Seaborn kütüphanesi ne işe yarar?
Seaborn Kütüphanesi Nedir?
Seaborn, Python programlama dilinde veri görselleştirmeyi kolaylaştıran bir kütüphanedir. Matplotlib üzerine inşa edilmiştir ve daha estetik grafikler oluşturmayı hedefler.Seaborn\'ın Temel Özellikleri
- Estetik Grafikler: Grafiklerin görselliğini artıran hazır temalar sunar.
- İleri Düzey Analiz: İstatistiksel verileri daha iyi anlamak için çizim ve analiz araçları sağlar.
- Veri Setleri ile Uyum: Pandas veri çerçeveleri ile kolayca entegre çalışır.
- Farklı Grafik Türleri: Dağılım, ısı haritası, bağlantı grafikleri gibi çeşitli grafik türleri oluşturur.
Kullanım Alanları
Seaborn, genellikle aşağıdaki alanlarda kullanılır:- Veri Analizi: Veri setlerinin görselleştirilmesi için kullanılır.
- Araştırma Raporları: İstatistiksel analiz sonuçlarının sunumunda yer alır.
- Eğitim: Veri bilimi ve istatistik derslerinde destekleyici materyal olarak kullanılır.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri ön işleme tekniklerinin makine öğrenmesi modellerinin doğruluğu üzerindeki etkileri nasıl analiz edilir?
- Dil modellerinde cümle yerleştirme (sentence embedding) kullanımı
- Veri analizi ile veri bilimi arasındaki fark nedir?
- Plotly nedir?
- Yapay zeka etik sorunları nelerdir?
- Görüntü sınıflandırmada CNN temelleri: konvolüsyon ve havuzlama
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model doğruluğu üzerindeki etkisi nasıl analiz edilir?
- Veri analizinde kullanılan varyans nedir ve nasıl hesaplanır?
- Veri bilimi projelerinde veri ön işleme adımlarının model başarısına etkisi nasıl açıklanabilir
- Konuşma tanıma (ASR) verisi hazırlama ve değerlendirme metrikleri
- Big Data Nedir
- Veri bilimi ile makine öğrenmesi arasındaki farklar nelerdir?
- Excel veri bilimi için yeterli midir?
- Veri biliminde denetimli ve denetimsiz öğrenme yöntemlerinin avantajları ve dezavantajları nasıl karşılaştırılabilir?
- Ortalama, medyan ve mod nedir?
- ETL süreci nedir?
- TensorFlow nedir?
- Lojistik regresyon nedir ve hangi durumlarda kullanılır?
- Özellik etkileşimleri ve polinom özellikler model performansını nasıl etkiler?
- Orkestrasyon: Airflow ve Prefect ile veri boru hattı (pipeline) kurma
