Python Eğitimi

Python ANA SAYFA Python Tanıtımı Python Başlarken Python Sözdizimi Python Yorumları Python Değişkenleri Python Veri Türleri Python Numaraları Python Döküm Python Dizeleri Python Boole'leri Python Operatörleri Python Listeleri piton demetleri Python Setleri Python Sözlükleri Python Eğer... Başka Python while Döngüleri Döngüler için Python Python Fonksiyonları piton lambda Python Dizileri Python Sınıfları/Nesneleri Python Kalıtımı Python Yineleyiciler Python Kapsamı Python Modülleri Python Tarihleri Python Matematik Python JSON'u Python Normal İfade Python PIP'si Python Deneyin... Hariç Python Kullanıcı Girişi Python Dize Biçimlendirme

Dosya yönetimi

Python Dosya İşleme Python Okuma Dosyaları Python Dosyaları Yazma/Oluşturma Python Dosyaları Sil

Python Modülleri

NumPy Eğitimi Panda İzlenecek Yol Scipy Eğitimi

Python Matplotlib'i

Matplotlib'e Giriş Matplotlib Başlarken Matplotlib Pyplot Matplotlib Çizimi Matplotlib İşaretçileri Matplotlib Hattı Matplotlib Etiketleri Matplotlib Izgarası Matplotlib Alt Noktaları Matplotlib Dağılımı Matplotlib Çubukları Matplotlib Histogramları Matplotlib Pasta Grafikleri

Makine öğrenme

Başlarken Ortalama Medyan Modu Standart sapma Yüzdelik Veri Dağıtımı Normal Veri Dağılımı Dağılım grafiği Doğrusal Regresyon Polinom Regresyon Çoklu regresyon Ölçek Tren/Test Karar ağacı

Python MySQL

MySQL'e Başlayın MySQL Veritabanı Oluştur MySQL Tablo Oluştur MySQL Ekle MySQL Seçimi MySQL Nerede MySQL Sıralaması MySQL Sil MySQL Bırakma Tablosu MySQL Güncellemesi MySQL Sınırı MySQL'e Katılma

Python MongoDB

MongoDB Başlarken MongoDB Veritabanı Oluştur MongoDB Koleksiyon Oluştur MongoDB Ekle MongoDB Bul MongoDB Sorgusu MongoDB Sıralaması MongoDB Sil MongoDB Damla Koleksiyonu MongoDB Güncellemesi MongoDB Sınırı

Python Referansı

Python'a Genel Bakış Python Yerleşik İşlevleri Python Dizisi Yöntemleri Python Liste Yöntemleri Python Sözlük Yöntemleri Python Tuple Yöntemleri Python Kümesi Yöntemleri Python Dosya Yöntemleri Python Anahtar Kelimeleri Python İstisnaları Python Sözlüğü

Modül Referansı

Rastgele Modül İstek Modülü İstatistik Modülü Matematik Modülü cMath Modülü

Python Nasıl Yapılır?

Liste Kopyalarını Kaldır Bir Dizeyi Ters Çevir İki Sayı Ekle

Python Örnekleri

Python Örnekleri Python Derleyici Python Alıştırmaları Python Testi Python Sertifikası

Makine Öğrenimi - Veri Dağıtımı


Veri Dağıtımı

Bu öğreticinin önceki bölümlerinde, yalnızca farklı kavramları anlamak için örneklerimizde çok az miktarda veriyle çalıştık.

Gerçek dünyada, veri kümeleri çok daha büyüktür, ancak en azından bir projenin erken bir aşamasında gerçek dünya verilerini toplamak zor olabilir.

Büyük Veri Kümelerini Nasıl Elde Edebiliriz?

Test için büyük veri kümeleri oluşturmak için, herhangi bir boyutta rastgele veri kümeleri oluşturmak için bir dizi yöntemle birlikte gelen Python modülü NumPy'yi kullanıyoruz.

Örnek

0 ile 5 arasında 250 rastgele kayan nokta içeren bir dizi oluşturun:

import numpy

x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)

print(x)

histogram

Veri setini görselleştirmek için topladığımız verilerle bir histogram çizebiliriz.

Bir histogram çizmek için Python modülü Matplotlib'i kullanacağız.

Matplotlib Eğitimimizde Matplotlib modülü hakkında bilgi edinin .

Örnek

Bir histogram çizin:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 250)

plt.hist(x, 5)
plt.show()

Sonuç:

Histogram Açıklaması

5 çubuklu bir histogram çizmek için yukarıdaki örnekteki diziyi kullanıyoruz.

İlk çubuk, dizideki kaç değerin 0 ile 1 arasında olduğunu gösterir.

İkinci çubuk, 1 ile 2 arasında kaç değer olduğunu gösterir.

Vb.

Bu bize şu sonucu verir:

  • 52 değer 0 ile 1 arasındadır
  • 48 değer 1 ile 2 arasındadır
  • 49 değer 2 ile 3 arasındadır
  • 51 değer 3 ile 4 arasındadır
  • 50 değer 4 ile 5 arasındadır

Not: Dizi değerleri rastgele sayılardır ve bilgisayarınızda tam olarak aynı sonucu göstermez.

Büyük Veri Dağıtımları

250 değer içeren bir dizi çok büyük sayılmaz ama artık rastgele bir değer kümesi oluşturmayı biliyorsunuz ve parametreleri değiştirerek istediğiniz kadar büyük veri kümesi oluşturabilirsiniz.

Örnek

100.000 rastgele sayı içeren bir dizi oluşturun ve bunları 100 çubuklu bir histogram kullanarak görüntüleyin:

import numpy
import matplotlib.pyplot as plt

x = numpy.random.uniform(0.0, 5.0, 100000)

plt.hist(x, 100)
plt.show()