Matplotlib ve Plotly ile etkileşimli grafikler nasıl hazırlanır?
Matplotlib ile Etkileşimli Grafikler
Matplotlib, temelde statik grafikler için tasarlanmış bir kütüphanedir, ancak bazı araçlar sayesinde etkileşimli grafikler oluşturmak mümkündür.- Matplotlib Widgets: Slider, buton ve seçim kutuları varsayılan olarak Matplotlib ile kullanılabilir.
- IPython Notebooks: Jupyter Notebook üzerinde interaktif grafikler oluşturmak daha kolaydır.
- FuncAnimation: Dinamik güncellemeler için kullanılır, verileri anlık olarak güncelleyebilirsiniz.
Plotly ile Etkileşimli Grafikler
Plotly, etkileşimli grafikler oluşturmak için güçlü bir araçtır ve kullanım kolaylığı ile öne çıkar.- Plotly Express: Daha az kod ile hızlı bir şekilde grafikler oluşturmanıza olanak tanır.
- Etkileşimli Araçlar: Grafiğin üzerine geldiğinizde bilgi pencereleri açılabilir.
- Dash: Web tabanlı uygulamaları oluşturmak için Plotly ile birlikte kullanılabilir.
Özet
Matplotlib, bazı ek araçlarla etkileşimli grafikler sunarken, Plotly daha kullanıcı dostu bir çözüm sunar. İhtiyacınıza göre bu iki kütüphaneden birini seçebilirsiniz.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Farklı veri kaynaklarını birleştirme: entity resolution ve keys
- Kripto para piyasasında arbitraj fırsatlarını belirlemek için hangi veri analiz yöntemleri kullanılabilir?
- Ürün ölçümleme: kuzey yıldızı metriği (NSM) ve huni analizi
- Excel veri bilimi için yeterli midir?
- Spark nedir?
- Görüntüde nesne tespiti: YOLO–Faster R-CNN farkları
- Anonimleştirme nedir?
- SQL veri analizi için nasıl kullanılır?
- NLP boru hattı: temizlik, vektörleme, model ve değerlendirme akışı
- Veri artırma (augmentation) teknikleri: görüntü ve metin için örnekler
- Model doğrulama (validation) nedir?
- Akış verisi (streaming) için Kafka ve Spark Structured Streaming
- Veri örneklemesi nasıl yapılır?
- Veri bilimi alanında kullanılan temel istatistiksel kavramlar nelerdir?
- Model izleme: veri ve konsept kayması (drift) nasıl tespit edilir?
- Özellik seçimi: filtre, sarmalayıcı ve gömülü yöntemler
- Özellik önemini (feature importance) doğru yorumlamak için nelere dikkat etmeli?
- Veri bilimi hangi meslekleri dönüştürecek?
- Aşırı öğrenme (overfitting) ve erken durdurma (early stopping) nasıl uygulanır?
- OLTP ve OLAP farkı: veri ambarı ve göl (data lake) mimarisi