asl\u0131nda np.full(shape, 1, dtype)<\/code>‘\u0131n \u00f6zel bir durumudur.<\/p>\n
                      full_array = np.full((2, 3), 7)\n
                      [[7, 7, 7],<\/h2>\n
                      [7, 7, 7]]<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n
                      Ne Zaman Kullan\u0131l\u0131r:<\/b> T\u00fcm elemanlar\u0131 1 veya 0’dan farkl\u0131, belirli bir sabit de\u011fere sahip bir diziye ihtiya\u00e7 duyuldu\u011funda.<\/p>\n
                      numpy.arange(start, stop, step, dtype)<\/code><\/h4>\n
                      Belirli bir aral\u0131kta (start’tan stop’a kadar, step ad\u0131mlarla) ard\u0131\u015f\u0131k de\u011ferler i\u00e7eren tek boyutlu bir dizi olu\u015fturur.<\/p>\n
                      arange_array = np.arange(0, 10, 2)\n
                      [0 2 4 6 8]<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n
                      Ne Zaman Kullan\u0131l\u0131r:<\/b> Belirli bir aral\u0131kta s\u0131ral\u0131 say\u0131lar i\u00e7eren bir diziye ihtiya\u00e7 duyuldu\u011funda.<\/p>\n
                      numpy.linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)<\/code><\/h4>\n
                      Belirli bir aral\u0131kta (start ve stop dahil) e\u015fit aral\u0131kl\u0131 num<\/code> adet de\u011fer i\u00e7eren tek boyutlu bir dizi olu\u015fturur.<\/p>\n
                      linspace_array = np.linspace(0, 1, 5)\n
                      [0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n
                      Ne Zaman Kullan\u0131l\u0131r:<\/b> Bir aral\u0131kta e\u015fit olarak da\u011f\u0131lm\u0131\u015f noktalar (\u00f6rne\u011fin, grafik \u00e7izimi, fonksiyon \u00f6rneklemesi) gerekti\u011finde.<\/p>\n
                      \u00d6zetle:<\/b>
                      \nnp.ones()<\/code>‘\u0131, \u00f6zellikle t\u00fcm elemanlar\u0131 1 olarak ba\u015flat\u0131lmas\u0131 gereken durumlarda tercih etmelisiniz. E\u011fer bu de\u011fer 0 ise np.zeros()<\/code>, rastgele veya \u00f6nemsiz ise np.empty()<\/code>, 1 veya 0’dan farkl\u0131 bir sabit de\u011fer ise np.full()<\/code> kullanmal\u0131s\u0131n\u0131z.<\/p>\n
                      Geli\u015fmi\u015f Konular ve Performans Notlar\u0131<\/h3>\n
                      numpy.ones_like(a, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None)<\/code><\/h4>\n
                      Bu fonksiyon, mevcut bir dizi a<\/code> ile ayn\u0131 \u015fekle ve iste\u011fe ba\u011fl\u0131 olarak ayn\u0131 dtype<\/code>‘a sahip, t\u00fcm elemanlar\u0131 1 olan yeni bir dizi olu\u015fturur. like<\/code> parametresinin aksine, bu fonksiyon do\u011frudan a<\/code> dizisinin \u015feklini ve dtype<\/code>‘\u0131n\u0131 kullan\u0131r (veya dtype<\/code> belirtilirse onu kullan\u0131r).<\/p>\n
                      import numpy as np\n\n
                      Mevcut bir dizi<\/h2>\ntemplate_array = np.random.rand(4, 5).astype(np.float32)\nprint(f\"Template Dizi \u015eekil: {template_array.shape}, Dtype: {template_array.dtype}\")\n\n
                      Template dizi ile ayn\u0131 \u015fekle ve dtype'a sahip bir ones dizisi olu\u015fturma<\/h2>\nones_like_array = np.ones_like(template_array)\nprint(f\"Ones_like Dizi \u015eekil: {ones_like_array.shape}, Dtype: {ones_like_array.dtype}\")\n
                      \u00c7\u0131kt\u0131:<\/h2>\n
                      Template Dizi \u015eekil: (4, 5), Dtype: float32<\/h2>\n
                      Ones_like Dizi \u015eekil: (4, 5), Dtype: float32<\/code><\/pre>\n<\/h2>\n
                      np.ones_like()<\/code> \u00f6zellikle, bir fonksiyonun girdi dizisiyle ayn\u0131 boyutta bir \u00e7\u0131kt\u0131 dizisi \u00fcretmesi gerekti\u011finde kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r, \u00e7\u00fcnk\u00fc shape<\/code>‘i manuel olarak tekrar belirtmek zorunda kalmazs\u0131n\u0131z.<\/p>\n
                      Bellek Tahsisi ve ndarray<\/code> Yap\u0131s\u0131<\/h4>\n
                      NumPy dizileri, bellekte ard\u0131\u015f\u0131k bloklar halinde depolan\u0131r. Bu, CPU’nun \u00f6nbelle\u011fini daha verimli kullanmas\u0131n\u0131 sa\u011flar ve rastgele bellek eri\u015fiminin neden oldu\u011fu gecikmeleri azalt\u0131r. np.ones()<\/code> gibi fonksiyonlar, bu ard\u0131\u015f\u0131k bellek bloklar\u0131n\u0131 tahsis eder ve belirtilen de\u011ferle doldurur. B\u00fcy\u00fck dizilerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, bu bellek tahsisinin sistem kaynaklar\u0131 \u00fczerindeki etkisini g\u00f6z \u00f6n\u00fcnde bulundurmak \u00f6nemlidir. \u00d6rne\u011fin, 10000×10000 boyutunda bir float64<\/code> matrisi yakla\u015f\u0131k 800 MB bellek t\u00fcketir (10000  10000 <\/em> 8 byte<\/code>). Bu t\u00fcr dizilerle \u00e7al\u0131\u015f\u0131rken, sistem belle\u011finizin yeterli oldu\u011fundan emin olmal\u0131s\u0131n\u0131z.<\/p>\n
                      C\/Fortran Bellek D\u00fczeni ve CPU \u00d6nbellekleri<\/h4>\n
                      Daha \u00f6nce bahsedildi\u011fi gibi, 'C'<\/code> ve 'F'<\/code> bellek d\u00fczenleri, elemanlar\u0131n bellekte nas\u0131l s\u0131raland\u0131\u011f\u0131n\u0131 belirler. CPU’lar, verileri ana bellekten al\u0131p daha h\u0131zl\u0131 eri\u015filebilen \u00f6nbelleklere (L1, L2, L3) kopyalayarak \u00e7al\u0131\u015f\u0131r. E\u011fer veriye eri\u015fim deseni (\u00f6rne\u011fin bir d\u00f6ng\u00fcde) bellekteki d\u00fczenle uyumluysa, CPU \u00f6nbelle\u011fi isabet oran\u0131 artar ve performans \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde y\u00fckselir.
                      \n\u00d6rne\u011fin, C-d\u00fczeninde bir matris \u00fczerinde sat\u0131r baz\u0131nda dola\u015fmak (yani for row in matrix: for element in row:<\/code>) \u00f6nbellek dostudur. Ancak ayn\u0131 matris \u00fczerinde s\u00fctun baz\u0131nda dola\u015fmak (yani for col_idx in range(num_cols): for row_idx in range(num_rows): element = matrix[row_idx, col_idx]<\/code>) \u00f6nbellek a\u00e7\u0131s\u0131ndan daha az verimli olabilir \u00e7\u00fcnk\u00fc ard\u0131\u015f\u0131k bellek konumlar\u0131na eri\u015filmez. Bu durum, \u00f6zellikle b\u00fcy\u00fck dizilerde ve yo\u011fun hesaplama gerektiren algoritmalar i\u00e7in dikkate al\u0131nmal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
                      Sonu\u00e7<\/h3>\n
                      numpy.ones()<\/code> fonksiyonu, NumPy k\u00fct\u00fcphanesinin temel ve g\u00fc\u00e7l\u00fc bir bile\u015fenidir. T\u00fcm elemanlar\u0131 1 olan \u00e7ok boyutlu diziler olu\u015fturma yetene\u011fi, veri bilimi, bilimsel hesaplama ve m\u00fchendislik uygulamalar\u0131nda say\u0131s\u0131z senaryoda kullan\u0131\u015fl\u0131d\u0131r. Basit bir ba\u015flang\u0131\u00e7 de\u011feri sa\u011flamaktan, karma\u015f\u0131k matematiksel algoritmalar i\u00e7in temel bir yap\u0131 ta\u015f\u0131 olmaya kadar geni\u015f bir kullan\u0131m alan\u0131na sahiptir.<\/p>\n
                      Bu makalede, numpy.ones()<\/code> fonksiyonunun s\u00f6zdizimini, shape<\/code>, dtype<\/code>, order<\/code> ve like<\/code> gibi \u00f6nemli parametrelerini detayl\u0131 bir \u015fekilde inceledik. \u00c7e\u015fitli kod \u00f6rnekleriyle fonksiyonun esnekli\u011fini ve farkl\u0131 veri tipleriyle nas\u0131l kullan\u0131labilece\u011fini g\u00f6sterdik. Ayr\u0131ca, fonksiyonun yayg\u0131n kullan\u0131m senaryolar\u0131n\u0131, di\u011fer dizi olu\u015fturma fonksiyonlar\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar\u0131n\u0131 ve performansla ilgili ipu\u00e7lar\u0131n\u0131 ele ald\u0131k.<\/p>\n
                      NumPy’nin g\u00fcc\u00fcn\u00fc tam olarak kullanabilmek i\u00e7in, numpy.ones()<\/code> gibi temel fonksiyonlar\u0131n derinlemesine anla\u015f\u0131lmas\u0131 kritik \u00f6neme sahiptir. Bu bilgi, daha verimli, okunabilir ve performansl\u0131 Python kodlar\u0131 yazman\u0131za olanak tan\u0131r ve veri manip\u00fclasyonu ile bilimsel hesaplama g\u00f6revlerinizde size b\u00fcy\u00fck avantajlar sa\u011flar. NumPy ekosistemindeki yeri, onu herhangi bir veri bilimcinin veya m\u00fchendisin ara\u00e7 kutusunda vazge\u00e7ilmez bir ara\u00e7 haline getirir.<\/body><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"numpy.ones(): NumPy’de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu\nGiri\u015f\nPython, veri bilimi ve bilimsel hesaplama alanlar\u0131nda vazge\u00e7ilmez","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-39210","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nnumpy.ones(): NumPy'de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"numpy.ones(): NumPy'de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"numpy.ones(): NumPy'de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu Giri\u015f Python, veri bilimi ve bilimsel hesaplama alanlar\u0131nda vazge\u00e7ilmez\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-02-16T14:40:50+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"17 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"numpy.ones(): NumPy’de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu\",\"datePublished\":\"2026-02-16T14:40:50+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/\"},\"wordCount\":2540,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/\",\"name\":\"numpy.ones(): NumPy'de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-02-16T14:40:50+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"numpy.ones(): NumPy’de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"numpy.ones(): NumPy'de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"numpy.ones(): NumPy'de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu","og_description":"numpy.ones(): NumPy'de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu Giri\u015f Python, veri bilimi ve bilimsel hesaplama alanlar\u0131nda vazge\u00e7ilmez","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-02-16T14:40:50+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"17 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"numpy.ones(): NumPy’de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu","datePublished":"2026-02-16T14:40:50+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/"},"wordCount":2540,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/","name":"numpy.ones(): NumPy'de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-02-16T14:40:50+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/numpy-ones-numpyde-sabit-degerli-diziler-olusturmanin-guclu-yolu\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"numpy.ones(): NumPy’de Sabit De\u011ferli Diziler Olu\u015fturman\u0131n G\u00fc\u00e7l\u00fc Yolu"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39210","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=39210"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39210\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":39211,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/39210\/revisions\/39211"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=39210"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=39210"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=39210"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}