GRAPHICS CAPABILITIES IN PYTHON

Yıl 2023, Cilt: 10 Sayı: Prof. Dr. RASKUL IBRAGIMOV Özel Sayısı, 1 - 14, 15.05.2023

Gulnur Abdimanapova , Lazzat Zhaidakbayeva , Sapargali Aldeshov

Öz

Makale, Python programlama dilindeki grafiklerin temel özelliklerini ve faydalarını incelemektedir. Makale, Python'da Matplotlib ve Plotly gibi grafikler oluşturmak için popüler kütüphanelere genel bir bakışla başlar ve bunların özelliklerini ve faydalarını karşılaştırır.
Makalenin ilerleyen bölümlerinde, Python'da doğrusal, sütunlu, dairesel, üç boyutlu ve diğerleri gibi oluşturulabilecek farklı grafik türleri ayrıntılı olarak ele alınmaktadır. Buna ek olarak, makale, koordinat eksenlerini değiştirmek, renk şemasını seçmek, yazıtlar eklemek ve diğerleri gibi grafikleri ayarlama yöntemlerini açıklamaktadır.
Makale ayrıca Plotly kütüphanesini kullanarak etkileşimli grafikler oluşturma olanaklarına da ayrıntılı olarak bakmaktadır. Bu, tek bir grafikte çok miktarda veriyi görüntülemek için yararlı olabilir ve kullanıcıların grafiği çeşitli açılardan ölçeklendirmelerine, döndürmelerine ve görüntülemelerine olanak tanır.
Genel olarak, bu makale Python'daki grafiklerin temel yeteneklerine yararlı bir genel bakış sağlar ve veri analizi, dashboard'lar ve raporlar oluşturma veya yalnızca verileri görselleştirmekle ilgilenenler için yararlı olabilir.

Anahtar Kelimeler

grafik, programlama, kütüphane, modül, grafik yetenekleri

Kaynakça

• Wikipedia. Python: Free Encyclopedia. Electronic data. [electronic resource]. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Python.
• Toby Segaran. (2007) Programming Collective Intelligence: Building Smart Web 2.0 Applications. — O'Reilly Media, Inc., 308 p. ISBN: 9780596529321
• Sandro Tosi. (2009) Matplotlib for Python Developers. Packt Publishing. 308 p. ISBN: 978-1847197900
• Shabanov P.A. Scientific graphics in python [Electronic resource]. URL: https://github.com/whitehorn/Scientific_graphics_in_python
• Abdrakhmanov M.I. (2018) Python. Data visualization: Matplotlib, Seaborn, Mayavi. Competition for research papers: technological innovations and scientific discoveries international research competition. SIC Bulletin of science. 59. [Electronic resource]. URL: https://devpractice.ru/book-pythondata-viz
• Lemeshevsky S.V. (2020) Graphical visualization of data. Institute of Mathematics of the National Academy of Sciences of Belarus. 25 p. https://slemeshevsky.github.io/python-course/visual/pdf/visual.pdf
• Ozerova G.P. (2022) Fundamentals of Python programming in examples and tasks. Vladivostok: FEFU Publishing House. 128 p.
• Jake VanderPlas. (2017) Python Data Science Handbook. Published by O’Reilly Media. 548 p.
• Dawson M. (2012) Programming in Python. - St. Petersburg: Peter. p. 79-83
• Suzi R.A. (2006) Python programming language: Textbook. M.: INTUIT, BINOM. Laboratory of Knowledge. 206 p.