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...

Colab ile Python Dosyası Açma

 Hiç kolay olmadı. Açmak istediğimiz Python dosyasını drive'da, Colab çalışma belgemizin bulunduğu klasöre indiriyoruz. Normalde Python çalıştırırken,  açmak istediğimiz dosya, resim, text vs.örneğin Spyder kurulu olan klasörde ise doğrudan açılıyordu. Ama burada öyle olmadı. Aynı klasörde olmalarına rağmen açmadı. Çünkü Python dosyasını drive'a indirdikten sonra sıfırlayıp  ! kill - 16  - 1 yazınca ilgili aralıktaki tüm hücreleri yok sayıp bir nevi resetlemiş oluyor. Daha sonra tekrar Colab üzerinden drive logini yapmak gerekti. Hatırlarsak from  google.colab  import  drive drive.mount( '/gdrive' ) %cd  /gdrive satırlarını çalıştırarak drive'a giriş yapıp şifre kopyalayıp girmiştik. Daha sonra import  os os.chdir( "/gdrive/My Drive/DeepLearn" ) ile Python dosyası ve Colab belgesinin bulunduğu (bendeki adı DeepLearn) klasöre girdik. Şimdi !ls yazınca bu klasördeki dosyaları gördük: Burada Deneme benim Colab belgem, Euroka5Kasım.py i...

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.