8-Mustaqil ish Mavzu: Graflarda izlash

8-Mustaqil ish
Mavzu: Graflarda izlash.
Dasturlash ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish kerak bo'lganda grafiklar yordamida ma'lumotlarni tahlil qilishni osonlashtiradi. Grafik ma'lumotlar ma'lumotlarni tabiiy va intuitiv talqin qilish imkonini beradi. Dasturni nosozliklarni tuzatish jarayoni uchun grafiklardan foydalanish dastur ishga tushirilganda qanday ma'lumotlar to'planishi va qaysi bosqichlarda qanday ma'lumotlardan foydalanilishini ko'rish imkonini beradi.

Dasturlash tillari ko'plab grafik kutubxonalarni taqdim etgan holda ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun ishlatilishi mumkin. Ushbu diagrammalar turli shakl va o'lchamdagi ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish uchun ishlatilishi mumkin. Masalan, chiziqli diagramma ma'lumotlar to'plamining o'zgarishini ko'rsatish uchun ishlatilishi mumkin, chiziqli diagramma esa ma'lumotlar to'plamining tendentsiyalarini ko'rsatish uchun ishlatilishi mumkin.

Grafiklardan tizim ish faoliyatini kuzatish yoki xatolarni aniqlash uchun ham foydalanish mumkin. Protsessordan foydalanish grafikasi tizimdagi qiyinchiliklar yoki kuchli tomonlarni aniqlashga yordam beradi. Tarmoqning ishlashini grafigi yuklashda tarmoq qanday harakat qilishini ko'rsatadi.

Ma'lumotlarning grafikasini tuzish orqali dasturchilar o'zlarining noto'g'ri kodlarini aniqlashlari va optimallashtirishlari mumkin. Vizualizatsiya ma'lumotlarning tabiati va o'zaro bog'liqligini tushunishda muhim yordamchi bo'lib, dasturchilarning kodi va algoritmlarini yanada mustahkam va izchil qilish imkonini beradi.

Dasturlashda graflar, ma'lumotlarni model va ko'rsatish uchun foydalaniladigan monitoring vositalari hisoblanadi. Graflar ko'rinishi aniqligi va qulayligi sababli, ular ko'p sohada ishlatiladi. Grafiklar, bizga ma'lumotlar to'plangan tavsiyalarini oshirib beradi va o'z ko'rinishidan ma'lumotlarimizning ma'na va taqsimlanishi haqidagi ma'lumotlarimizni yaxshilaydi.

Python tilida matematik va statistika topshiriqlarni bajarish uchun **Matplotlib** va **Seaborn** kutubxonalaridan foydalanish mumkin.

Matplotlib kutubxonasida quyidagi usullar bilan grafiklarni ishlab chiqish mumkin:

- `plot()` funksiyasi yordamida o'zgaruvchilar sxemasi yaratish

- `scatter()` funksiyasi yordamida scattering yoki to'plangan ma'lumotlarni ko'rsatish
- `bar()` funksiyasi yordamida diqqat markazi holatidagi bog'lamalar va kamchiliklar hisoblanadi.

Seaborn kutubxonasida quyidagi usullar yordamida grafiklar aniqlash mumkin:

- Stripes, box va scatter texnalogiyalarida taqqoslanish yuzaga keladi.
- "heatmaps" yordamida ma'lumot tarixlari ko'rsatish mumkin.
- "Pairplot" va "FacetGrid" funksiyalari yordamida jadvallarni yoritish mumkin.

Shu bilan birga, Matplotlib va Seaborn kutubhonalari, dasturchilar uchun foydali matematik topshiriqlarni bajargan ma'lumotlar yig'ib olish uchun foydalanishi oson va qulaydir.

Matplotlib va Seaborn kutubxonalari yordamida Python tilida ko'plab visualizatsiya turli ko'rinishda yaratish mumkin. Quyidagi usulda Matplotlib kutubxonasidagi `plot()` va `scatter()` funksiyalari yordamida quyosh haqida ma'lumotlarni, sin(x) va cos(x) funksiyalarni ko'rsatish misoliga e'tibor bering:

```python

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Ko'rsatish uchun to'g'ri qatlamalarni yaratish

x = np.linspace(0, 10, 1000)
y_sin = np.sin(x)
y_cos = np.cos(x)

# Ko'rsatish yuzasi va tasvirlash

plt.figure(figsize=(8, 4))
plt.plot(x, y_sin, label='sin(x)')
plt.plot(x, y_cos, label='cos(x)')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('The sun and some trigonometric functions')
plt.legend()
plt.show()

# Ma'lumotlarni to'plash uchun ylana shaklida ushbu ma'lumotlarni ishlatamiz

x = np.random.normal(size=500)
y = np.random.normal(size=500)

# X va Y qiymatlari uchun scatter chart yaratish

plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.scatter(x, y, alpha=0.5, color='red')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
plt.title('Random scatter chart')
plt.show()
```
Natija :

Seaborn kutubxonasidagi `heatmap()` funksiyasi yordamida quyidagi misolda oltita qiymatli ma'lumotlarni ko'rsatamiz:

```python
import seaborn as sns
import numpy as np

# Ko'rsatish uchun ma'lumotlarni yaratish

flights = sns.load_dataset('flights').pivot('month', 'year', 'passengers')

# Heatmap yaratish

plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(flights, cmap='coolwarm', annot=True, linewidths=0.5)
plt.title('Flights heatmap')
plt.show()
```

Shu bilan birga, Matplotlib va Seaborn kutubxonalaridan foydalangan holda Python tilida ko'plab turli ko'rinishdagi visualizatsiya yaratish mumkin