Bugün, sizlere temel Python programlama dilinin çeşitli örneklerini anlatacağım. Python, hem başlangıç seviyesindeki geliştiriciler hem de profesyonel geliştiriciler için oldukça kullanışlıdır. Dilin yapısı, dildeki açık sözleşmelerin sayısı ve kullanıcılara sunduğu temiz başlangıç, geniş kütüphane desteği, kaynak kod kontrolü ve analiz özellikleri nedeniyle tercih edilir.
Python programlama dili, temel kavramlarından başlayarak birçok farklı alanda örnekler sunar. Dosya işlemleri, CSV dosya işlemleri, metin dosyaları işlemleri, web scraping, grafik ve görselleştirme işlemleri gibi birçok konu ile ilgili örnekler verebiliriz.
- Dosya işlemleri örnekleri: Dosya yaratma, okuma/yazma, silme örnekleri
- CSV dosya işlemleri örnekleri: CSV dosya okuma, CSV dosya yazma, CSV dosya içeriğinin işlenmesi örnekleri
- Metin dosyaları işlemleri örnekleri: Metin dosyası okuma, metin dosyasına veri yazma örnekleri
- Web scraping örnekleri: Requests kütüphanesi kullanarak web sayfasındaki verileri çekme örnekleri, Selenium kütüphanesi kullanarak web sayfasında gezinme ve çeşitli işlemler örnekleri
- Grafik ve görselleştirme örnekleri: Matplotlib kütüphanesi kullanarak çizgi grafiği, histogram, scatter plot örnekleri, Seaborn kütüphanesi kullanarak heatmap, pairplot, count plot örnekleri
Python programlama dili öğrenmek isteyenler için, bu konulara örnekler vererek anlatım yapacağım. Python programlama dilindeki bu örnekleri, anlaşılır ve öğrenmesi kolay bir şekilde açıklayarak, geliştiricilerin kendilerini geliştirmesi için bir rehber oluşturmayı amaçlıyorum.
Temel Kavramlar
Python programlama dilinin temel kavramları, programlama öğrenmeye yeni başlayanlar için oldukça önemlidir. Python’un basit yapısı ve okunaklı kodları, öğrenme sürecini kolaylaştırır. Bu nedenle, temel kavramlar öğrenildikten sonra Python programlamaya rahatlıkla geçilebilir.
Python programlama dilinde değişken tanımlama, koşul ifadeleri, döngüler ve fonksiyonlar, temel kavramlardan bazılarıdır. Değişken tanımlamanın yapısı, “değişken_adı = değer” şeklinde olup, bir değişkene int, string, float, boolean gibi veri tipleri atanabilir. Koşul ifadelerinde, “if” anahtar kelimesi ile belirtilen şartların doğru veya yanlışlığına göre, çeşitli işlemler yapılabilir. Döngüler, belirli bir şart sağlandığı sürece, tekrarlanan kod bloklarını ifade eder. Fonksiyonlar, belirli bir işlevi yerine getiren kod parçalarıdır.
Aşağıdaki tablo, temel kavramlar hakkında kısa bilgilendirme sağlamaktadır:
| Kavram | Açıklama |
|---|---|
| Değişkenler | Verilerin saklandığı objeler |
| Koşul İfadeleri | Belirli bir şartın sağlanıp sağlanmadığını kontrol eden ifadeler |
| Döngüler | Belirli bir şart sağlandığı sürece tekrarlanan kod blokları |
| Fonksiyonlar | Belirli bir işlevi yerine getiren kod blokları |
| Listeler | Çeşitli tipteki verilerin tek bir objede saklanmasını sağlayan objeler |
| Sözlükler | Çiftler halinde saklanan anahtar ve değerlerden oluşan objeler |
Yukarıdaki temel kavramlar, herhangi bir programlama dili için önemlidir. Bu nedenle, Python programlama dilini öğrenirken temel kavramları iyi bir şekilde anlamak, daha ileri seviyelere geçişte büyük avantaj sağlayacaktır.
Dosya İşlemleri
Python programlama dilinde dosya işlemleri oldukça önemlidir. Sıfırdan dosya yaratabilir, var olan dosyaları okuyabilir, yazabilir ve silebilirsiniz. Bu işlemler için Python’da yerleşik olarak kullanabileceğiniz bazı fonksiyonlar vardır. İlk olarak, dosya oluşturma işlemi için kullanılan fonksiyon olan “open()” fonksiyonuna bakalım. Bu fonksiyon, dosya adını ve dosya açma modunu alarak yeni bir dosya oluşturur veya var olan bir dosyaya erişim sağlar. Aşağıdaki örnek, “example.txt” adlı bir dosya yaratır ve bu dosyaya “w”(write) modunda erişim sağlar.
| İşlem | Açıklama ve Örnek Kod |
|---|---|
| Dosya Yazma |
|
| Dosya Okuma |
|
| Dosya Silme |
|
Yukarıdaki tabloda görüldüğü gibi, “open()” fonksiyonunda açma modu olarak “w” kullanırsanız dosyayı yazma modunda açarsınız. Bu modda, dosyaya yazmak için “write()” fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Dosya yazma işleminin tamamlandığını belirtmek için “close()” fonksiyonu kullanılmalıdır.
Dosya okuma işlemi için ise açma modu olarak “r” kullanılır ve dosya içeriğine “read()” fonksiyonu ile erişilir. Dosyanın okuma işlemi tamamlandıktan sonra da “close()” fonksiyonu kullanılmalıdır. Dosya silmek için ise “os” modülündeki “remove()” fonksiyonu kullanılmaktadır.
CSV Dosya İşlemleri
Python programlama dilinde, CSV dosyaları üzerinde işlem yapmak oldukça kolay ve hızlıdır. CSV dosyaları comma separated values (virgülle ayrılmış değerler) anlamına gelir ve sıklıkla verilerin depolanması ve aktarılması için kullanılır.
Python ile CSV dosyaları okumak, yazmak ve içeriklerini işlemek mümkündür. CSV dosyasını okumak için csv modülü kullanılır. Bu modül, okunan verileri bir listede veya sözlüklerde depolama seçeneği sunar.
- CSV dosyası okuma örneği:
| isim | soyisim | yaş |
|---|---|---|
| Ahmet | Yılmaz | 25 |
| Selin | Demir | 32 |
Yukarıdaki örnek, bir CSV dosyasının içeriğini temsil etmektedir. Bu dosyanın okunması için aşağıdaki kod parçası kullanılabilir:
import csvwith open('ornek.csv', newline='') as csvfile: okuyucu = csv.reader(csvfile, delimiter=' ', quotechar='|') for row in okuyucu: print(', '.join(row))
CSV dosyasına veri yazmak için de csv modülü kullanılabilir. Bu amaçla writer nesnesi kullanılır. Aşağıdaki kod parçası bir CSV dosyasına veri yazma örneğini gösterir:
import csvveriler = [('Ali', 'Gündüz', '28'), ('Fatma', 'Aydın', '32'), ('Mehmet', 'Doğan', 26)]with open('isimler.csv', mode='w', newline='') as csvfile: yazici = csv.writer(csvfile) for veri in veriler: yazici.writerow(veri)
Python ile CSV dosyaları üzerinde işlem yapmak oldukça kolaydır. Ayrıca pandas kütüphanesi kullanarak da CSV dosyaları üzerinde çeşitli işlemler yapılabilmektedir.
Pandas Kütüphanesi
Pandas kütüphanesi, veri manipülasyonu ve veri analizi işlemleri için sıklıkla kullanılan bir kütüphanedir. Özellikle CSV ve Excel dosyaları üzerinde işlemler için oldukça faydalıdır. Bu kütüphane sayesinde, verileri okuyabilir, filtreleyebilir, gruplayabilir ve dönüştürebilirsiniz. Ayrıca, verileri görselleştirmek için de kullanılabilir.
CSV dosyalarında veri işleme için örnek olarak, bir müşteri veritabanı dosyası ele alabiliriz. Bu dosyanın içerisinde müşterilerin adı, soyadı, yaşları, şehirleri ve kredi kartı bilgileri gibi farklı veriler yer alabilir. Pandas kütüphanesi sayesinde, bu dosyaları işleyerek istediğiniz verileri çekebilirsiniz. Örneğin, dosyanın içerisindeki müşterilerin yaş ortalamasını bulmak istediğinizde, Pandas kullanarak bu verileri rahatlıkla hesaplayabilirsiniz.
| Ad | Soyad | Yaş | Şehir | Kredi Kartı |
|---|---|---|---|---|
| Ayşe | Yılmaz | 35 | Ankara | 1111-2222-3333-4444 |
| Mehmet | Demir | 26 | İstanbul | 4444-3333-2222-1111 |
| Ali | Yıldız | 41 | İzmir | 8888-9999-7777-6666 |
Ayrıca, Pandas kütüphanesi kullanarak CSV dosyalarındaki verileri birleştirebilir, gruplayabilir ve farklı dönüşümler yapabilirsiniz. Örneğin, yukarıdaki müşteri veritabanı dosyasında yer alan müşterilerin şehirlerini gruplandırarak, her şehirde kaç müşteri olduğunu hesaplayabilirsiniz. Bunu yapmak için Pandas kütüphanesi içerisinde yer alan groupby fonksiyonunu kullanabilirsiniz. Bu sayede, verileri daha anlamlı ve kullanışlı hale getirebilirsiniz.
- Müşteri verilerinin okunması ve işlenmesi
- CSV dosyalarının birleştirilmesi, gruplanması ve dönüştürülmesi işlemleri
- Verilerin görselleştirilmesi ve analitik raporlama örnekleri
- Pandas kütüphanesi içinde yer alan birçok farklı fonksiyonun kullanımı
Numpy Kütüphanesi
Numpy kütüphanesi, Python programlama dilinde bilimsel hesaplamalar için yaygın olarak kullanılan bir kütüphanedir. Aynı zamanda, CSV dosyaları üzerinde işlemler yapmak için oldukça kullanışlıdır. Bu örnekle, Numpy kütüphanesi kullanarak CSV dosyaları üzerinde nasıl işlemler yapabileceğimizi anlatacağız.
CSV dosyalarını Numpy kütüphanesiyle kullanarak okumak için, öncelikle genfromtxt() fonksiyonunu kullanabiliriz. Aşağıdaki örnek, önceden oluşturulmuş bir CSV dosyasını okuyarak numpy dizisine dönüştürür.
import numpy as npdata = np.genfromtxt('ornek.csv', delimiter=',', skip_header=1)
CSV dosyalarına veri yazmak için de Numpy kütüphanesi kullanılabilir. Aşağıdaki örnek, Numpy dizisindeki verileri örnek.csv dosyasına yazar.
np.savetxt('ornek.csv', data, delimiter=',')
Numpy kütüphanesi aynı zamanda CSV dosyalarındaki sayısal verileri işlemek için kullanışlı fonksiyonlara sahiptir. Aşağıdaki örnekte, önceden oluşturulmuş bir CSV dosyasındaki verilerin toplamı, ortalama ve standart sapması hesaplanmıştır.
data = np.genfromtxt('ornek.csv', delimiter=',', skip_header=1)sum = np.sum(data)mean = np.mean(data)std = np.std(data)
Yukarıdaki örneklerle birlikte, Numpy kütüphanesinin CSV dosyaları üzerinde yapabileceği işlemler sadece birkaç örnektir. CSV dosyalarıyla çalışırken Numpy kütüphanesini kullanmak, verileri anlamak ve analiz etmek için güçlü bir araçtır.
Metin Dosyaları İşlemleri
Python programlama dili, metin dosyaları üzerinde okuma ve yazma işlemlerini kolayca yapmanızı sağlar. Dosyadan veri okuma işlemi yapmak için dosya okuma modunu kullanabilirsiniz. Bu modda dosyayı açmanız ve okuma işlemi yapmanız gerekiyor. Dosya yaratmak için dosya yaratma modunu kullanabilirsiniz. Bu modda dosya açılır ve bir içerik girilir. Kullanıcıdan alınan veriler bir listeye alınarak dosyaya yazdırılabilir.
Metin dosyaları okuma işlemi yapmak için, Python’da yer alan `open()` fonksiyonu kullanılır. `open()` fonksiyonunda, dosyanın açılacağı mod ve dosya yolu belirtilir. Metin dosyaları okuma işlemi yapabilmek için, dosya okuma modu, yani ‘r’ kullanılır. Okuma işlemi tamamlandıktan sonra, dosyanın kapatılması için `close()` fonksiyonu kullanılır.
| Dosya İçeriği | Python Kodu | Çıktı |
|---|---|---|
| Merhaba Dünya! | dosya = open(“metin.txt”, “r”) icerik = dosya.read() print(icerik) dosya.close() |
Merhaba Dünya! |
Metin dosyaları üzerinde yazma işlemi yapmak için, Python’da yer alan `open()` fonksiyonu kullanılır. `open()` fonksiyonunda, dosyanın açılacağı mod ve dosya yolu belirtilir. Metin dosyaları yazma işlemi yapabilmek için, dosya yazma modu, yani ‘w’ kullanılır. Yazma işlemi tamamlandıktan sonra, dosyanın kapatılması için yine `close()` fonksiyonu kullanılır.
| Python Kodu | Çıktı |
|---|---|
| dosya = open(“metin2.txt”, “w”) icerik = “Bu bir örnek dosyadır.” dosya.write(icerik) dosya.close() |
Metin2.txt dosyası oluşturuldu ve içerisine “Bu bir örnek dosyadır.” yazıldı. |
Regex Kütüphanesi
Python programlama dili, regex kütüphanesi sayesinde metin dosyaları içinde arama yapmak için oldukça kolay bir seçenek sunar. Bu kütüphane, karakter dizileri içinde istediğiniz kalıpları aramanızı, bulduğunuz sonuçları yönetmenizi ve metin işleme sürecinizi büyük ölçüde hızlandırmanızı sağlar.
Örneğin, bir metin dosyasında belirli bir kelimeyi aramak istediğinizi varsayalım. Öncelikle, regex kütüphanesi kullanarak metin dosyasını açın ve belirli bir kalıp arayın. Bu işlem için, aranacak kelimenin regex ifadesini kullanın. Kelimenin tüm varyasyonlarını da ekleyebilirsiniz. Regex ifadesiyle eşleşen tüm metin dosyası satırlarınızı belirleyebilirsiniz.
Bir başka örnek olarak, bir metin dosyasında tarihleri aramak istediğinizi düşünün. Regex ifadesi kullanarak, tarihin tamamını eşleştirebilirsiniz. Metin dosyasındaki tüm tarihleri eşleştirmeniz gerekir, ardından bu tarihleri ayrıştırmak ve işlemek için for döngüsü kullanabilirsiniz.
Yukarıdaki örnekler, regex kütüphanesi kullanarak metin dosyalarında arama yapmanın neden bu kadar önemli olduğunu gösterir. Bu örnekler ayrıca regex kütüphanesinin işlevselliği konusunda size fikir verir. Daha fazla fikir edinmek için, regex kütüphanesi dokümantasyonuna başvurarak örnekleri inceleyebilirsiniz.
BeautifulSoup Kütüphanesi
BeautifulSoup, Python programlama dili ile web sayfalarındaki metin içeriğini işlemek için kullanılan bir kütüphanedir. Bir HTML veya XML belgesinin parse edilmesine yardımcı olur. Beautiful Soup’un özellikleri arasında döküman yapısını dolaşabilme ve verilen kriterlere göre içeriği çıkarma yer alır.
Örneğin, web sayfasında bulunan bir tabloyu çekmek istediğimizde, BeautifulSoup kütüphanesi kullanarak bu işlemi kolayca yapabiliriz. Ayrıca, belli bir kelime veya cümleyi içeren tüm sayfaları bulmak için de kullanılabilir.
Bir web sitesindeki hava durumu bilgilerini çekmek istediğimizi düşünelim. İlk olarak requests kütüphanesi aracılığıyla web sayfasına bağlanmamız gerekiyor. Daha sonra bu sayfanın HTML kodlarını çekebilir ve BeautifulSoup kütüphanesi ile parse edebiliriz. Bu işlemleri tamamladıktan sonra sayfadaki hava durumu bilgilerine erişebilir ve bu verileri işleyebiliriz.
| Hava Durumu Bilgileri | ||
|---|---|---|
| Şehir | Sıcaklık | Nem Oranı |
| Ankara | 25°C | 45% |
| İstanbul | 28°C | 60% |
| İzmir | 30°C | 50% |
Bu örnek, BeautifulSoup kullanarak webscraping işlemini gerçekleştirmenin ne kadar basit olduğunu göstermektedir.
Web Scraping
Web scraping, web sitelerinden veri toplama işlemidir. Python, web scraping için oldukça popüler bir programlama dilidir. Web scraping yapabilmek için öncelikle bazı kütüphanelere ihtiyacımız var. Bunları yüklemek için Python Paket yöneticisi (pip) kullanabilirsiniz. Requests ve BeautifulSoup kütüphaneleri genellikle web scraping uygulamalarında tercih edilir.
Requests kütüphanesi, HTTP istekleri yapmak için kullanılır. Bu kütüphaneyi kullanarak web sayfalarındaki verileri toplayabilirsiniz. BeautifulSoup kütüphanesi ise, web sayfasındaki verileri ayıklamak ve analiz etmek için kullanılır. Bu sayede, hızlı ve kolay bir şekilde web sitelerinden veri toplayabilirsiniz.
| Kütüphane | Kullanım Amacı |
|---|---|
| Requests | HTTP istekleri yapmak için kullanılır |
| BeautifulSoup | Web sayfalarındaki verileri analiz etmek ve ayıklamak için kullanılır |
Örneğin, bir web sitesindeki ürün fiyatlarına göz atmak istediğinizde, web scraping kullanarak bu verileri toplayabilirsiniz. Selenium kütüphanesi, web sayfalarında gezinmek ve çeşitli işlemler yapabilmek için kullanılır. Selenium kütüphanesi kullanarak web scraping uygulamalarına daha fazla özellik ekleyebilirsiniz.
| Kütüphane | Kullanım Amacı |
|---|---|
| Selenium | Web sayfalarında gezinmek ve çeşitli işlemler yapmak için kullanılır |
- Web scraping yaparken, web sitesinin kullanım koşullarını iyice anlamak ve izin verilmediği durumlarda veri toplamamak önemlidir.
- Web scraping işlemi, web sitesinin yükünü artırabilir, bu nedenle işlem sıklığınızı düşük tutmanız gerekebilir.
Web scraping geniş bir alandır ve kullanım alanları çok fazladır. Python ile web scraping yapmak oldukça kolaydır ve toplanan verileri işlemek de oldukça basittir. İhtiyacınıza ve projenize göre, farklı kütüphaneler kullanarak web scraping uygulamalarınızı geliştirebilirsiniz.
Requests Kütüphanesi
Requests kütüphanesi, Python’da HTTP istekleri yapmak ve almak için kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane sayesinde, web sayfalarından veri çekebilir ve bu verileri işleme tabi tutabilirsiniz. Requests kütüphanesi ile bir web sayfasında yer alan verileri çekmek oldukça kolaydır.
Örneğin, bir web sayfasında yer alan bir HTML belgesinin içeriğini çekmek istiyorsak, requests kütüphanesi kullanarak GET methodunu kullanabiliriz.
| Metod | Açıklama |
|---|---|
| GET | Belirtilen bir kaynak üzerinde bilgi almak için kullanılır. |
| POST | Belirtilen bir kaynağa veri göndermek için kullanılır. |
Bu örnekte, requests kütüphanesi kullanarak bir web sayfasından veri alabilir ve bunu işleme tabi tutabiliriz. Bu kütüphane ile yapabileceğimiz diğer işlemler arasında, proxy kullanımı, oturum açma, talep başlığı ekleme ve çerezleri ele alma gibi işlemler yer almaktadır.
Selenium Kütüphanesi
Selenium kütüphanesi, Python programlama dilinde web sayfaları üzerinde otomasyon yapmak için kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane sayesinde, bir web tarayıcısı gibi web sayfalarında gezinmek ve farklı işlemler gerçekleştirmek mümkündür. Örneğin, bir web sayfasında form doldurma, buton tıklama veya sayfa kaydırma gibi işlemler bu kütüphane sayesinde yapılabilir.
Selenium kütüphanesi, web tarayıcılarından üzerinde çalıştığı mimarisine göre farklı şekillerde kullanılabilmektedir. Örneğin, ChromeDriver ya da FirefoxDriver gibi web sürücüleri üzerinde çalışan Selenium kullanarak, web sayfaları üzerinde otomasyon işlemleri gerçekleştirebilirsiniz. Bunun için, ilgili sürücüyü sisteminize indirerek Selenium ile etkileşim kurabilirsiniz.
Selenium kütüphanesi ile gerçekleştirilebilen işlemler oldukça çeşitlidir. Bunlar arasında form doldurma, buton tıklama, sayfa kaydırma, elementlerin görünürlüğünü kontrol etme, seçeneklerin seçilmesi gibi işlemler bulunmaktadır. Ayrıca, Selenium kütüphanesiyle web sayfaları üzerinde gezinme işlemleri yürütmek de mümkündür. Örneğin, farklı sayfalara geçiş yapma işlemi bu kütüphane sayesinde gerçekleştirilebilir.
Selenium kütüphanesi kullanarak gerçekleştirilebilecek örnek uygulamalar oldukça fazladır. Bunlar arasında otomatik for doldurma işlemi, otomatik resim indirme işlemi, otomatik test senaryoları yazma işlemi gibi farklı uygulamalar yer almaktadır. Ayrıca, bu kütüphane sayesinde farklı web sitelerinde yer alan içeriklerin toplanması gibi işlemler de gerçekleştirilebilir. Örneğin, web scraping ile farklı e-ticaret sitelerinde yer alan fiyatları toplamak veya bir web sitesinde yer alan ürünleri liste halinde almak bu kütüphane kullanılarak mümkündür.
Özetle, Python ile Selenium kütüphanesi kullanarak web sayfalarında farklı işlemler gerçekleştirmek mümkündür. Bu kütüphane sayesinde örneğin, form doldurma, buton tıklama, sayfa kaydırma ve gezinme gibi işlemler yapılabilir. Ayrıca, farklı web sitelerinde yer alan içeriklerin toplanması gibi farklı uygulamalar da gerçekleştirilebilir.
Grafik ve Görselleştirme
Python, veri analizinde sıklıkla kullanılan bir programlama dilidir. Verilerin görselleştirilmesi de veri analizin önemli bir parçasıdır. Python’ın grafik ve görselleştirme kütüphaneleri, verileri çizgi grafiği, histogram, scatter plot, heatmap ve daha birçok görselleştirme şekilleri ile analiz etmenizi ve sunmanızı sağlar.
Matplotlib, Python’daki en yaygın kullanılan grafik ve görselleştirme kütüphanesidir. Birçok grafik türü için araçlar sağlar ve özelleştirilebilir. Çizgi grafiği, histogram ve scatter plot örnekleri veri görselleştirmede en sık kullanılan Matplotlib araçlarından bazılarıdır.
| Grafik Türü | Kütüphane |
|---|---|
| Çizgi grafiği | Matplotlib |
| Histogram | Matplotlib |
| Scatter plot | Matplotlib |
Seaborn, Matplotlib’in bir üst seviyesi olarak kabul edilir. Matplotlib araçlarının üzerine daha yüksek seviyeli bir arayüz sunar ve özellikle istatistiksel görselleştirme konusunda oldukça güçlüdür. Heatmap, pairplot ve count plot örnekleri, verileri çözümlemek ve sunmak için Seaborn araçlarının bazılarıdır.
- Heatmap: Veri üzerinde renkli kutucuklar kullanarak sıcaklık haritası oluşturur.
- Pairplot: Verileri çiftler halinde çizgi grafiği veya scatter plot ile karşılaştırır.
- Count plot: Her değişken değerinin kaç defa geçtiğini sayar ve grafiksel olarak gösterir.
Python’ın bu kütüphaneleriyle verileri analiz edip sunmak oldukça kolay ve özelleştirilebilir hale gelir. Grafik ve görselleştirme, veri analizinin önemli bir parçasıdır ve Python’un bu kütüphaneleriyle bu işlem büyük ölçüde basitleştirilebilir.
Matplotlib Kütüphanesi
Matplotlib, verileri grafiksel olarak göstermek için kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane kullanılarak çizgi grafiği, histogram ve scatter plot gibi farklı veri görselleştirme yöntemleri oluşturulabilir.
Çizgi grafiği, bir veri setindeki değişkenliği zaman içinde göstermek için kullanılır. Matplotlib kütüphanesi, veri setindeki değişkenliği zaman içinde çizgi grafiği olarak göstermek için çok sayıda fonksiyon sağlar. Örneğin, plot() fonksiyonu kullanılarak bir çizgi grafiği oluşturulabilir.
Histogram, bir veri setindeki dağılımı göstermek için kullanılır. Matplotlib kütüphanesi, histogram oluşturmak için hist() fonksiyonunu sağlar. Bu fonksiyon, verileri belirli bir aralıkta bölerek histogramı oluşturur.
Scatter plot, iki farklı değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. Matplotlib kütüphanesi, scatter plot oluşturmak için scatter() fonksiyonunu kullanır. Bu fonksiyon, iki değişken arasındaki ilişkiyi nokta grafikleri kullanarak gösterir.
Bu örnekler, Matplotlib kütüphanesini kullanarak verileri grafiksel olarak göstermek için kullanılır. Matplotlib kütüphanesi, etkileşimli olarak verileri görselleştirmek için birçok fonksiyon sağlar ve Python programlama dili için önemli bir araçtır.
Seaborn Kütüphanesi
Seaborn kütüphanesi, verileriniz için görselleştirme işlemlerini gerçekleştirebileceğiniz bir Python kütüphanesidir. Bu kütüphane, Matplotlib kütüphanesi ile uyumlu olarak çalışır ve grafiği kolayca görselleştirmenize olanak tanır.
Seaborn kütüphanesi, sıcaklık haritaları (heatmap), çift plotları (pairplot) ve sayım plotları (count plot) gibi çeşitli grafik türlerini sunar.
Sıcaklık haritaları, 2 boyutlu bir veri kümesini bir renk paleti kullanarak gösteren bir grafiktir. Bu grafik, verilerin yoğunluğunu renk skalasına göre görselleştirir. Çift plotları, birden çok değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. Sayım plotları ise, belirli bir değişkenin türlerinin sayısını gösterir.
- Sıcaklık haritası örneği: Seaborn kütüphanesi kullanarak, bir kadın elbise satıcısının müşterilerine göre müşteri etkililiğini gösteren bir sıcaklık haritası oluşturulabilir.
- Çift plotu örneği: Seaborn kütüphanesi kullanarak, bir araba veri setinde araba fiyatları ile araba özellikleri arasındaki ilişkiyi gösteren bir çift plotu oluşturabilirsiniz.
- Sayım plotu örneği: Seaborn kütüphanesi kullanarak, bir restoran veri setinde bir yemekte en çok sipariş edilen yemek türünün sayısını gösteren bir sayım plotu oluşturabilirsiniz.
Seaborn kütüphanesi, görsel verilerle çalışanlar için çok faydalı bir araçtır ve birçok farklı uygulama için kullanılabilir.
