Yapay zekadan makale özeti
- Kısa
- Ayrıntılı
- Bu video, Amit Things YouTube kanalında yayınlanan bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, Python programlama dilinde veri görselleştirme için kullanılan Matplotlib kütüphanesini adım adım anlatmaktadır.
- Video, Matplotlib kütüphanesinin tanıtımıyla başlayıp, kurulum adımlarını göstermekte, ardından PyCharm IDE'de Python projesi oluşturma ve çeşitli grafik türlerini çizme tekniklerini detaylı şekilde anlatmaktadır. İçerik, çizgi grafik, bar grafik, pie chart, histogram ve scatter plot gibi farklı grafik türlerinin nasıl oluşturulacağını, grafiklere grid çizgileri, etiketler, efsaneler ve başlıkların nasıl ekleneceğini kapsamaktadır.
- Eğitim boyunca, pandas dataframe kullanarak veri görselleştirme örnekleri, frekans-dönem grafiği, oyuncu skorları, aylık yağış değerleri ve öğrenci notları gibi pratik uygulamalar gösterilmektedir. Her grafik türü için gerekli parametreler, kullanılan fonksiyonlar ve PyCharm'da kodların nasıl çalıştırılacağı detaylı olarak açıklanmaktadır.
- 00:00Python Matplotlib Tanıtımı
- Matplotlib, John D. Hunter tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir grafikleme kütüphanesidir.
- Python'da etkileşimli görselleştirmeler oluşturmak için kullanılır ve veri görselleştirme ve veri bilimi için en popüler kütüphanelerden biridir.
- Matplotlib ile grafikler, histogramlar, pasta grafikleri, scatter plot ve diğer birçok grafik kolayca oluşturulabilir.
- 01:51Matplotlib'in Özellikleri
- Matplotlib, verileri kolayca yükleyip çizebilen ve Pandas veri çerçevelerini de kullanabilme özelliğine sahiptir.
- Etkileşimli figürler oluşturmak ve zoom/pan gibi özellikler eklemek mümkündür.
- Çıktıları PNG, PDF veya SVG gibi farklı dosya formatlarına kolayca aktarabilirsiniz.
- Matplotlib, BaseMap ve Cartopie gibi üçüncü taraf paketlerle entegre olabilir, bu da harita analizi için kullanılabilir.
- 03:25Python ve PyCharm Kurulumu
- Matplotlib'i kurmak için PyCharm IDE kullanılır, bu açık kaynaklı ve ücretsiz bir topluluk sürümüdür.
- Kurulum adımları: Python ve Pip'i indirme ve kurma, PyCharm Community Edition'ı indirme ve kurma, Python ile PyCharm'ı bağlama ve ilk Python programını çalıştırma.
- Python kurulumu için resmi web sitesinden en son sürümü indirip, kurulum sırasında PATH'e eklemek ve tüm kullanıcılar için kurulum yapmak önerilir.
- 07:11PyCharm Kurulumu ve Python Bağlantısı
- PyCharm kurulumu için resmi web sitesinden ücretsiz Community Edition'ı indirip kurabilirsiniz.
- PyCharm'ı ilk kez açtığınızda, tema seçimi yapabilir ve yeni bir proje oluşturabilirsiniz.
- Python ile PyCharm'ı bağlamak için, proje ayarlarında Python 3.12 sürümünü seçmelisiniz.
- 11:12İlk Python Programını Çalıştırma
- Proje içinde yeni bir Python dosyası oluşturmak için sağ tıklayıp "Yeni" > "Python Dosyası" seçeneğini kullanabilirsiniz.
- İlk Python programını çalıştırmak için dosyayı kaydedip, sağ tıklayıp "Çalıştır" seçeneğini seçebilir veya Shift+F10 tuş kombinasyonunu kullanabilirsiniz.
- PyCharm'da yazı tipini ayarlamak için "Dosya" > "Ayarlar" > "Görünüm" > "Editör" > "Yazı Tipi" yolunu izleyebilirsiniz.
- 14:01PyCharm'da Matplotlib Kurulumu
- PyCharm'da Python interpreter'a gidip, artı işaretine tıklayarak kütüphane ekleyebilirsiniz.
- Matplotlib, Python'da grafik çizme için kullanılan bir kütüphanedir ve kurulum için artı işaretine tıklayıp "matplotlib" yazarak ekleyebilirsiniz.
- Kurulum tamamlandıktan sonra, PyCharm'da "matplotlib" ve "matplotlib.installed" mesajları görüntülenecektir.
- 15:13Matplotlib ve Pyplot Submodule
- Matplotlib'te pyplot submodule, kütüphanenin özelliklerini genişleten bir modüldür.
- Pyplot submodule'u kullanmak için "import matplotlib.pyplot as plt" şeklinde import etmeniz gerekir.
- Pyplot submodule ile bar plot, histogram, pie chart ve scatter plot gibi grafikler oluşturabilirsiniz.
- 16:33İlk Matplotlib Programı
- PyCharm Community Edition kullanılarak yeni bir proje oluşturulabilir.
- İlk Python dosyası oluşturulup, "import matplotlib.pyplot as plt" ve "import numpy as np" şeklinde import işlemleri yapılır.
- X ve Y koordinatları numpy array'leri olarak oluşturulur ve "plt.plot(np.x, np.y)" ile çizgi grafiği çizilir, "plt.show()" ile grafik gösterilir.
- 21:17DataFrame ile Çizgi Grafiği
- Pandas, veri bilimi ve veri analizi için kullanılan güçlü bir Python kütüphanesidir.
- DataFrame, iki boyutlu tabular veri yapısıdır ve satırlar ve sütunlardan oluşur.
- DataFrame kullanılarak çizgi grafiği çizilirken, x ve y koordinatları DataFrame'in sütunlarından alınır.
- 29:18Grid Lines Ekleme
- Matplotlib'te grid lines eklemek için "grid" fonksiyonu kullanılır.
- Önceki derslerde olduğu gibi, önce bir çizgi grafiği oluşturulur ve input olarak bir DataFrame kullanılır.
- Daha sonra grid lines eklenerek grafik daha anlaşılır hale getirilir.
- 31:07Matplotlib ile Line Grafiği Oluşturma
- Matplotlib kütüphaneleri import edilip, her birine alias atanmıştır.
- Line grafiği için veri çerçevesi oluşturulmuş ve içinde bat üreticisi, fiyat ve ağırlık sütunları yer almıştır.
- plt.plot fonksiyonu kullanılarak line grafiği çizilmiş, plt.grid ile grid çizgileri eklenmiş ve plt.show ile grafik gösterilmiştir.
- 33:59Matplotlib'te Etiket Ekleme
- Matplotlib'te etiket eklemek için x_label ve y_label yöntemleri kullanılır.
- Etiketler, grafiklerin daha anlaşılır olması için x ve y eksenlerini tanımlamak için önemlidir.
- Etiket eklemek için plt.xlabel ve plt.ylabel fonksiyonları kullanılır ve etiketler x ve y eksenlerinin değerlerini belirtir.
- 41:25Matplotlib'te Grafik Başlığı Ekleme
- Matplotlib'te grafik başlığı eklemek için title fonksiyonu kullanılır.
- Grafik başlığının konumu loc parametresi ile belirlenir: loc="left" için sol, loc="right" için sağ, varsayılan olarak merkez konumundadır.
- Title fonksiyonu tüm grafik türleri için (scatter plot, histogram, pie chart, line graph, box plot) kullanılabilir.
- 46:52Matplotlib Grafikte Etiket Ekleme
- Y eksenine ağırlık (grams) değerleri eklendi.
- X ve Y eksenlerine etiketler eklendi.
- Grafikte başlık eklendi ve "Bad Price Depends on the Bad Weight" yazısı kullanıldı.
- 48:14Başlık Konumunu Değiştirme
- Başlık konumu "loc" parametresi kullanılarak değiştirildi.
- Başlık sol, sağ veya merkez konumuna yerleştirilebilir.
- Başlık konumunu değiştirmek için "loc" parametresinin farklı değerleri kullanılabilir.
- 50:04Matplotlib Legend Ekleme
- Matplotlib'te legend eklemek için "legend" fonksiyonu kullanılır.
- Legend, grafikteki verileri temsil eden bir kutu olarak gösterilir ve okuyucuların grafiği anlamasını kolaylaştırır.
- Örnek olarak frekans ve periyot değerleri için bir grafik oluşturuldu.
- 52:04Legend Oluşturma ve Düzenleme
- Matplotlib ve numpy kütüphaneleri import edildi.
- Numpy'nin arrange metodu kullanılarak veri dizisi oluşturuldu.
- "plt.figure" ve "plt.subplot" fonksiyonları kullanılarak grafik oluşturuldu.
- 53:50Legend Özellikleri
- "ax.plot" fonksiyonu kullanılarak frekans ve periyot değerleri için grafik çizildi.
- Legend için marker ve label değerleri belirlendi.
- "ax.legend" fonksiyonu kullanılarak legend oluşturuldu.
- 56:39Legend Konumlandırma
- Legend'in konumunu değiştirmek için "loc" parametresi kullanılır.
- "loc" parametresine "left", "right", "center", "upper left", "upper right", "lower left", "lower right", "upper center", "lower center", "center left", "center right" değerleri verilebilir.
- Legend'i köşelere yerleştirmek için "upper left", "lower left" ve "lower right" değerleri, merkeze yerleştirmek için "center" değeri kullanılır.
- 1:03:05Legend Arka Plan Rengi Değiştirme
- Matplotlib'te legend arka plan rengini değiştirmek için "set_facecolor" fonksiyonu kullanılır.
- Örnek olarak frekans ve periyot değerleri için bir grafik oluşturuldu.
- Legend'in arka plan rengi değiştirildi.
- 1:04:07Matplotlib ile Line Graph Oluşturma
- Python projesi oluşturulup, yeni bir Python dosyası ekleniyor.
- Matplotlib ve numpy kütüphaneleri import ediliyor.
- Veri seti numpy'nin arrange metoduyla oluşturuluyor.
- 1:05:45Matplotlib ile Grafik Oluşturma
- plt.figure() metoduyla grafik oluşturuluyor ve plt, pyplot'un alias'ı olarak kullanılıyor.
- plt.plot() metoduyla grafikler çiziliyor ve marker parametresi ile çizgi tipleri belirleniyor.
- plt.title() metoduyla grafik başlığı ve plt.show() metoduyla grafik gösteriliyor.
- 1:06:56Legend Ayarları
- plt.legend() metoduyla legend oluşturuluyor ve legend.ax olarak atanıyor.
- legend.get_figure_color() metoduyla legend arka plan rengi ayarlanıyor.
- plt.title() metoduyla grafik başlığı ve plt.show() metoduyla grafik gösteriliyor.
- 1:09:04Legend Font Boyutu Değiştirme
- Legend font boyutunu değiştirmek için legend.method içinde font_size parametresi kullanılıyor.
- Font boyutu için "small", "medium" veya "large" değerleri kullanılabilir.
- Örnek olarak legend font boyutu "large" olarak ayarlanıyor.
- 1:15:15Bar Graph Oluşturma
- Bar graph, verileri dikdörtgen barlar şeklinde gösteren bir grafik türüdür.
- Matplotlib'te bar graph oluşturmak için plt.bar() metodu kullanılıyor.
- Örnek olarak öğrenci isimleri ve notları bar graph şeklinde gösteriliyor.
- 1:21:26Matplotlib'te Pie Chart Oluşturma
- Bu derste Matplotlib'te pie chart nasıl oluşturulacağı öğretiliyor.
- Pie chart, verileri yuvarlak pictorial formlarda, verilere göre bölünmüş dilimlerle gösteren bir grafik türüdür.
- Örneğin, Hindistan'da yaşayan insanların yüzde dağılımını göstermek için pie chart kullanılabilir.
- 1:22:38Pie Chart Parametreleri
- Pie chart oluşturmak için "pi" yöntemi kullanılır ve bu Matplotlib'in yerleşik fonksiyonudur.
- "pi" yönteminin önemli parametreleri: ağırlık boyutu, etiketler ve yüzde değerlerini gösteren string ifadedir.
- "auto_pct" parametresi, dilimlerin yüzde değerlerini yüzde formatında gösterir.
- 1:23:22Python ile Pie Chart Örneği
- PyCharm Community Edition kullanılarak yeni bir proje ve Python dosyası oluşturulur.
- Matplotlib kütüphanesi ve numpy kütüphanesi import edilir, "plt" ve "np" olarak kısaltılır.
- Cricket oyuncularının skorları numpy array'i kullanılarak oluşturulur ve "pi" yöntemi ile pie chart oluşturulur.
- 1:29:32Line Graph Oluşturma
- Bu derste Matplotlib'te line graph nasıl oluşturulacağı öğretiliyor.
- Line graph, iki değişkeni karşılaştırmak için kullanılır; yatay eksen x eksenidir, dikey eksen y eksenidir.
- Line graph oluşturmak için "plot" yöntemi kullanılır ve x ve y noktaları belirtilir.
- 1:30:21Line Graph Örneği
- PyCharm Community Edition kullanılarak yeni bir proje ve Python dosyası oluşturulur.
- Matplotlib ve numpy kütüphaneleri import edilir.
- Aylar ve yağış değerleri numpy array'i kullanılarak oluşturulur ve "plot" yöntemi ile line graph oluşturulur.
- 1:35:31Histogram Oluşturma
- Bu derste Matplotlib'te histogram nasıl oluşturulacağı öğretiliyor.
- Histogram, frekans dağılımlarını göstermek için kullanılır.
- Histogram oluşturmak için "hist" yöntemi kullanılır ve "bins" parametresi ile aralıklar belirlenir.
- 1:37:39Matplotlib ile Histogram Çizimi
- Matplotlib ve pyplot submodülü import edilerek plt alias'ı oluşturuldu.
- Numpy kütüphanesi import edilerek 20 öğrenci için rastgele notlar içeren bir dizi oluşturuldu.
- plt.hist() fonksiyonu kullanılarak histogram çizildi, bin sayısı ayarlandı ve x-label "Marks", y-label "Student" olarak belirlendi.
- 1:40:39Histogramın Özellikleri
- Çizilen histogramda çoğu öğrencinin 40'dan fazla not aldığı görüldü.
- Bin sayısı değiştirilerek (87-95 aralığı) histogram yeniden çizildi ve öğrencilerin çoğunun 60-80 aralığında not aldığı görüldü.
- Histogramda bin sayısı değiştirildiğinde, verilerin dağılımının nasıl değiştiği gösterildi.
- 1:41:48Scatter Plot Kavramı
- Scatter plot, iki değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılan bir grafik türüdür.
- Scatter plot'ta her veri noktası bir nokta ile temsil edilir.
- Örnek olarak sıcaklık ve nem değerleri arasındaki ilişki scatter plot ile gösterilmiştir.
- 1:42:46PyCharm'da Proje Oluşturma
- PyCharm Community Edition kullanılarak yeni bir proje oluşturuldu.
- Proje için "demo1.py" adında yeni bir Python dosyası eklendi.
- Python dosyası oluşturulduktan sonra dosya yolu görüntülenebilir hale geldi.
- 1:44:13Scatter Plot Çizimi
- Matplotlib ve pyplot submodülü import edilerek plt alias'ı oluşturuldu.
- İki takımın skorları ve skor aralığı verileri oluşturuldu.
- plt.scatter() fonksiyonu kullanılarak iki takımın skorları kırmızı ve mavi renklerle gösterildi.
- 1:46:50Scatter Plot Özellikleri
- x-label "Team Score", y-label "Score Range" olarak belirlendi.
- plt.show() fonksiyonu kullanılarak grafik ekrana gösterildi.
- plt.title() fonksiyonu kullanılarak "Score of Two Teams" başlığı eklendi.