Colors consist of hue, saturation, and luminance components. Hue distinguishes colors, saturation affects colorfulness, luminance indicates lightness
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı Python'da bilimsel hesaplama kütüphanelerinin kurulumunu anlatmaktadır.. Video, Numpy ve Matplotlib kütüphanelerinin tanıtımıyla başlayıp, bu kütüphanelerin ne işe yaradığını açıklamaktadır. Ardından, alışılmış kurulum yöntemlerinden farklı olarak, University of California'nın hazırladığı bir web sitesinden kütüphanelerin nasıl indirileceği ve kurulacağı adım adım gösterilmektedir. Son olarak, PyCharm ortamında kütüphanelerin nasıl yükleneceği ve y² = x grafiğini nasıl çizileceği örnek bir kodla anlatılmaktadır.
Bu video, Python programlama derslerinin matba konusunda devam eden bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, pychart konusunu anlatmaktadır.. Videoda pychart'in ne olduğu ve nasıl kullanılacağı adım adım gösterilmektedir. Eğitmen önce import işlemi yaparak matplotlib ve pyplot kütüphanelerini tanımlar, ardından yaş aralıklarına göre nüfus verilerini kullanarak bir pasta dilimi grafiği oluşturur. Grafikte label'lar, explot değerleri, auto percent özelliği ve gölgelendirme gibi grafik biçimlendirme seçenekleri detaylı olarak açıklanır. Video, Türkiye'deki yaş aralıklarına göre nüfus verilerini kullanarak bir örnek grafik oluşturma sürecini içermektedir.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, eğitmen tarafından Matplotlib kütüphanesinde histogramların nasıl çizileceği anlatılmaktadır.. Video, histogramların ne olduğunu açıklayarak başlıyor ve ardından Matplotlib, Numpy ve Pandas kütüphanelerinin nasıl import edileceğini gösteriyor. Daha sonra basit histogram çizimi, histogramların stilini değiştirme, histogramlara başlık ve eksen etiketleri ekleme, kenar çizgilerini gösterme, dikdörtgenlerin sayısını ayarlama, ortanca değerleri gösterme, birden fazla değişkenin histogramlarını karşılaştırma ve iki boyutlu histogram çizimi gibi konular ele alınıyor. Son olarak, IMDb'deki filmlerin süreleri verisi üzerinden gerçek bir uygulama gösteriliyor.
Matplotlib.pyplot provides MATLAB-like functions for visualizing data. Functions maintain current figure and Axes states across calls. Default x-axis ranges from 0-3, y-axis from 1-4
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Python programlama dili eğitim serisinin bir parçasıdır. Eğitmen, Python'da histogram oluşturma konusunu anlatmaktadır.. Videoda histogramın ne olduğu açıklanarak başlanıyor ve istatistiksel analizlerde veri dağılımını gösteren bir grafik türü olduğu belirtiliyor. Eğitmen önce Excel üzerinden histogram oluşturma örneği gösteriyor, ardından Python'da plt.hist() fonksiyonu kullanarak histogram oluşturma yöntemlerini adım adım anlatıyor. Ayrıca renklendirme, medyan değeri gösterme, histogram tipi değiştirme ve birden fazla histogram oluşturma gibi özellikler gösteriliyor.. Eğitmen, bu konuların temel olduğunu ve ilerleyen süreçlerde Python ile veri analizi konusuna giriş yaparken daha fazla kullanılacağını belirtiyor. Bir sonraki videoda pasta grafikleri konusunun işleneceği bilgisi veriliyor ve Matplotlib gibi kütüphanelerin Python'un kendisi değil, dışarıdan alınan yapılar olduğu vurgulanıyor.
Python, veri analizi için özel olarak yaratılmamış, binlerce kütüphane içeren bir dildir. Veri gazeteciliği için Excel ve Google Tablolar yeterli olabilir. Python basit sözdizimi ve ücretsiz yapısıyla veri gazeteciliğine uygundur
Bu video, bilgisayar mühendisliği 2. sınıf öğrencisi Delil Temel tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir. Delil, Python kullanarak veri bilimi alanında yaptığı bir projeden bahsediyor.. Video, öncelikle Coogle platformunun tanıtımıyla başlıyor ve ardından Delil'in kendi oluşturduğu "Data Analizm" notebook'una geçiyor. Notebook'ta Iris çiçekleri veri seti üzerinde çalışılıyor. Delil, numpy, pandas, scikit-learn ve matplotlib kütüphanelerini import ederek, veri çerçevesini yükleme, ilk beş gözlemi görüntüleme, veri setinin boyutlarını ve sütun tiplerini kontrol etme gibi temel veri analizi işlemlerini Python kodları ile gösteriyor.
Matplotlib, Python'da veri görselleştirme için kullanılan bir pakettir. Pandas ile DataFrame'e dönüştürülen veriler grafik oluşturmak için kullanılır. Plot fonksiyonu en az iki girdi alarak grafik çizer
Matplotlib, Python'da veri görselleştirmenin en popüler aracıdır. Çizgi, sütun, dağılım ve pasta grafikleri oluşturma imkanı sunar. Renk, etiket ve eksen düzenlemeleri gibi özelleştirme seçenekleri sağlar
Python offers multiple libraries for image processing and display. Five main libraries: OpenCV, Matplotlib, Pillow, Scikit-Image, Tensorflow
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Python programlama dili ile veri analizi ve betimsel istatistik konulu bir eğitim içeriğidir.. Eğitim, betimsel istatistik konusunun genel hatlarıyla bitirildiğini belirterek başlıyor ve ardından histogramlar üzerinden veri dağılımlarını inceliyor. Video, Excel'den BIST 100 ve Dow endekslerinin değerlerini çekme, Pandas kütüphanesi ile veri çerçevelerine dönüştürme, betimsel istatistikler hesaplama ve Matplotlib kütüphanesi ile histogram oluşturma işlemlerini kapsamaktadır.. Eğitmen, ortalama, medyan, çeyreklikler, standart sapma, varyans, kurtosis ve çarpıklık gibi betimsel istatistik kavramlarını örneklerle açıklamakta ve normal dağılım ile sivri dağılım arasındaki farkları göstermektedir. Ayrıca, Excel'de temel istatistiksel analizlerin yapıldıktan sonra Python üzerinden nasıl devam edilebileceği de anlatılmaktadır.
Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan Python ve OpenCV kütüphanesi kullanılarak görüntü işleme konularını anlatan kapsamlı bir eğitim dersidir.. Video, görüntü işleme konusunda üçüncü hafta dersinin içeriğini kapsamakta olup, ROI (Region of Interest), resim çerçeveleme, resim üzerinde şekiller çizme, görüntü piramitleri, resim boyutlandırma, video işleme ve kamera kullanımı gibi konuları ele almaktadır. Eğitmen her konuyu teorik bilgilerle başlattıktan sonra OpenCV fonksiyonlarını kullanarak pratik uygulamalar göstermektedir.. Videoda ayrıca Matplotlib kütüphanesi ile resimleri düzenli bir şekilde sıralama, farklı kenar ekleme yöntemleri (solid, reflect, replicate, constant, isolate), Gauss piramidi oluşturma, video frame'lerinin renk uzaylarını değiştirme (BGR, GRAY, HLS, HSV, XYZ) ve webcam sorunlarına çözüm gibi detaylı teknik bilgiler de sunulmaktadır. Video, izleyicilere çeşitli ödevler vererek pratik deneyim kazandırmayı amaçlamaktadır.
Bu video, bir eğitim serisinin bir parçası olup, konuşmacı Python programlama dilinde Matplotlib kütüphanesi kullanarak pasta grafiklerinin nasıl oluşturulacağını anlatmaktadır.. Video, Matplotlib kütüphanesindeki pasta grafik yapısının temel kullanımını göstermektedir. Konuşmacı, plt.pie fonksiyonunu kullanarak pasta grafiklerinin nasıl oluşturulacağını, etiketler, açı, parçalanma, gölgelendirme ve renklendirme gibi özelliklerin nasıl ayarlanacağını kod örnekleriyle açıklamaktadır. Video, Matplotlib kütüphanesinin giriş seviyesi kullanımını kapsayan bir serinin son bölümü olup, konuşmacı ilerleyen süreçlerde Python ile veri analizi konularını anlatacağını belirtmektedir.
Bu video, Trakya Üniversitesi Bilgisayar Teknolojisi ve Bilişim Sistemleri ikinci sınıf öğrencisi Serp Çiçek tarafından sunulan bir eğitim içeriğidir.. Video, Python programlama dilinde veri görselleştirme konusunu ele almaktadır. İçerik üç ana bölümden oluşmaktadır: veri görselleştirme nedir, Matplotlib kütüphanesi ve Anakonda kurulumu, konu anlatımı ve hisse endeksi incelemesi. Eğitimde sinüs-kosinüs grafikleri oluşturma, Bollinger bant stratejisi kullanarak alım-satım noktaları belirleme, grafik üzerinde renk ayarları, kalınlık belirleme, label ekleme ve marker kullanımı gibi pratik uygulamalar adım adım gösterilmektedir.. Eğitim, proje çalışmasının tamamlanmasıyla sona ermektedir ve özellikle Python programlama dilinde Matplotlib kütüphanesi kullanılarak veri görselleştirme teknikleri detaylı olarak anlatılmaktadır.
Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı veri görselleştirme tekniklerini göstermektedir.. Video, veri görselleştirme kütüphaneleri (Matplotlib ve SIBORN) kullanarak veri setlerini nasıl görselleştirebileceğimizi adım adım anlatmaktadır. Konuşmacı, gün, cinsiyet, fiyat, sigara durumu ve kişi sayısı gibi farklı değişkenler arasındaki ilişkileri pasta grafikleri, bar grafikleri ve farklı boyutlarla görselleştirerek göstermektedir. Video, veri setlerini daha iyi anlamak ve makine öğrenmesi için sayısal hale getirmek için gerekli temel görselleştirme tekniklerini içermektedir.
Bu video, bir eğitim dersi formatında olup, bir eğitmen tarafından Matplotlib kütüphanesi ve özellikle pyplot alt modülü hakkında bilgi verilmektedir.. Video, Matplotlib'in pyplot alt modülünün nasıl kullanılacağını adım adım göstermektedir. Eğitmen önce pyplot'un Matplotlib'in bir alt modülü olduğunu açıklar, ardından import matplotlib.pyplot as plt ve import numpy as np komutlarını kullanarak kütüphaneleri nasıl kısaltarak kullanabileceğimizi anlatır. Daha sonra x ve y değerlerini belirleyerek basit bir grafik çizimi yapar ve bu grafiği bilgisayara nasıl kaydedebileceğimizi gösterir. Video, matematiksel ve numerik işlemler için numpy kütüphanesinin, grafik çizimi için ise matplotlib'in kullanıldığını vurgulayarak sonlanır.
Bu video, bir konuşmacının Matplotlib kütüphanesi kullanarak veri görselleştirme konusunu anlattığı kapsamlı bir eğitim içeriğidir.. Video, veri görselleştirmenin temel kavramlarından başlayarak Matplotlib'in avantajlarını, anatomisini ve temel grafik oluşturma tekniklerini adım adım göstermektedir. İçerikte plt.plot fonksiyonu, legend konumlandırma, grafik etiketleme, grid gösterimi, marker seçenekleri, subplot fonksiyonu ve birden fazla grafik çizimi gibi konular ele alınmaktadır. Ayrıca histogram, dağılım ve çubuk grafikleri çizme yöntemleri, grafik kaydetme kalitesi ve stil dosyaları (ggplot, seaborn, grayscale) kullanımı da anlatılmaktadır.. Eğitim, Jupyter Notebook'ta grafik görselleştirme yapmak isteyenler için inline ve notebook modları arasındaki farklar, grafik çözünürlüğü (DP) ve kaliteli grafik üretme yöntemleri gibi pratik bilgiler de içermektedir. Video, veri bilimcileri ve veri analistleri için veri görselleştirme becerisinin önemini vurgulayarak, Python programlama dilinde grafik çizimi yapmak isteyenler için kapsamlı bir kaynak niteliğindedir.