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 bilimi projelerinde model overfitting problemini önlemek için hangi yöntemler kullanılır ve bu yöntemlerin avantajları nelerdir
- Bayesçi istatistik: önsel (prior), olabilirlik ve sonsal (posterior)
- Python ile grafik nasıl çizilir?
- Özellik etkileşimleri ve polinom özellikler model performansını nasıl etkiler?
- Yapay zekâ alanında kullanılan en yaygın optimizasyon algoritmaları nelerdir?
- Görüntü sınıflandırmada CNN temelleri: konvolüsyon ve havuzlama
- Regülerleştime: L1, L2 ve Elastic Net farkları ve etkileri
- Makine öğrenmesi modellerinde overfitting nasıl önlenir?
- SQL’de pencere (window) fonksiyonları ile özellik üretimi
- Makine learning algoritmaları hangi durumlarda kullanılır ve nasıl seçilir?
- Canlı sistemde model geribildirim döngüsü ve yeniden eğitim planı
- Derin öğrenmede epoch nedir?
- NBA takımlarının kadrolarını optimize etmek için hangi veri analizi yöntemleri kullanılır?
- Erken uyarı göstergeleri: üretimde drift ve veri eksilmesi (data debt)
- Çapraz satır–zaman veri kümelerinde sızıntı riskleri ve korunma
- Transformer ve BERT ile metin sınıflandırma nasıl yapılır?
- Big Data Nedir
- Veri monolitinden veri mesh’e geçiş: domain odaklı sahiplik
- Hiyerarşik kümelendirme nedir?
- Kümeleme: K-Means, DBSCAN ve HDBSCAN karşılaştırması
