Python ile Türkçe Sıralama

May 032020

Python ile Türkçe Sıralama

Videoda ele aldığımığım kaynak kodları aşağıda paylaşıyorum:

import locale

def kucukharfyap(s):
    s1 = s.replace('İ', 'i')
    s1 = s1.replace('I', 'ı')
    return(s1.lower())

def buyukharfyap(s):
    s1 = s.replace('ı', 'I')
    s1 = s1.replace('i', 'İ')
    return(s1.upper())

print(locale.getlocale())
locale.setlocale(locale.LC_ALL, "tr_TR.UTF-8")
print(locale.getlocale())

liste = ['zeytin', 'ıslak', 'şemsiye',
         'Çanakkale', 'çaydanlık', 'ağaç',
         'Öğretmen', 'öcü', 'üzengi',
         'Üsküdar', 'Isparta', 'İstanbul',
         'iğne']

lliste1 = [e.lower() for e in liste]
uliste1 = [e.upper() for e in liste]

lliste = [kucukharfyap(e) for e in liste]
uliste = [buyukharfyap(e) for e in liste]

print("liste  : ", liste)
print()
print("lliste1: ", lliste1)
print("lliste : ", lliste)
print("uliste1: ", uliste1)
print("uliste : ", uliste)

print()
print("sorted() -------------------------")
print(sorted(liste))
print(sorted(lliste))
print(sorted(uliste))
print()
print("sorted(l,key=locale.strxfrm) -----")
print(sorted(liste, key=locale.strxfrm))
print(sorted(lliste, key=locale.strxfrm))
print(sorted(uliste, key=locale.strxfrm))

import locale

def kucukharfyap(s):

s1 = s.replace('İ', 'i')

s1 = s1.replace('I', 'ı')

return(s1.lower())

def buyukharfyap(s):

s1 = s.replace('ı', 'I')

s1 = s1.replace('i', 'İ')

return(s1.upper())

print(locale.getlocale())

locale.setlocale(locale.LC_ALL, "tr_TR.UTF-8")

print(locale.getlocale())

liste = ['zeytin', 'ıslak', 'şemsiye',

'Çanakkale', 'çaydanlık', 'ağaç',

'Öğretmen', 'öcü', 'üzengi',

'Üsküdar', 'Isparta', 'İstanbul',

'iğne']

lliste1 = [e.lower() for e in liste]

uliste1 = [e.upper() for e in liste]

lliste = [kucukharfyap(e) for e in liste]

uliste = [buyukharfyap(e) for e in liste]

print("liste : ", liste)

print()

print("lliste1: ", lliste1)

print("lliste : ", lliste)

print("uliste1: ", uliste1)

print("uliste : ", uliste)

print()

print("sorted() -------------------------")

print(sorted(liste))

print(sorted(lliste))

print(sorted(uliste))

print()

print("sorted(l,key=locale.strxfrm) -----")

print(sorted(liste, key=locale.strxfrm))

print(sorted(lliste, key=locale.strxfrm))

print(sorted(uliste, key=locale.strxfrm))

Ahmet Aksoy

Python ve Fbprophet Kullanarak Zaman Serileriyle Geleceği Tahmin Etmek

python, pythonla mikro projeler, türkçe Yanıt yok »

May 032020

Python ve Fbprophet Kullanarak Zaman Serileriyle Geleceği Tahmin Etmek

adresinde ele aldığım kaynak kodlarını aşağıda bulabilirsiniz.

"""
Program: Ahmet Aksoy
Yazım tarihi: 20.04.2020
Python: 3.7 (Anaconda)
pandas: 0.25.3
matplotlib: 3.1.2
plotly 4.6.0
fbprophet: 0.6  # conda install -c conda-forge fbprophet
conda: 4.8.0
https://tr.investing.com/currencies/us-dollar-index-historical-data
"""
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import fbprophet

df1 = pd.read_csv('USD_TRY.csv',decimal=',')

# Kullanılacak kolonları seç
df = df1[['Tarih','Şimdi']]

# Prophet  için ds (Tarih) and y (Değer) kolonları gerekiyor
df = df.rename(columns={'Tarih': 'ds', 'Şimdi': 'y'})

# Tarih formatını düzenle
df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'], format='%d.%m.%Y')

# Satırlarımız sadece 2018'den sonrasını içersin
df = df[(df['ds']>='2018-01-01')&(df['ds']<='2020-04-20')]

df = df.sort_values(by=['ds'],ascending=True)

# https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html
plt.plot(df['ds'], df['y'],'r') # kırmızı renk
plt.title('Gerçek USDTRY Fiyat Değişimi')
plt.ylabel('Fiyat (TRY)')
plt.draw()

# prophet modelini hazırla ve fit metodunu uygula
# https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html#python-api
df_prophet = fbprophet.Prophet(changepoint_prior_scale=0.15)
df_prophet.fit(df)

# 12 aylık gelecek tahmini yap
tahmin_suresi=365
df_forecast = df_prophet.make_future_dataframe(periods= tahmin_suresi, freq='D')

# Tahminleri gerçekleştir
df_forecast = df_prophet.predict(df_forecast)

# Sonuçları görselleştir
df_prophet.plot(df_forecast, xlabel = 'Tarih', ylabel = '1 $ karşılığı TRY değeri')
plt.title(f'{tahmin_suresi} günlük USDTRY Tahmin')
plt.title('USDTRY Fiyat Değişimi')
plt.ylabel('Fiyat (TRY)')

plt.show()

# tahmin bileşenlerini grafiğe aktar
df_prophet.plot_components(df_forecast)
plt.show()

# import plotly.tools as tls
# import plotly.plotly as py
# mpl_fig=plt.figure()
# plotly_fig = tls.mpl_to_plotly(mpl_fig)
# unique_url = py.plot(plotly_fig)

"""

Program: Ahmet Aksoy

Yazım tarihi: 20.04.2020

Python: 3.7 (Anaconda)

pandas: 0.25.3

matplotlib: 3.1.2

plotly 4.6.0

fbprophet: 0.6 # conda install -c conda-forge fbprophet

conda: 4.8.0

https://tr.investing.com/currencies/us-dollar-index-historical-data

"""

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

import fbprophet

df1 = pd.read_csv('USD_TRY.csv',decimal=',')

# Kullanılacak kolonları seç

df = df1[['Tarih','Şimdi']]

# Prophet için ds (Tarih) and y (Değer) kolonları gerekiyor

df = df.rename(columns={'Tarih': 'ds', 'Şimdi': 'y'})

# Tarih formatını düzenle

df['ds'] = pd.to_datetime(df['ds'], format='%d.%m.%Y')

# Satırlarımız sadece 2018'den sonrasını içersin

df = df[(df['ds']>='2018-01-01')&(df['ds']<='2020-04-20')]

df = df.sort_values(by=['ds'],ascending=True)

# https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html

plt.plot(df['ds'], df['y'],'r') # kırmızı renk

plt.title('Gerçek USDTRY Fiyat Değişimi')

plt.ylabel('Fiyat (TRY)')

plt.draw()

# prophet modelini hazırla ve fit metodunu uygula

# https://facebook.github.io/prophet/docs/quick_start.html#python-api

df_prophet = fbprophet.Prophet(changepoint_prior_scale=0.15)

df_prophet.fit(df)

# 12 aylık gelecek tahmini yap

tahmin_suresi=365

df_forecast = df_prophet.make_future_dataframe(periods= tahmin_suresi, freq='D')

# Tahminleri gerçekleştir

df_forecast = df_prophet.predict(df_forecast)

# Sonuçları görselleştir

df_prophet.plot(df_forecast, xlabel = 'Tarih', ylabel = '1 $ karşılığı TRY değeri')

plt.title(f'{tahmin_suresi} günlük USDTRY Tahmin')

plt.title('USDTRY Fiyat Değişimi')

plt.ylabel('Fiyat (TRY)')

plt.show()

# tahmin bileşenlerini grafiğe aktar

df_prophet.plot_components(df_forecast)

plt.show()

# import plotly.tools as tls

# import plotly.plotly as py

# mpl_fig=plt.figure()

# plotly_fig = tls.mpl_to_plotly(mpl_fig)

# unique_url = py.plot(plotly_fig)

Ahmet Aksoy