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.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile veri boru hattı (pipeline) kurma
- Feature store nedir?
- Veri ambarı nedir?
- Makine öğrenmesinde kullanılan en yaygın algoritmalar hangileridir?
- İsim–adres gibi PII verilerini maskeleme ve sentetik veri üretimi
- Lojistik regresyon ile ikili sınıflandırma nasıl kurulur ve yorumlanır?
- Hiyerarşik kümelendirme nedir?
- Karmaşık veri setleri üzerinde yapay öğrenmenin performansını artırmak için en yeni optimizasyon teknikleri nelerdir?
- BDT yöntemi ile ilgili en etkili uygulamalar nelerdir?
- Transfer öğrenme: ResNet, EfficientNet gibi modeller nasıl uyarlanır?
- Görüntü işleme nasıl yapılır?
- Karar ağaçları nasıl çalışır?
- Model açıklanabilirliği: SHAP ve LIME nasıl çalışır?
- Önyargı–varyans ayrışımı: hatayı bileşenlerine ayırma
- Eğitimde veri analitiği ve makine öğrenmesi uygulamaları nelerdir?
- Veri bilimi toplumu nasıl etkiler?
- Veri bilimi eğitimi nereden alınır?
- Veri bilimci nasıl olunur?
- Boyut indirgeme: PCA, t-SNE ve UMAP ne zaman tercih edilir?
- Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri