Ana içeriğe atla

Colab İncelemeye Devam: Snippet'lar

     Her yapmak istediğimiz işin kodunu kendimiz mi yazacağız? Böyle olması zor, üstelik de vakit alıcı. Colab'in en güzel taraflarından biri, kod parçacıkları (snippets) barındırıyor olması. Bunlar o kadar çok ki, arama ya da filtreleme yapılarak istenilen kod parçacığına ulaşılabiliyor. Üzerinde değişiklik yaparak kendi programımızda kullanabiliyoruz. Yani, hazır küçük parçaları birleştirerek bütüne ulaşabiliyoruz. Burada veri görselleştime ile ilgili kod parçacıklarının çokluğu dikkatimi çekti. 

    Örnek olarak Visualization: Bar Plot in Altair snippet'ını aldım:


Çalıştırdığımda:


grafiğini verdi. Koda baktığımda, öncelikle bir veri kütüphanesi getiriliyor. Bunların arasından da "cars" isimli veri paketi çekiliyor. Anladığım kadarı ile, sütun grafik çizimini altair yapıyor. Verileri görebilmek için print(cars) yazarak tekrar çalıştırdım:


 Görülüyor ki bu veriler Amerika, Avrupa ve Japonya orijinli 406 arabayı 8 kritere göre karşılaştırıyor. Grafik, bir galon yakıtla gidilebilen yola göre üç üretim bölgesini karşılaştırıyor. Koda baktığımda, x'in 'miles_per_Gallon' sütunun ortalaması olduğunu görüyorum. Ancak tüm sütunun değil, Origin sütununda bulunan her farklı maddenin ortalamasını ayrı ayrı alıyor. 

Aklıma ne geldi? O zaman y olarak 'Origin' değil de, 'Year' alınırsa, her yıl için, üretilen araçların bir galon yakıtla ortalama kaç km. yol gittiğini görüyor olmamız lazım. Hemen denedim:


Oldu... Görüyoruz ki, bir galon yakıtla gidilen yol yıllar geçtikçe artmış. Ancak buradaki color kısmın anlayamadım. Neden hepsi mavi oldu? Acaba bu sütundaki verilerin tamamının 'Jan 01' ile başlaması mı buna neden oluyor? 


 



Yorumlar

Bu blogdaki popüler yayınlar

Veri Bilimi İçin Python Kütüphaneleri: Colab'da İlk Programım

Daha önce, matris işlemleri için Numpy ve veri görselleştirmesi, grafik çizimi vb. amaçlarla Matplotlib kütüphanelerini kullanmıştım. Bu ikisiyle burada da karşılaştım. Sanırım Derin Öğrenme çalışırken bunları çok kullanıyoruz.  Üstteki resimde görüldüğü gibi, bilgisayara yükleme yapmadan online olarak bu kütüphaneleri getirmek (import) mümkün olabiliyor. Ve ilk programım şu oldu: Aslında listeleri Numpy kullanarak oluşturmak istedim ama olmadı...

Derin Öğrenme ve Programlama Dilleri

       "Derin öğrenme nedir, ne işe yarar?" gibi soruları (ve cevaplarını) bir kenara bırakıyorum. Çünkü bu satırları okuyan, o aşamayı geçmiştir sanırım. Bu akşam veri biliminde ve yapay zekada en çok kullanılan programlama dillerinin hangileri olduğunu öğrendim. İlk sırada tabii ki Python var ki, zaten sürekli gündemimde. Diğerleri de sırasıyla C/C++, Java, R ve Javascript (diğerleri ile az ya da çok tanışmış vaziyetteyim ama, bakalım R ile ilk karşılaşmamız ne zaman olacak?). Günlük konuşma diline (İngilizce) yakın olması, açık kaynak kodlu olması Python dilini bu alanda da en üste taşımış durumda. Python ile tanışmam yaklaşık 6 sene önce oldu. O gün bugündür diğer dillere soğuk bakmaktayım. Ancak Processing yazılımı sayesinde Javascript'e biraz ısınmıştım ki, onun da Python versiyonu oldukça ilerledi ve ben bugünlerde orada da Javascript'le vedalaşmak üzereyim.   Anladığım kadarıyla, Derin Öğrenme süreci de kütüphanelerle gerçekleşiyor. TensorFlow, Caffe, Py...

Colab Üzerinden Kütüphane Kurma ve Çalıştırma

 Meğer online Python çalıştırmak ne güzelmiş... Keras kurmak hiç bu kadar kolay olmamıştı. Tek yaptığım kod satırına  !  pip install -q keras yazarak çalıştırmak oldu. Böylece Keras bir kaç saniye içinde kuruldu. Daha sonra import  keras yazıp çalıştırarak Keras'ı çağırdık. Bu kurulum dikkat ederseniz pip kulanarak gerçekleştirildi. Kütüphane kurmanın bir diğer yolu da get apt kullanmak. Örneğin Graphviz kütüphanesini bu yolla kurmak için: ! apt-get install graphviz -y yazarak çalıştırıyoruz.