2/23/23, 10:36 AM
Vizualizatsiya.ipynb - Colaboratory
Mashinali o'qitish turlari. Mashinali o'qitish uchun instrumintal vositalar.
Vizualizatsiya
Chiziqli grafiklar. matplotlib paketi.
Biz modellar qurishda va ularni taxlil qilishda ma'lumotlarni grafik ko'rinishida taqdim qila bilish muhim ko'nikmalardan biri
hisoblanadi. Ayniqsa, oddiy odamlar (buyurtmachi, rahbar, hamkasblar) uchun sonlar va jadvallardan ko'ra grafiklarni tushunish
osonroq kechadi.
Muhandis sifatida, ba'zida o'zimiz uchun ham grafiklardan qo'shimcha ma'lumotlar olishimiz mumkin. Grafiklar nafaqat ma'lumotlarga
ishlov berish balki yakuniy natijalarni taqdim qilishda ham faol ishlatiladi.
Pythonda grafiklar bilan ishlash uchun eng mashhur kutubxonalar bu matplotlib va u asosida qurilgan seaborn kutubxonalaridir.
Keling matplotlib kutubxonasi bilan tanishamiz.
1.CHIZIQLI GRAFIKLAR(LINE PLOTS)
Biz chiziqli grafiklar yordamida Tendensiyalarni kuzatamiz yani vaqt o'tishi bilan bizdagi malumotlar qanday o'zgarishini ko'rib borish
mumkun.
Code
Text
2.USTUNLI GRAFIKLAR(BAR GRAPHS)
Ustunli grafiklar yordamida biz alohida ustunlarni va o'zgaruvchilarni solishtirishimiz mumkun.
https://colab.research.google.com/drive/1meL6rMr8Vb-IAMyfjyMi8QMsg3yvJpLr#scrollTo=K95uSAr14wFu&printMode=true
1/7
2/23/23, 10:36 AM
Vizualizatsiya.ipynb - Colaboratory
3.TARQOQLIK GRAFIGI (SCATTER PLOT)
Scatter plot yordamida ma'lumotlar qanchalik tarqoq ekanin kuzatishimiz mumkin. Bu grafik ham bir nechta ustunlar orasidagi
bog'liqlikni (korrelyasiyani) ko'rishga xizmat qiladi.
4.TAQSIMOT GRAFIGI (DISTRIBUTION)
Taqsimot grafik - o'zgaruvchi (ustun)da qanday qiymatlar mavjudligi va ularning ehtimolligini ko'rsatuvchi grafik.
https://colab.research.google.com/drive/1meL6rMr8Vb-IAMyfjyMi8QMsg3yvJpLr#scrollTo=K95uSAr14wFu&printMode=true
2/7
2/23/23, 10:36 AM
Vizualizatsiya.ipynb - Colaboratory
BIZ DARSIMIZ DAVOMIDA YUQORIDAGI GRAFIKLAR BILAN ISHLASHNI KO'RIB O'TAMIZ.
# oldin bizga kerakli kutubxonalarni chaqirib olamiz
import numpy as np
import pandas as pd
Amaliyot
Keling eng oddiy biror tug'ri chiziqni grafigini chizib ko'ramiz
# matplotlib kutubxonasidagi pyplot modulini chaqirib olamiz
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
# shu grafiklarni bevosita shu oynaning o'zida chiqarishimiz uchun men quydagi modni yozaman
# (pycharm yoki VC da ishlayotgan bulsangiz bu shart emas)
# biz sonlar ruyhatini hosil qilamiz
x=np.arange(10)
x
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
# plot() funksiyasi yordamida chizmani chizamiz
plt.plot(x)
plt.show()
https://colab.research.google.com/drive/1meL6rMr8Vb-IAMyfjyMi8QMsg3yvJpLr#scrollTo=K95uSAr14wFu&printMode=true
3/7
2/23/23, 10:36 AM
Vizualizatsiya.ipynb - Colaboratory
# keling endi biz murakkabroq funksiyaning grafigini chizib kuramiz x ning ham y ning ham qiymatlarini beramiz
# x va y ning qiymatlarini hosil qilamiz.
x=np.arange(0,4*np.pi,0.1)
y=np.sin(x)
# shu qiymatlar asosida grafikni chizib ko'ramiz
plt.plot(x,y)
plt.show()
Demak biz grafiklar bilan ishlayotganimiz uchun ularni chiroyliroq qilib chiqarishimiz uchun qushumcha paramitrlari ham bor.
linewidth - chiziq qalinligi (0.5 dan 3 gacha)
linestyle - chiziq stili
(-) - oddiy chiziq
(--) - uzik chiziq
(-.) - chiziq va nuqta
(:) - nuqtali chiziq
(None) yoki " " - chiziq yo'q
color - chiziq rangi
'b' - ko'k (blue)
'c' - havorang (cyan)
'g' - yashil (green)
'k' - qora (black)
'm' - pushti (magenta)
'r' - qizil (red)
'y' - sariq (yellow)
Bundan tashqari ranglar HEX ('#FF5733') yoki RGBA (255,182,193,0.5) formatlarida ham berilishi mumkin.
Turli ranglar uchun HEX va RGBA qiymatlarni https://htmlcolorcodes.com/ sahifasidan olishingiz mumkin.
alpha - chiziq shaffofligi (0 shaffof, 0.5 yarim-shaffof, 1 shaffof emas)
marker - marker
'.' - nuqta
'o' - aylana
'v' - pastga qaragan uchburchak
'^' - tepaga qaragan uchburchak
'*' - yulduz
# linewidth, linestyle parametrlari.
plt.plot(x,y,linewidth=2,linestyle="-",alpha=0.7,marker="*",color="b")
plt.show()
https://colab.research.google.com/drive/1meL6rMr8Vb-IAMyfjyMi8QMsg3yvJpLr#scrollTo=K95uSAr14wFu&printMode=true
4/7
2/23/23, 10:36 AM
Vizualizatsiya.ipynb - Colaboratory
# qalinligi 2, yuluq chiziq
# alpha, marker va color
# keling yana
qolgan parametrlarni ham qushamiz grid() funksiyasi
plt.plot(x,y,linewidth=2,linestyle="-",alpha=0.7,marker="*",color="b")
plt.grid(linewidth=0.5,linestyle="-",alpha=0.3,color="r")
plt.show()
Grafigimizni yanada yaxshiroq ifodalash uchun quydagi funksiyalardan ham foydalanishimiz mumkun.
# funksiya grafigiga nom berish title() funksiyasi
plt.title("sin(x) funksiya grafigi")
plt.plot(x,y,linewidth=2,linestyle="-",alpha=0.7,marker="*",color="b")
plt.grid(linewidth=0.5,linestyle="-",alpha=0.3,color="r")
# x - o'q nomi:
plt.xlabel("PI ning qiymatlari")
# y - o'q nomi:
plt.ylabel("sin(x)")
# Setka qo'shamiz
plt.show()
https://colab.research.google.com/drive/1meL6rMr8Vb-IAMyfjyMi8QMsg3yvJpLr#scrollTo=K95uSAr14wFu&printMode=true
5/7
2/23/23, 10:36 AM
Vizualizatsiya.ipynb - Colaboratory
Grafik hajmini o'zgartirish va har bir funksiyalarning ham parametrlari bilan tanishish.
# funksiya grafigini ulchamini o'zgartirish figure() metodi.
plt.figure(figsize=(12,6))
plt.title("sin(x) funksiya grafigi")
plt.plot(x,y,linewidth=2,linestyle="-",alpha=0.7,marker="*",color="b")
plt.grid(linewidth=0.5,linestyle="-",alpha=0.3,color="r")
# x - o'q nomi:
plt.xlabel("PI ning qiymatlari")
# y - o'q nomi:
plt.ylabel("sin(x)")
# Setka qo'shamiz
plt.show()
plt.savefig("j.png")
<Figure size 432x288 with 0 Axes>
Ikkita grafikni bittada chizish
# ikkita funksiya grafigini bitta chizmada chizish.
# ma'lumotlarni hosil qilib olamiz.
# Grafik nomi:,
# x-o'q nomi:
# y-o'q nomi
# setkani o'zgartirish
https://colab.research.google.com/drive/1meL6rMr8Vb-IAMyfjyMi8QMsg3yvJpLr#scrollTo=K95uSAr14wFu&printMode=true
6/7
2/23/23, 10:36 AM
Vizualizatsiya.ipynb - Colaboratory
https://colab.research.google.com/drive/1meL6rMr8Vb-IAMyfjyMi8QMsg3yvJpLr#scrollTo=K95uSAr14wFu&printMode=true
7/7