‫Tamam o zaman.
‫Geçtiğimiz birkaç bölümde, sayı listeleri, diziler ve veri çerçeveleri biçimindeki verilere
‫baktık.
‫Ancak bu bölümde Matt Lib'i incelemeye başlayacağız.
‫Aklınıza gelebilecek ilk soru ve oldukça iyi bir soru Matt plot lib'in ne olduğudur.
‫Adından da anlayabileceğiniz gibi, bu bir çizim kütüphanesi, daha spesifik olarak bir python çizim
‫kütüphanesi.
‫Böylece daha önce kullandıklarımızla uyum sağlayacak.
‫Matt Plot Lib'in yaptığı şey, verilerimizi grafik veya şekil olarak da bilinen bazı güzel görselleştirmelere dönüştürmemizi
‫sağlamaktır.
‫Öyleyse başlayalım.
‫Makine öğrenimi modelleme çerçevemize geri dönüyoruz.
‫Problem tanımı, veri değerlendirme özellikleri, modelleme deneyleri üzerinden gidiyoruz.
‫Araçlarımızın nereye uyduğuna geri dönersek, veri analizi bölümünün bir parçası olan Map Plot Lib'i
‫ele alacağız, ancak aynı zamanda, tüm bu araçlarda göreceğiniz gibi, deney bölümünün
‫bir parçası da olabilir.
‫Bu konuya gelecekteki bir videoda değineceğiz, merak etmeyin.
‫Ancak bu, pandas, numpy ve map plot lib üçlüsünü tamamlayacak.
‫Ve bu üçünü iş başında görmeye başladığınızda, gerçekten mantıklı geliyor.
‫Bu üçü veri analizi yaparken ve farklı veri setlerini keşfederken sinerji sağlar.
‫Peki neden Matt komplo lib?
‫Her şeyden önce, numpy dizileri ve Python üzerine inşa edilmiştir.
‫Daha önce de bahsettiğimiz gibi, pandas veri çerçeveleri de dahil olmak üzere birçok veri ve sayısal bilgi numpy dizileri
‫üzerine kuruludur.
‫Harita çizimi için de aynı şey geçerli.
‫Ve tüm bunlar Python'da yazıldığı için, başka bir kodlama dili öğrenmek zorunda kalmayacağız.
‫Artık verilerimizle çalışabilir ve birazdan göreceğiniz gibi aynı kodlama diliyle görselleştirmeler oluşturabiliriz.
‫Map plot lib pandas API aracılığıyla doğrudan pandas ile entegre olur.
‫Temel veya gelişmiş grafikler oluşturabilir ve yine diğer kütüphaneler gibi harita plot lib yazabilirsiniz.
‫Bir görselleştirme hayal edebiliyorsanız, bir çizim hayal edebiliyorsanız, muhtemelen map plot lib kullanarak bunu oluşturabilirsiniz.
‫Ancak biz en kullanışlı grafik türlerine odaklanacağız ve kullanımı basit bir arayüze sahip.
‫Tabii ki, temelleri attıktan sonra, ama biz de bunu ele alacağız.
‫Neyi ele alacağız?
‫Bu olay örgüsü içinde biraz iş akışı var.
‫Verilerle başlarsınız.
‫Şekil olarak da bilinen ve aslında boş bir kare gibi olan bir çizim oluşturursunuz.
‫Üçüncüsü ise şekil üzerinde veri eksenlerini çizmenizdir.
‫Yani bunlar harita, çizim, lib, eksen ve şeklin iki ana veri sınıfıdır.
‫Ancak bunları kısa süre içinde inceleyeceğiz.
‫Ve böylece bazı verileri çizdikten sonra, şuna benzeyen bir şeye sahip olacaksınız, burada bazı bilgilerle
‫birlikte bir X ve bir Y ekseni.
‫Ardından grafiği özelleştirebilir ve buraya biraz başlık, buraya başka bir başlık ve buraya bir başlık gibi bir
‫şey ekleyebilirsiniz.
‫Yani bu durumda, Makine Öğreniminde Ustalaşmak için sıfıra sahibiz ve zaman içinde Makine Öğrenimi bilginiz
‫artıyor.
‫Kulağa harika geliyor.
‫Bu bizim şu anda yaptığımıza benziyor.
‫Ve son olarak grafiği kaydedecek veya paylaşacaksınız, çünkü tahmin edebileceğiniz gibi sayılarla dolu büyük
‫bir veri tablosuna bakmak oldukça kafa karıştırıcı olabilir.
‫İnsanlar görsel yaratıklardı, değil mi?
‫Her şeyi görsel olarak görmek istiyoruz.
‫İşte bu noktada bu grafikler işe yarıyor, böylece çalışmanızı sadece sayılarla dolu bir tabloda tutmak yerine
‫görsel olarak iletmek için bunları kaydedebilir veya paylaşabilirsiniz.
‫Daha spesifik olarak, harita çizimi lib iş akışından geçtikten sonra, buradaki tüm bu küçük çizim
‫noktalarında bu iş akışını kullanacağız.
‫Bu çizim kütüphanesini içe aktarmaya odaklanacağız ve iki farklı çizim yöntemini göreceğiz.
‫Evet, iki farklı yol olduğunu biliyorum, ancak ikisine de bakacağız ve sonra
‫en yararlı ve en uyarlanabilir olanı seçeceğiz.
‫Verileri doğrudan NumPy dizilerinden çizeceğiz, bu yüzden NumPy bölümünü temel alacağız.
‫Daha sonra map plot lib'in pandas API'si aracılığıyla pandas veri çerçeveleriyle doğrudan
‫nasıl entegre olduğuna bakacağız.
‫Ve arazilerimizi özelleştirmeye bir göz atacağız.
‫Yani farklı bir renk eklemek, bazı farklı başlıklar koymak, eşyalarımızı istediğimiz gibi adlandırmak.
‫Ve son olarak, çalışmalarımızı başkalarıyla paylaşabilmek için çizimlerimizi kaydedip paylaşarak iş akışını
‫tamamlayacağız.
‫Şimdi nereden yardım alabilirsiniz?
‫İlk adım her zaman kodu takip etmektir.
‫Eğer sloganımızı hatırlarsanız.
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Bu yüzden yine başka bir Jupyter Notebook üzerinden gideceğiz.
‫Seansın sonunda veya ekstra bilgi bölümünde gözden geçirmeniz için hazır olacaktır.
‫Her zaman kendiniz deneyin.
‫Şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Başka bir şey dene.
‫Devam et.
‫Hala takıldıysanız, arayın.
‫Muhtemelen karşınıza Stack Overflow çıkacaktır.
‫Bunu geçmişte ya da yine çok geniş olan harita çizimi lib belgelerinde gördük.
‫Bu nedenle, belirli bir sorununuz varsa, önce onu aramayı deneyebilir ve ardından belgeleri okuyabilirsiniz.
‫StackOverflow'da ne olduğunu gerçekten anlamıyorsanız.
‫Tekrar deneyin ve sonunda bir soru sorun.
‫Unutmayın, şüpheniz varsa kodu çalıştırın.
‫Bunu kendime de sürekli hatırlatmak zorundayım.
‫Pekala, eğer plan yapmaya hazırsanız, bana el sallayın.
‫Uh.
‫Evet.
‫Şimdi şakalarla başlayacağım.
‫Bir sonraki videoda görüşürüz.