Mavzu: Deep learning

MAVZU: Vizualizatsiya va 
Seaborn kutubxonasi.
24-Amaliyot

REJA:
1.
Vizualizatsiyani rivojlanishi.
2.
Vizualizatsiya haqida tushuncha.
3.
Seaborn kutubxonasi
.

Vizualizatsiyani rivojlanishi
•
Tasvir ustunligi effekti haqida biror narsa bilasizmi? Bu tasvir va
rasmlar odam tomonidan so'z yoki matndan ko'ra yaxshiroq
eslab qoladigan hodisa. Bu ko'plab tajribalar bilan tasdiqlangan.
Masalan, tibbiyot sohasida olib borilgan tadqiqotlar shuni
ko'rsatdiki, odam dorining ko'rsatmalarini, agar unda rasm
bo'lsa, yaxshiroq tushunadi. Xususan, dori tavsiflovchi oddiy
matn 70% ga, tasvirli matn esa 95% ga so'riladi.
•
Boshqa bir tadqiqot shuni ko'rsatdiki, odamlarning 65% vizual
odamlardir, ya'ni. ko'pchilik ma'lumotni tasvirlar orqali yaxshiroq
qabul qiladi [V. Bredford, 2004]. Vizual idrok ma'lumotlarni
uzatishning eng tezkor usullaridan biridir. Miya ongsiz ravishda
ma'lumotni qayta ishlaydi, agar u rasmlar, piktogrammalar,
kulgichlar va boshqalar ko'rinishida taqdim etilsa. Shu bilan
birga, tasvirning ma'nosini tushunish uchun odamga atigi 150
millisekund kerak bo'ladi.

•
FreshBooks qiziqarli tadqiqot o'tkazdi, unda tasvirlar
matndan ko'ra ko'proq odamlar e'tiborini jalb qilishini
ko'rsatdi. O'z veb-saytida ular jamoa haqida ma'lumot
joylashtirdilar, xodimlarning fotosuratlari va ularning har
birining qisqacha tarjimai holini qo'shdilar. Natijada,
saytga tashrif buyuruvchilar matnni o'qishdan ko'ra,
fotosuratlarni ko'rish uchun 10% ko'proq vaqt sarflashlari
ma'lum bo'ldi. Foydalanuvchilar uchun minimal vaqt ichida
maksimal ma'lumot olish va kompaniyada haqiqiy odamlar
ishlashiga ishonch hosil qilish muhim edi.

Saytga tashrif buyuruvchilarni xaritasi quyidagicha ko'rinadi: 

•
Vizualizatsiya nafaqat yorqin rasmlar, balki grafiklar,
diagrammalar,
jadvallar,
diagrammalar,
matritsalar,
kartogrammalar va boshqalar. Ularning yordami bilan
ma'ruzachi ma'lumotni yanada tushunarli va esda qolarli
qiladi, chunki, masalan, statistik ma'lumotlar matnni
eshitish
yoki
o'qishdan
ko'ra
diagramma
shaklida
yaxshiroq qabul qilinadi.

•
Vizualizatsiya
- tomoshabinlarga hissiy ta'sir qilishning
ajoyib usuli. Masalan, siz shunchaki yosh onalar yomon
odatlardan voz kechishlari kerakligini aytishingiz mumkin,
ammo masalan, ushbu rasmni ko'rsatish yaxshiroqdir:

•
Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish - bu ma'lumotni idrok
etish va o'rganishda insonning eng samarali ishlashini
ta'minlaydigan
shaklda
uzatish
usuli.
Eng
mos
vizualizatsiya formatini aniqlash uchun siz taqdimotning
asosiy nuqtalarini ajratib ko'rsatishingiz, ma'lumotlarni
bloklarga
bo'lishingiz,
har
bir
slaydning
maqsadini
aniqlashingiz
va
maqsadli
auditoriya
kimligini
tushunishingiz kerak.
•
Agar siz matndan foydalanishga qaror qilsangiz ham,
slaydga joylashtirilgan matn ham to'g'ri dizaynni talab
qiladigan vizualizatsiya ekanligini unutmasligingiz kerak.
Biroq, buning uchun barcha vositalar sichqonchani bir
marta bosishda mavjud bo'lsa, nega noyob mahsulotni
yaratish zavqini rad qilasiz? Reklama va marketing
sohasidagi mutaxassislarning ushbu oddiy tavsiyalari
taqdimotingizni foydalanuvchilar uchun esda qolarli va
qiziqarli qilishga yordam beradi:

•
Uchdan birlik qoidasiga rioya qiling: bu kompozitsiyaning printsipi
bo'lib,
u
ramkaning
(slayd,
tarqatma
material
varag'i
va
boshqalar) ikkita vertikal va gorizontal chiziqqa shartli bo'linishini
nazarda tutadi. Ular gorizontal va vertikal ravishda uchdan bir
qismini tashkil qiladi. Tasvirdagi muhim nuqtalar chiziqlar
kesishgan joyga joylashtirilishi kerak. Bu sizning taqdimotingizni
vizual jihatdan muvozanatli va tartibsiz qilishga yordam beradi:
•
To'rdan
foydalaning:
ushbu
vosita
joylashuviga
qarab
kompozitsiya qoidalari va ma'lumotni idrok etish nuanslarini
hisobga olgan holda bo'sh joyni boshqarishga va ma'lumotni
to'g'ri joylashtirishga yordam beradi.
•
Tegishli
belgi
o'lchamini
tanlang:
Taqdimot
yaratuvchilari
ko'pincha belgilar foydalanuvchi ekranlarida qanday ko'rinishini
hisobga olmaydilar, masalan. ko'rish shartlari hisobga olinmaydi.
Kompyuterda taqdimotni ko'rayotgan bir kishi ma'lumotlarni
osongina o'qiy olishi, bu tanlangan formatni guruh sifatida katta
ekranda ko'rishda o'qish oson bo'lishini anglatmaydi. Belgilarning
o'lchamini ergonomik bog'liqliklar asosida hisoblash mumkin.

•
Agar tomoshabin ekrandan 4 metr masofada joylashgan
bo'lsa, harflarning balandligi taxminan 20-30 millimetr
bo'lishi kerak.
•
Shriftni tanlashda asosiy tamoyillarga amal qiling: siz bir
necha
turdagi
shriftlardan
foydalanishingiz
mumkin,
masalan, biri sarlavhalar uchun, ikkinchisi esa asosiy
matn uchun. Asosiysi, ular bir-biridan sezilarli darajada
farq qiladi. Sans serif shriftidan foydalaning. Agar shrift
tanlashda muammoga duch kelsangiz, Canva sahifasini
tekshiring yoki Google Fonts yoki Font Squirrel-dan
moslarini yuklab oling.

Seaborn kutubxonasi
•
Vizualizatsiya ma'lumotlarni tahlil qilish va talqin qilishning
muhim jihati hisoblanadi, chunki u murakkab ma'lumotlar
to'plamlarini oson tushunishga imkon beradi. Bu faqat
xom ma'lumotlar orqali ko'rinmasligi mumkin bo'lgan
naqshlar, munosabatlar va tendentsiyalarni aniqlashga
yordam beradi. So'nggi yillarda Python kutubxonalar va
ramkalarning keng doirasi tufayli ma'lumotlarni tahlil qilish
uchun eng mashhur dasturlash tillaridan biriga aylandi.
•
Python tilidagi mashhur
ma’lumotlarni vizualizatsiya qilish
kutubxonasi
bo‘lgan Seabornga e’tibor qaratamiz, u
informatsion statistik grafiklarni yaratish uchun qulay
interfeysni taklif etadi.

•
Seaborn nima? 
Matplotlib-ning
tepasida
qurilgan
Seaborn
-
ma'lumotlarni
vizualizatsiya qilish uchun taniqli Python kutubxonasi bo'lib, u
vizual jozibador va informatsion statistik grafiklarni ishlab
chiqarish uchun qulay interfeysni taklif qiladi. U Pandas
ma'lumotlar ramkalari bilan ishlash uchun mo'ljallangan bo'lib,
ma'lumotlarni tez va samarali tarzda vizualizatsiya qilish va
o'rganishni osonlashtiradi.
Seabornning asosiy afzalligi uning minimal kodlash harakatlari
bilan jozibali uchastkalarni yaratish qobiliyatidadir. U bir qator
standart mavzular va ranglar palitrasini taqdim etadi, ularni siz
o'zingizning xohishingizga ko'ra osongina sozlashingiz mumkin.
Bundan
tashqari,
Seaborn
bir
qator
o'rnatilgan
statistik
funktsiyalarni taklif qiladi, bu foydalanuvchilarga o'zlarining
vizualizatsiyalari bilan murakkab statistik tahlillarni osonlik bilan
bajarishga imkon beradi.

•
Seabornning yana bir e'tiborga molik xususiyati uning
murakkab ko'p syujetli vizualizatsiya yaratish qobiliyatidir.
Seaborn
yordamida
foydalanuvchilar
bir
nechta
o'zgaruvchilar
yoki
ma'lumotlarning
kichik
to'plamlari
o'rtasida oson taqqoslash imkonini beruvchi uchastkalar
panjaralarini
yaratishi
mumkin.
Bu
uni
tadqiqot
ma'lumotlarini tahlil qilish va taqdim etish uchun ideal
vositaga aylantiradi.
•
Seaborn - bu Python-dagi kuchli va moslashuvchan
ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish kutubxonasi bo'lib, u
informatsion va estetik jihatdan yoqimli statistik grafiklarni
yaratish uchun ishlatish uchun qulay interfeysni taklif
qiladi.
U
ilg'or
statistik
tahlilni
o'z
ichiga
olgan
ma'lumotlarni
vizualizatsiya
qilish
uchun
bir
qator
vositalarni taqdim etadi va murakkab ko'p uchastkali
vizualizatsiyalarni yaratishni osonlashtiradi.

•
Seaborn va Matplotlib Python-ning ikkita eng keng tarqalgan
ma'lumotlarni
vizualizatsiya
qilish
kutubxonalari
Matplotlib
va
​​Seaborn. Ikkala kutubxona ham yuqori sifatli grafikalar va
vizualizatsiya yaratish uchun mo'ljallangan bo'lsa-da, ular turli
xil foydalanish holatlariga mos keladigan bir nechta asosiy
farqlarga
ega.
Matplotlib
va
​​Seaborn o'rtasidagi asosiy
farqlardan biri bu ularning diqqat markazida. Matplotlib - bu
juda moslasht Arial (
Основной текст) rilgan vizualizatsiya
yaratish uchun keng ko'lamli vositalarni taqdim etadigan past
darajadagi chizmachilik kutubxonasi. Bu juda moslashuvchan
kutubxona bo'lib, foydalanuvchilarga o'zlari tasavvur qiladigan
deyarli har qanday syujetni yaratishga imkon beradi. Ushbu
moslashuvchanlik yanada keskin o'rganish egri chizig'i va
batafsil kod bilan ta'minlanadi.

•
Seaborn
esa
statistik
grafiklarni
yaratish
uchun
yuqori
darajadagi interfeysdir. U Matplotlib-ning ustiga qurilgan va
umumiy statistik chizmalarni yaratish uchun oddiyroq, intuitiv
interfeysni taqdim etadi. Seaborn Pandas ma'lumotlar ramkalari
bilan ishlash uchun mo'ljallangan, bu minimal kod bilan
vizualizatsiya
yaratishni
osonlashtiradi.
Bundan
tashqari,
foydalanuvchilarga o'zlarining vizualizatsiyalari bilan murakkab
statistik tahlillarni osonlik bilan bajarishga imkon beruvchi bir
qator o'rnatilgan statistik funktsiyalarni taklif etadi. Matplotlib
va
​​Seaborn o'rtasidagi yana bir asosiy farq ularning standart
uslublari va ranglar palitrasidir. Matplotlib standart uslublar va
ranglar palitralarining cheklangan to'plamini taqdim etadi, bu
foydalanuvchilardan kerakli ko'rinishga erishish uchun o'z
uchastkalarini qo'lda sozlashni talab qiladi. Boshqa tomondan,
Seaborn har xil turdagi ma'lumotlar va vizualizatsiya uchun
optimallashtirilgan bir qator standart uslublar va ranglar
palitralarini
taklif
qiladi.
Bu
foydalanuvchilarga
minimal
moslashtirish bilan vizual jozibali uchastkalarni yaratishni
osonlashtiradi.

•
Ikkala kutubxonaning ham kuchli va zaif tomonlari bo'lsa-da,
Seaborn odatda statistik grafikalar va tadqiqot ma'lumotlarini
tahlil
qilish
uchun
ko'proq
mos
keladi,
Matplotlib
esa
taqdimotlar
va
nashrlar
uchun
juda
moslashtirilgan
uchastkalarni yaratish uchun ko'proq mos keladi. Ammo shuni
ta'kidlash joizki, Seaborn Matplotlibning tepasida qurilgan va
ikkala kutubxonadan ikkala kutubxonaning kuchli tomonlarini
ishlatadigan murakkab,
juda moslashtirilgan
vizualizatsiya
yaratish uchun birgalikda foydalanish mumkin. Matplotlibni
Python
oʻquv qoʻllanmasida Matplotlib bilan chizma tuzishga
kirishimiz bilan batafsilroq
oʻrganishingiz mumkin. Matplotlib
va
​​Seaborn ikkalasi ham Python-da turli xil kuchli va zaif
tomonlarga
ega
kuchli
ma'lumotlarni
vizualizatsiya
qilish
kutubxonalari. Ikki kutubxona o'rtasidagi farqlarni tushunish
foydalanuvchilarga ma'lumotlarni vizualizatsiya qilishning o'ziga
xos ehtiyojlari uchun to'g'ri vositani tanlashga yordam beradi.

•
Seabornni o'rnatish Seaborn Python 3.7+ da qo'llab-
quvvatlanadi va juda kam asosiy bog'liqliklarga ega.
Seaborn-ni o'rnatish juda oddiy. Siz uni Python-ning pip
menejeri yoki conda paket menejeri bilan o'rnatishingiz
mumkin.

E’TIBOR 
UCHUN 
RAHMAT!