Python ile grafik nasıl çizilir?
Python ile Grafik Çizme
Python\'da grafik çizmek için genellikle Matplotlib kütüphanesi kullanılır. Bu kütüphane, veri görselleştirme için oldukça yaygındır ve basit grafiklerden karmaşık grafiklere kadar birçok seçeneği destekler.Matplotlib Kurulumu
Matplotlib kütüphanesini aşağıdaki komutla kurabilirsiniz:- pip install matplotlib
Temel Grafik Çizimi
Aşağıdaki adımlar, basit bir grafik çizmek için gereklidir: 1. Kütüphaneleri İçe Aktarma: Gerekli kütüphaneleri içe aktarın: ```python import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np ``` 2. Veri Hazırlığı: Grafik için veri oluşturun: ```python x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) ``` 3. Grafiği Çizme: Veriyi gösterin: ```python plt.plot(x, y) plt.title(\"Sine Grafiği\") plt.xlabel(\"X Ekseni\") plt.ylabel(\"Y Ekseni\") plt.grid() plt.show() ```Başka Grafik Türleri
Matplotlib ile aşağıdaki grafik türlerini de çizebilirsiniz:- Bar Grafikleri
- Dağılım Grafikleri
- Histogramlar
- Pasta Grafikleri
Örnek: Bar Grafiği
Bar grafiği çizmek için: ```python x = [\'A\', \'B\', \'C\'] y = [3, 7, 5] plt.bar(x, y) plt.title(\"Bar Grafiği\") plt.show() ```Sonuç
Matplotlib, Python ile grafik çizme konusunda güçlü bir araçtır. Temel kullanımının yanında daha karmaşık grafikler oluşturmak için de çok sayıda özelliği vardır. Bu makalede temel bir sine grafiği ve bar grafiği örneği verilmiştir. Daha fazlası için Matplotlib belgelerini incelemeniz önerilir.
Ayşe Kurt • 2025-12-09 00:30:25
Grafik çizmek bayağı keyifliymiş, hemen denemek lazım. Teşekkürler fikir için!
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri ön işleme aşamasında eksik verilerin farklı yöntemlerle tamamlanmasının model performansı üzerindeki etkileri nasıl karşılaştırılır?
- Maliyet duyarlı öğrenme ve iş metriği ile model metriğini hizalama
- Kullanıcı segmentasyonu için gözetimsiz öğrenme akışı
- Veri bilimi için istatistik neden önemlidir?
- Denetimsiz öğrenme nedir?
- Zaman serisinde durağanlık testi: ADF ve KPSS nasıl yapılır?
- F1 skoru nedir?
- Veri etik ve gizlilik: anonimleştirme, takma adlandırma ve KVKK
- Makine öğrenmesinde kullanılan en yaygın algoritmalar hangileridir?
- Veri analizinde outlier (aykırı değer) nedir ve nasıl işlenir?
- Bulut tabanlı veri analizi nasıl yapılır?
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Veri temizliği sürecinde eksik verilerin farklı yöntemlerle işlenmesinin model performansına etkileri nasıl karşılaştırılır
- Veri bilimi projelerinde model performansını değerlendirirken hangi metriklerin kullanılması daha etkili sonuçlar sağlar
- Underfitting nedir?
- TensorFlow nedir?
- NumPy nedir ve ne için kullanılır?
- Veri görselleştirme tasarımı: doğru grafik seçimi ve algı hataları
- Sınıf dengesizliği (imbalanced) ile baş etme: class weight, SMOTE, focal loss
- Machine learning için en iyi eğitim kaynakları hangileridir?
