Plotly ile Etkileşimli Görselleştirmeler
Plotly Express, etkileşimli grafikler, dashboard'lar, animasyonlar, coğrafi haritalar, dışa aktarma
1Plotly Express ile Plotly Graph Objects arasındaki temel fark nedir?
Plotly Express ile Plotly Graph Objects arasındaki temel fark nedir?
Cevap
Plotly Express, basit parametrelerle tek satır kodda grafik oluşturmaya olanak tanıyan yüksek seviyeli bir API'dir. Plotly Graph Objects ise her grafik öğesi üzerinde tam kontrol sunan düşük seviyeli API'dir. Plotly Express dahili olarak Graph Objects kullanır, bu da grafikleri daha fazla özelleştirmek için ikisi arasında geçiş yapmayı mümkün kılar.
2Pandas DataFrame'den Plotly Express ile scatter plot nasıl oluşturulur?
Pandas DataFrame'den Plotly Express ile scatter plot nasıl oluşturulur?
Cevap
px.scatter() fonksiyonu bir DataFrame alır ve her eksende görüntülenecek sütunları belirtmek için x ve y parametrelerini kullanır. Bu özlü sözdizimi, karmaşık yapılandırma olmadan etkileşimli görselleştirmeleri hızlıca oluşturmaya olanak tanır. color, size ve hover_data gibi isteğe bağlı parametreler grafiği zenginleştirmeye olanak sağlar.
3Plotly Express'in hangi parametresi noktaları kategorik bir değişkene göre renklendirmeye olanak tanır?
Plotly Express'in hangi parametresi noktaları kategorik bir değişkene göre renklendirmeye olanak tanır?
Cevap
Plotly Express'teki color parametresi, kategorik bir değişkenin her benzersiz değerine otomatik olarak farklı renkler atar. Plotly etkileşimli bir gösterge oluşturur ve görsel ayrım için optimize edilmiş varsayılan bir renk paleti kullanır. Bu parametre, renk gradyanı oluşturmak için sayısal değişkenlerle de çalışır.
Jupyter notebook'ta Plotly grafiği nasıl gösterilir?
Paylaşmak için Plotly grafiği HTML formatına nasıl dışa aktarılır?
+15 mülakat soruları
Diğer Data Science & ML mülakat konuları
Python Temelleri
Python Nesne Yönelimli Programlama
Python Veri Yapıları
Git Temelleri
SQL Temelleri
NumPy Temelleri
Pandas Temelleri
Jupyter & Google Colab
SQL Joins ve Gelişmiş Sorgular
İleri Pandas
Matplotlib & Seaborn ile Görselleştirme
Tanımlayıcı İstatistik
Çıkarımsal İstatistik
Web Scraping
BigQuery & Cloud Data
Feature Engineering
Denetimli ML: Regresyon
Denetimli ML: Sınıflandırma
Karar Ağaçları ve Topluluk Yöntemleri
Denetimsiz ML
ML Pipeline'ları & Doğrulama
Zaman Serileri & Tahminleme
Deep Learning Temelleri
TensorFlow & Keras
CNN ve görüntü sınıflandırma
RNN ve Diziler
Transformers ve Attention
NLP ve Hugging Face
GenAI ve LangChain
MLOps ve Dağıtım
Bir sonraki mülakatın için Data Science & ML'de uzmanlaş
Tüm sorulara, flashcards'a, teknik testlere, code review alıştırmalarına ve mülakat simülatörlerine eriş.
Ücretsiz başla