Histogramlar ve Dağılım Grafikleri
Veri dağılımını analiz etme.
Histogramlar ve Dağılım Grafikleri, CoddyKit'te ücretsiz bir Learn AI with Python dersidir. Bu, 5 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Learn AI with Python öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Learn AI with Python kursu toplamda 5 dersten oluşur.
Histogramlar ve Scatter Grafikleri
Histogramlar ve Scatter Grafikleri
Histogramlar ve Scatter grafikleri, veri dağılımını ve ilişkileri analiz etmek ve görselleştirmek için temel araçlardır.
Histogramlar verilerin sıklık dağılımını gösterirken Scatter grafikleri iki değişken arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarır.

Histogramları Anlama
Histogramları Anlama
Histogram, verileri aralıklara ayırır ve her değer aralığının ne sıklıkta görüldüğünü gösterir. Her çubuğun yüksekliği sıklığı temsil eder.
Örneğin histogram, bir popülasyondaki yaşların dağılımını gösterebilir.
Histogram Örneği
Histogram Örneği
100 kişinin yaşlarına sahip olduğumuzu düşünün. Histogram, bu yaşların farklı aralıklara nasıl dağıldığını anlamamıza yardımcı olabilir.
Scatter Plot Grafiklerini Anlama
Scatter Plot Grafiklerini Anlama
Scatter plot grafikleri, veri noktalarını iki boyutlu bir düzlemde gösterir. Her nokta, iki değişkenden alınan bir değer çiftini temsil eder.
Örneğin bir scatter plot grafiği, çalışma saatleri ile test puanları arasındaki ilişkiyi gösterebilir.
Scatter Plot Grafiği Örneği
Scatter Plot Grafiği Örneği
Öğrencilerin çalıştığı saat sayısını ve test puanlarını gösteren verileri ele alalım. Bir scatter plot grafiği, bu değişkenler arasında pozitif, negatif veya hiç korelasyon bulunup bulunmadığını ortaya çıkarabilir.
Python'da Histogram Oluşturma
Python'da Histogram Oluşturma
Matplotlib kullanarak histogram oluşturma örneği şöyledir:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
data = np.random.normal(50, 10, 100)
plt.hist(data, bins=10, color='blue', alpha=0.7)
plt.title('Histogram Example')
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()Python'da Scatter Grafiği Oluşturma
Python'da Scatter Grafiği Oluşturma
Matplotlib kullanarak Scatter grafiği oluşturma örneği:
import matplotlib.pyplot as plt
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 50]
plt.scatter(x, y, color='red')
plt.title('Scatter Plot Example')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.show()Histogramları ve Scatter Plot Grafiklerini Karşılaştırma
Histogramları ve Scatter Plot Grafiklerini Karşılaştırma
Histogramlar veri dağılımını gösterirken scatter plot grafikleri iki değişken arasındaki ilişkileri ortaya çıkarır. Her ikisi de analiz amacına bağlı olarak değerlidir.
Özet ve Sonraki Adımlar
Özet ve Sonraki Adımlar
Bu derste şunları ele aldık:
- Histogramların ve scatter plot grafiklerinin amacı.
- Bunları Python'da oluşturma ve analiz etme.
Sonraki adımda korelasyonları ve matrisleri görselleştirmek için heatmap görsellerini öğreneceğiz.

Sıkça Sorulan Sorular
“Histogramlar ve Dağılım Grafikleri” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Histogramlar ve Dağılım Grafikleri” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Learn AI with Python kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Learn AI with Python kursu toplamda 5 dersten oluşur.
“Histogramlar ve Dağılım Grafikleri” dersinde ne öğreneceğim?
Veri dağılımını analiz etme. Learn AI with Python ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Learn AI with Python öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Learn AI with Python, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 5 dersinin 3. dersidir.
“Histogramlar ve Dağılım Grafikleri” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Learn AI with Python dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Learn AI with Python dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Veri Görselleştirmeye Giriş
- Çizgi Grafikleri
- Histogramlar ve Dağılım Grafikleri
- Isı Haritaları
- Etkileşimli Görselleştirmeler