6-LEKCIYA_MDQI

6-lekciya. Pythonda maǵlıwmatlardı vizualizaciya etiw

Jobası:

1.Kirisiw

2.Pythondaǵı vizualizaciya kitapxanaları

3.Matplotlib kitapxanasınıń tiykarları

4.Seaborn menen statistikalıq vizualizaciya

5.Interaktiv vizualizaciya

1. Kirisiw

Maǵlıwmatlardı vizualizaciya etiw - bul maǵlıwmatlardı grafikalıq kóriniste kórsetiw procesi. Python tilinde bul wazıypanı orınlaw ushın bir qansha kúshli qurallardı usınıs etedi.

2.Pythondaǵı vizualizaciya kitapxanaları

Matplotlib: Tiykarǵı vizualizaciya kitapxanası

Seaborn: Statistikalıq vizualizaciya ushın

Plotly: Interaktiv grafiklerdi jaratıw ushın

Bokeh: Webke-baǵdarlanǵan vizualizaciyalar ushın

Altair: Deklarativli vizualizaciya kitapxanası

3.Matplotlib kitapxanasınıń tiykarları

Figure hám Axes: Grafikalıq strukturasın qurıw

Sızıqlı grafik, gistogramma hám scatter plot jaratıw

Grafiklerdı sazlaw: atamalar, legendalar, kósherlerdı belgilew

4.Seaborn menen statistikalıq vizualizaciya

Regressiya grafikleri

Violinli hám qutılı diagrammalar

Issılıq kartaları (heatmap)

Juplı grafiklerdi jaratıw

5.Interaktiv vizualizaciya

Plotly Express penen tez interaktiv grafiklerdi jaratıw

Bokeh arqalı webke-baǵdarlanǵan interaktiv panellerdi islep shıǵıw

6.Maǵlıwmatlardı tayarlaw hám tazalaw

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x)

plt.plot(x, y) plt.title("Sinus funktsiyası") plt.xlabel("x kósheri") plt.ylabel("y kósheri") plt.show()

2. Seaborn menen gistogramma jaratıw

import seaborn as sns import numpy as np

data = np.random.randn(1000)

sns.histplot(data, kde=True) plt.title("Normal bólistiriw gistogramması") plt.show()

3. Plotly menen interaktiv scatter plot jaratıw

import plotly.express as px import pandas as pd

df = pd.DataFrame({

'x': np.random.randn(100), 'y': np.random.randn(100),

'size': np.random.randint(1, 100, 100)

})

fig = px.scatter(df, x='x', y='y', size='size', title='Interaktiv scatter plot')

fig.show()

4. Seaborn menen issılıq kartasın (heatmap) jaratıw

import seaborn as sns import numpy as np

data = np.random.rand(10, 10)

sns.heatmap(data, annot=True, cmap='coolwarm') plt.title("Isılıq kartası")

plt.show()

5. Matplotlib penen 3D grafik jaratıw

from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

x = np.random.standard_normal(100) y = np.random.standard_normal(100) z = np.random.standard_normal(100)

ax.scatter(x, y, z) ax.set_xlabel('X kósheri') ax.set_ylabel('Y kósheri') ax.set_zlabel('Z kósheri') plt.title("3D scatter plot") plt.show()

Bunda Python tilinde maǵlıwmatlardı vizualizaciya etiwdiń hár qıylı usılların kórsetedi. Olar sizge teoriyalıq bilimlerińizdi ámeliyatta qollanıwǵa járdem beredi. Hár bir mısaldı ózińizdiń kompyuterińizde orınlap kóriwińiz hám nátiyjelerin bahalaw arqalı jaqsıraq túsiniwińizge boladı.