data science muhandisi uchun ma'lumotlarni graflik ko'rinishida taqdim qilish

PDF 9 sahifa 255,9 KB Bepul yuklash

9 sahifa

FaylHub.uz

Telegram orqali yuklab olish

Hajm 255,9 KB

Fayl turi PDF

Sahifalar 9

Yangilangan Dek 2025

Sahifa ko'rinishi (5 sahifa)

Pastga aylantiring 👇

1 / 9

import pandas as pd import numpy as np data science muhandisi uchun ma'lumotlarni gra�k ko'rinishida taqdim qila bilish muhim ko'nikmalardan biri hisoblanadi. ayniqsa, oddiy odamlar (buyurtmachi, rahbar, hamkasblar) uchun sonlar va jadvallardan ko'ra gra�klarni tushunish osonroq kechadi. muhandis sifatida, ba'zida o'zimiz uchun ham gra�klardan qo'shimcha ma'lumotlar olishimiz mumkin. gra�klar nafaqat ma'lumotlarga ishlov berish balki yakuniy natijalarni taqdim qilishda ham faol ishlatiladi. pythonda gra�klar bilan ishlash uchun eng mashhur kutubxonalar bu matplotlib va u asosida qurilgan seaborn kutubxonalaridir. ushbu darsimizda matplotlib bilan tanishamiz. import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline keling boshlanishiga juda sodda misol kor'amiz. quyida biz 0 dan 9 gacha sonlarni yaratib olamiz va to'g'ri chiziq chizamiz: sonlar = np.arange(10) print(sonlar) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] plt.plot(sonlar, list(range(0, -10, -1))) plt.show() # plot(x: iterable, y: iterable); plot-chizish; biroz murakkabroq misol. funksiyasining va oralig'idagi gra�gini chizamiz. x = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.1) y = np.sin(x) …

2 / 9

2737988 0.33498815 0.23924933 0.14112001 0.04158066 -0.05837414 -0.15774569 -0.2555411 -0.35078323 -0.44252044 -0.52983614 -0.61185789 -0.68776616 -0.7568025 -0.81827711 -0.87157577 -0.91616594 -0.95160207 -0.97753012 -0.993691 -0.99992326 -0.99616461 -0.98245261 -0.95892427 -0.92581468 -0.88345466 -0.83226744 -0.77276449 -0.70554033 -0.63126664 -0.55068554 -0.46460218 -0.37387666 -0.2794155 -0.1821625 -0.0830894 0.0168139 0.1165492 0.21511999 0.31154136 0.40484992 0.49411335 0.57843976 0.6569866 0.72896904 0.79366786 0.85043662 0.8987081 0.93799998 0.96791967 0.98816823 0.99854335 0.99894134 0.98935825 0.96988981 0.94073056 0.90217183 0.85459891 0.79848711 0.7343971 0.66296923 0.58491719 0.50102086 0.41211849 0.31909836 0.22288991 0.12445442 0.02477543 -0.07515112 -0.17432678 -0.27176063 -0.36647913 -0.45753589 -0.54402111 -0.62507065 -0.69987469 -0.76768581 -0.82782647 -0.87969576 -0.92277542 -0.95663502 -0.98093623 -0.99543625 -0.99999021 -0.99455259 -0.97917773 -0.95401925 -0.91932853 -0.87545217 -0.82282859 -0.76198358 -0.69352508 -0.61813711 -0.53657292 -0.44964746 -0.35822928 -0.26323179 -0.16560418 -0.0663219 ] ahamiyat bering, bu safar biz va uchun alohida qiymatlar berdik. plt.plot(x, y) plt.show() x y gra�klarning turli parametrlarini o'zgartirish yordamida uning tashqi ko'rinishini ham o'zgartirish mumkin: linewidth - chiziq qalinligi (0.5 dan 3 gacha) linestyle - chiziq stili - - oddiy chiziq -- - yuliq chiziq -. - chiziq va …

3 / 9

lotlib.org/3.1.0/gallery/lines_bars_and_markers/marker_reference.html ** * **turli ranglar uchun hex va rgba qiymatlarni https://htmlcolorcodes.com/ sahifasidan olishingiz mumkin. https://jovian.ai/outlink?url=https%3a%2f%2fmatplotlib.org%2f3.1.0%2fgallery%2flines_bars_and_markers%2fmarker_reference.html https://jovian.ai/outlink?url=https%3a%2f%2fhtmlcolorcodes.com%2f plt.plot(x,y, linewidth=2.0,linestyle='--') # qalinligi 2, yuluq chiziq plt.show() keling, gra�gimizga biroz chiroy beramiz: plt.plot(x, y, linewidth=1.5, linestyle='-.', color='#8e44ad', alpha=0.7, marker='h') plt.show() gra�k haqida qo'shimcha ma'lumotlar qo'shish uchun ham maxsus funksiyalar bor plt.plot(x, y, linewidth=1.5, linestyle='-.', color='#8e44ad', alpha=0.7, marker='h') # grafik nomi: plt.title('sin(x) funksiya grafigi') # x - o'q nomi: plt.xlabel("pi") # y - o'q nomi: plt.ylabel("sin(x)") # setka qo'shamiz plt.grid() plt.show() gra�k hajmini o'zgartirish plt.figure(figsize=(10,4)) plt.plot(x, y, linewidth=1.5, linestyle='-.', color='#8e44ad', alpha=0.7, marker='h') # grafik nomi: plt.title('sin(x) funksiya grafigi') # x - o'q nomi: plt.xlabel("pi") # y - o'q nomi: plt.ylabel("sin(x)") plt.grid(color='k', alpha=0.5, linestyle='--') # setkani o'zgartirish plt.show() 2 ta gra�k chizish x = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.1) sin = np.sin(x) # sin(x) cos = np.cos(x) # cos(x) plt.figure(figsize=(12,6)) # sin(x) grafigi plt.plot(x, sin, linewidth=1.5, linestyle='-.', color='#8e44ad', alpha=0.7, marker='h') # cos(x) grafigi plt.plot(x, cos, …

4 / 9

vefig() funksiyasidan foydalanishingiz mumkin: x = np.arange(0, 4 * np.pi, 0.1) sin = np.sin(x) # sin(x) cos = np.cos(x) # cos(x) plt.figure(figsize=(12,6)) # sin(x) grafigi plt.plot(x, sin, linewidth=1.5, linestyle='-.', color='#8e44ad', alpha=0.7, marker='h') # cos(x) grafigi plt.plot(x, cos, linewidth=1.5, linestyle=':', color='c', alpha=0.7, marker='v') # grafik nomi: plt.title('sin(x) va cos(x) funksiya grafigi') # x-o'q nomi: plt.xlabel("pi") # har bir chiziq haqida ma'lumot: plt.legend(['sin(x)','cos(x)'], loc=0, fontsize='x-large') plt.grid(color='tomato', alpha=0.5, linestyle='--') # setkani o'zgartirish # rasmni saqlab olamiz: plt.savefig('sin-cos-grafik.png') saqlangan rasmni ochib ko'ramiz: from ipython.display import image image('sin-cos-grafik.png')

5 / 9

data science muhandisi uchun ma'lumotlarni graflik ko'rinishida taqdim qilish - Page 5

Ko'proq o'qimoqchimisiz?

Barcha 9 sahifani Telegram orqali bepul yuklab oling.

To'liq faylni yuklab olish

"data science muhandisi uchun ma'lumotlarni graflik ko'rinishida taqdim qilish" haqida

import pandas as pd import numpy as np data science muhandisi uchun ma'lumotlarni gra�k ko'rinishida taqdim qila bilish muhim ko'nikmalardan biri hisoblanadi. ayniqsa, oddiy odamlar (buyurtmachi, rahbar, hamkasblar) uchun sonlar va jadvallardan ko'ra gra�klarni tushunish osonroq kechadi. muhandis sifatida, ba'zida o'zimiz uchun ham gra�klardan qo'shimcha ma'lumotlar olishimiz mumkin. gra�klar nafaqat ma'lumotlarga ishlov berish balki yakuniy natijalarni taqdim qilishda ham faol ishlatiladi. pythonda gra�klar bilan ishlash uchun eng mashhur kutubxonalar bu matplotlib va u asosida qurilgan seaborn kutubxonalaridir. ushbu darsimizda matplotlib bilan tanishamiz. import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline keling boshlanishiga juda sodda misol kor'amiz. quyida biz 0 dan 9 gacha sonlarni ...

Bu fayl PDF formatida 9 sahifadan iborat (255,9 KB). "data science muhandisi uchun ma'lumotlarni graflik ko'rinishida taqdim qilish"ni yuklab olish uchun chap tomondagi Telegram tugmasini bosing.

Teglar: data science muhandisi uchun ma… PDF 9 sahifa Bepul yuklash Telegram