Seaborn kütüphanesine giriş ve Python görselleştirme dünyasındaki yeri.

Seaborn'a Giriş

Seaborn'un temeli

Bir csv dosyası okuma

Bir histogram ile displot'u karşılaştırma

Dağılım grafiğini kullanma

Bir histogram çiz

Rug grafiği ve KDE gölgelendirme

Sonuçları yorumlama

Seaborn'da Regresyon Grafikleri

Bir regresyon grafiği oluştur

Birden çok değişkeni görselleştirme

Birden çok regresyonu faceting ile ayırma

Seaborn grafiklerinin görünümünü özelleştirmeye yarayan fonksiyonlara genel bakış.

Seaborn Stillerini Kullanma

Varsayılan stili ayarlama

Stilleri karşılaştırma

Omurga çizgilerini kaldırma

Seaborn'da Renkler

Matplotlib renk kodları

Varsayılan paletleri kullanma

Renk Paletleri

Özel Paletler Oluşturma

matplotlib ile özelleştirme

matplotlib eksenlerini kullanma

Ek grafik özelleştirmeleri

Açıklama ekleme

Birden çok grafik

Seaborn Grafiklerini Özelleştirme

Seaborn'da yer alan daha karmaşık grafik türlerine genel bakış.

Kategorik Grafik Türleri

stripplot() ve swarmplot()

boxplot'lar, violinplot'lar ve boxenplot'lar

barplot'lar, pointplot'lar ve countplot'lar

Regresyon Grafikleri

Regresyon ve artık (residual) grafikleri

Regresyon grafiği parametreleri

Verileri bölmelendirme

Matris grafikler

Isı haritaları oluşturma

Isı haritalarını özelleştirme

Ek Grafik Türleri

Tek bir şekilde birden çok grafiği çizmek için Seaborn kullanımı.

FacetGrid, catplot ve lmplot kullanma

Bir FacetGrid Oluşturma

Bir catplot kullanma

Bir lmplot kullanma

PairGrid ve pairplot kullanımı

Bir PairGrid Oluşturma

pairplot kullanma

Ek pairplot'lar

JointGrid ve jointplot kullanma

JointGrid ve jointplot oluşturma

Jointplot'lar ve regresyon

Karmaşık jointplot'lar

Seaborn Grafiklerini Seçme

Veriyi Tanıyan Izgaralarda Grafikler Oluşturma

US Housing and Urban Development FY 2018 Fair Market Rent

Washington DC Bike Share

2018 College Scorecard Tuition

Daily Show Guests

Automobile Insurance Premiums

2010 US School Improvement Grants

Güzel ve bilgilendirici görselleştirmeleri kolayca yapmak ister misin? Öyleyse seaborn öğrenmelisin! Seaborn, Python veri bilimi araç setinin vazgeçilmez bir görselleştirme kütüphanesidir. Bu kursta, American Housing Survey, üniversite harç verileri ve popüler televizyon programı The Daily Show'un konukları gibi birden çok gerçek dünya veri kümesini analiz etmek için seaborn'un gelişmiş görselleştirme araçlarını nasıl kullanacağını öğreneceksin. Bu kursun ardından, verilerini farklı formatlarda görselleştirmek için seaborn fonksiyonlarını kullanabilecek ve ihtiyaçlarına uygun şekilde seaborn grafiklerini özelleştirebileceksin.

Data Manipulation with pandas

Seaborn ile verilerinizi farklı formatlarda görselleştirin ve Python'da özelleştirin.

Seaborn ile Orta Düzey Veri Görselleştirme

Seaborn’un gelişmiş görselleştirme araçlarıyla kolayca güzel ve bilgilendirici görselleştirmeler oluşturun.

Renk Paletleri

Seaborn ile Orta Düzey Veri Görselleştirme

Uygulamalı etkileşimli egzersiz