Makine öğrenmesi Python kütüphaneleri ve uygulamaları kitabı, yapay zeka alanına ilgi duyanlar için biçilmiş kaftan Bu kitap sayesinde, Python programlama dilindeki kullanışlı ve etkili kütüphaneleri öğrenerek makine öğrenmesi uygulamalarınızı geliştirebilirsiniz Öğrenilmesi en kolay dillerden biri olan Python ile yapay zeka dünyasına adım atın!

Makine öğrenmesi günümüzde hızla gelişen bir teknoloji alanıdır ve Python'da birçok popüler kütüphanesi bulunmaktadır. Bu kütüphaneler, gerçek dünya uygulamalarında kullanılmaktadır. Makine öğrenmesinde Python kütüphaneleri kullanmak geleneksel yöntemlerden daha verimli olduğu için tercih edilmektedir.

Bu kütüphanelerden biri Scikit-Learn kütüphanesidir. Scikit-Learn, gözetimli ve gözetimsiz öğrenme algoritmaları için geliştirilmiş bir kütüphanedir. Bu kütüphane ile veri setlerinde tahmin yapmak, sınıflandırma yapmak, kümeleme işlemleri yapmak, boyut indirgeme işlemleri yapmak gibi pek çok işlem gerçekleştirilebilir.

Bir diğer popüler kütüphane ise TensorFlow kütüphanesidir. TensorFlow, derin öğrenme ve nesne tanıma uygulamaları için kullanılan bir açık kaynak kodlu bir kütüphanedir. Derin öğrenme yöntemleri ile görüntü sınıflandırması ve doğal dil işleme gibi işlemleri yapmak mümkündür. TensorFlow Keras ise makine öğrenmesi için kullanılan bir arayüzdür ve TensorFlow ile kolayca modeller oluşturulabilir.

Pandas kütüphanesi ise veri analitiği için oldukça yararlı bir kütüphanedir. Bu kütüphane ile veri temizleme işlemleri, veri dönüştürme işlemleri, veri filtreleme işlemleri gibi veri analitiği işlemleri yapmak mümkündür. Aynı zamanda, Matplotlib kütüphanesi ile birlikte kullanılarak veriler görselleştirilebilir.

Bu kütüphaneler sayesinde, makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmek oldukça kolaylaşmıştır. İleri düzey veri işleme, analizi ve görüntüleme işlemleri yapılabilmektedir. Bu sayede, birçok sektörde optimize edilmiş çözümler üretmek mümkün olmaktadır.

Scikit-Learn Kütüphanesi

Makine öğrenmesi, yapay zeka teknolojisinin bir alt alanıdır ve dünya genelinde birçok şirket tarafından kullanılmaktadır. Bu alanda en popüler programlama dili ise Python'dur. Python dilinde birçok kütüphane yer almaktadır ve bu kütüphaneler sayesinde makine öğrenmesi uygulamaları geliştirilebilmektedir. Bu yazımızda, Python'da popüler olan makine öğrenmesi kütüphanelerinden bazılarına ve gerçek dünya uygulamalarına bir göz atacağız.

Scikit-Learn, Python dilinde makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmek için kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane, birçok makine öğrenmesi modelini içermektedir ve kullanıcılara analiz ve veri işleme araçları sunmaktadır. Scikit-Learn kütüphanesi, basit bir kullanıcı arayüzüne sahiptir ve kullanıcıların verileri işleme sürecini kolaylaştırmaktadır.

Scikit-Learn kütüphanesi birçok nedenle tercih edilmektedir. İşte bazı nedenler:

• Kolay kullanım: Scikit-Learn kütüphanesi, basit bir kullanıcı arayüzüne sahip olduğu için kolay kullanılır.
• Pek çok öğrenme modeli: Scikit-Learn kütüphanesi içinde birden fazla makine öğrenmesi modeli barındırır.
• Farklı veri türleriyle uyumlu: Scikit-Learn kütüphanesi, sayısal, kategorik ve metin verileri dahil olmak üzere farklı veri türleriyle uyumludur.
• Yüksek performans: Scikit-Learn kütüphanesi, yüksek verimlilik sağlayan algoritmaların kullanımına izin verir.

Scikit-Learn Kütüphanesi Makine Öğrenmesi Modelleri

Model Adı	Kullanım Alanı
Lineer Regresyon	Sayısal verilerle gerçekleştirilen regresyon analizi
Logistic Regresyon	Kategorik bir hedef değişkeni tahmin etmek için kullanılır
Destek Vektör Makineleri	Doğrusal ve doğrusal olmayan veriler için sınıflandırma yapar
Karar Ağacı	Doğrusal olmayan veriler için sınıflandırma yapar ve sonuçları açıklar

Scikit-Learn kütüphanesi, makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmek isteyen herkes için mükemmel bir araçtır. Bu kütüphanenin en önemli özelliklerinden birisi, içinde birçok öğrenme modeli olmasıdır. Bu modeller sayesinde, farklı veri türleri için farklı makine öğrenmesi algoritmaları seçilebilir. Veri işleme, öznitelik seçme, doğrulama ve güvenilirlik değerlendirme teknikleri bu kütüphane tarafından sunulan olanaklar arasındadır.

TensorFlow Kütüphanesi

TensorFlow, açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir ve Google tarafından geliştirilmiştir. TensorFlow, çok yönlü bir yapıya sahiptir ve birçok uygulama için kullanılabilir.

TensorFlow, derin öğrenme, görüntü sınıflandırması ve doğal dil işleme gibi konular için kullanılabilir. Derin öğrenme ile, TensorFlow verileri öğrenebilir ve daha sonraki tahminler için bu öğrenmeleri kullanabilir. Görüntü sınıflandırması, resimlerin otomatik olarak etiketlenmesi için kullanılırken, doğal dil işleme, cümleleri ve kelimeleri diğer yapısal verilerle birlikte anlamlandırmak için kullanılır.

Bununla birlikte, TensorFlow kütüphanesi öğrenmesi biraz zor olabilir çünkü öğrenme eğrisi yüksektir. Ancak, uzman olduğunuzda, TensorFlow ile birçok ilginç proje yapabilirsiniz. Örneğin, müzik oluşturucu, görüntü ya da kelime tahmini yapabilirsiniz.

Derin Öğrenme

Derin öğrenme, makine öğrenimine odaklanan bir alandır ve TensorFlow kütüphanesi bu alanda oldukça popülerdir. TensorFlow, yüksek hassasiyetli tahmin modelleri üretmek için kullanılan bir derin öğrenme kütüphanesidir. Bu kütüphane sayesinde, görüntü sınıflandırması, ses tanıma, doğal dil işleme ve daha birçok alanda uygulama yapmak mümkündür.

TensorFlow, derin öğrenme modelleri için gerekli olan düşük seviye fonksiyonların grafiksel bir şekilde ifade edilmesine olanak sağlayan bir araçtır. Bu sayede, daha karmaşık modellerin oluşturulması, yeniden kullanılması ve paylaşılması mümkündür. TensorFlow ayrıca, öğrenme hızını artırmak ve daha iyi sonuçlar elde etmek için otomatik hiperparametre ayarlamasını da desteklemektedir.

• TensorFlow ile yapabileceğiniz işlemler:
• - Görüntü sınıflandırması: TensorFlow, görüntülerin sınıflandırılması için kullanılan birçok farklı model sağlamaktadır. Bu modeller sayesinde, bir görüntünün hangi sınıfa ait olduğunu belirleyebilirsiniz.
• - Ses Tanıma: TensorFlow, ses dosyalarının sınıflandırılması için önceden eğitilmiş modeller sunmaktadır. Bu modeller sayesinde, bir sesin hangi sınıfa ait olduğunu belirleyebilirsiniz.
• - Doğal Dil İşleme: TensorFlow, dil modelleri oluşturmak için kullanılabilmektedir. Bu modeller sayesinde, bir metnin hangi kategorilere ait olduğunu veya anlamını çıkarabilirsiniz.
• - Önbelleklenmiş Modeller: TensorFlow, birçok farklı yüksek hassasiyette önbelleklenmiş model sağlamaktadır. Bu modelleri kullanarak, öğrenme işlemi daha kolay hale gelebilir ve daha iyi sonuçlar elde edilebilir.

TensorFlow kütüphanesi, derin öğrenme alanındaki gelişmeler sayesinde oldukça popüler hale gelmiştir. Derin öğrenme ile ilgilenenler için, TensorFlow kütüphanesi oldukça faydalı bir araç olarak değerlendirilebilir.

Görüntü Sınıflandırması

Görüntü sınıflandırması, bir görselin belirli bir kategoriye ait olup olmadığını belirleyen bir makine öğrenmesi tekniğidir. TensorFlow kütüphanesi, görüntü sınıflandırması için oldukça yararlıdır.

Bir görüntüyü sınıflandırmak için, öncelikle görüntü işleme teknikleri kullanarak görüntüyü hazırlamanız gerekir. Görüntünün boyutunu değiştirmeli, renk tonunu veya doygunluğunu ayarlamalı ve piksel değerlerini normalleştirmelisiniz. Bu işlemler, görüntünün model tarafından daha iyi işlenmesine olanak tanıyacak şekilde optimize edilmesine yardımcı olur.

Daha sonra, eğitilmiş bir model kullanarak görüntüyü sınıflandırabilirsiniz. Bu, konvolüsyonel sinir ağları (CNN) kullanılarak gerçekleştirilir. CNN'ler, özellik çıkarma için tamamen eğitilmiş bir ağ kullanarak görüntüdeki belirli özellikleri tanımlama ve bu özelliklerin analiz edilmesini sağlama yeteneğine sahiptir.

Bununla birlikte, görüntü sınıflandırma yaparken dikkate alınması gereken faktörler vardır. Örneğin, training seti, modelin doğruluğunu ve başarı oranını belirlemek için önemlidir. Genellikle, daha fazla veri kullanmak daha iyi bir sonuç verir, ancak aynı zamanda modelin işleme süresini de artırır.

TensorFlow kütüphanesi, görüntü sınıflandırması için olağanüstü bir seçenek sunar. Bu nedenle, bu kütüphaneyi kullanarak bir görüntü sınıflandırma modeli oluşturmak, doğru veri hazırlığı ve model eğitimi yapıldığında, oldukça başarılı sonuçlar verebilir.

Doğal Dil İşleme

Doğal dil işleme (NLP), insan dilini bilgisayarların anlayabileceği bir formata dönüştürme işlemidir. TensorFlow kütüphanesi ile doğal dil işleme, birçok farklı uygulama alanını kapsamaktadır. Bu örneklere göz atalım:

• Temsil: Kelimelerin matematiksel temsili, modelleme işlemlerinde önemli bir faktördür. TensorFlow kütüphanesi, kelime temsillerini oluşturabilmek için GloVe, FastText ve Word2Vec algoritmalarını kullanır.
• Kategori Tanıma: Kategori tanıma, belirli bir metni anlamak için kullanılır. Örneğin, bir e-postanın spam mı yoksa gerçek mi olduğunu belirleyebilirsiniz. TensorFlow, kategori tanıma için derin öğrenme algoritmaları kullanır.
• Cümle Sınıflandırma: Bir cümlenin anlamını kolayca algılayabilmek, belirli bir amaca yönelik hizmet sunan uygulamalarda önemlidir. Örneğin, bir sanal asistanın kullanıcının isteğini algılayabilmesi için cümlenin anlamını kesin bir şekilde anlaması gerekmektedir. TensorFlow ile cümle sınıflandırması, doğal dil işleme için yaygın olarak kullanılan bir uygulamadır.
• Soru-Cevap: Yapay zeka konusundaki bir diğer büyük uygulama, soru-cevap sistemleridir. Bu sistemler, insanların doğal dili kullanarak soru sormasını ve cevap almalarını sağlar. TensorFlow, soru-cevap sistemleri için kullanılan birçok derin öğrenme modeli sunar.

Doğal dil işleme alanındaki uygulama alanları sadece bunlarla sınırlı değildir. TensorFlow, bu alan için birçok araç ve model sağlar. Ancak, doğru bir şekilde kullanıldığında, bu araç ve modeller işlemleri daha da akıllı hale getirebilir ve büyük ölçüde otomatikleştirebilir.

TensorFlow Keras

TensorFlow Keras, bir makine öğrenimi algoritması başlatmak isteyen bir kullanıcının kullanabileceği kullanıcı dostu bir API'dir. Derin öğrenme ve evrişimli sinir ağları gibi gelişmiş algoritmalar kullanılabilir. Keras, özellikle görsel tanımlama veya doğal dil işleme projelerinde kullanışlıdır. Bunun nedeni, Keras'ın sezgisel bir şekilde modellerin tasarlanmasını ve eğitimini sağlamasıdır. TensorFlow Keras, verimli bir şekilde çalışan ve hızlı sonuçlar veren bir araçtır. Keras, Python ile uyumludur ve TensorFlow ile birleştirildiğinde, daha da gelişmiş bir makine öğrenme çözümü sunar. Bu yüzden TensorFlow ile makine öğrenimi yapmak için Keras'ın kullanılması tavsiye edilir.

TensorFlow Keras sayesinde, kullanıcılar birçok derin öğrenme modelini hızlı bir şekilde oluşturabilirler. Yapay sinir ağları da dahil olmak üzere birçok önemli model, kurulum gerektirmeden hazır bir şekilde sunulur. Keras, makine öğrenimine yeni başlayanlar için bile erişilebilir ve kullanımı kolaydır. Ayrıca, çoğu durumda, Keras'a özellikle kodlama becerileri açısından bir ön bilgi gerektirmez. Özetle, TensorFlow Keras, hızlı, yenilikçi, sıfırdan kodlama gerektirmeyen bir makine öğrenimi aracıdır.

Pandas Kütüphanesi

Makine öğrenmesinde veri analitiği işlemi, verilerin uygun şekilde temizlenmesi, dönüştürülmesi ve yönetilmesini gerektirir. İşte bu noktada Pandas kütüphanesi devreye girer. Pandas, verilerin analiz edilmesine, temizlenmesine ve dönüştürülmesine yönelik açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir.

Pandas kütüphanesi genellikle, tabloların ve zaman serilerinin manipülasyonu için kullanılır. Bu sayede, verileri kolayca filtreleyebilir, sıralayabilir ve sorgulayabilirsiniz. Ayrıca, temizleme işlemi için gerekli olan çalışma sayfaları oluşturabilir ve verileri dönüştürebilirsiniz.

Pandas kütüphanesi, verilerin verimli bir şekilde yönetilmesine olanak tanır. Bu sayede, kullanıcılar büyük veri kümelerini yönetebilir ve verileri daha küçük veri kümelerine parçalayabilirler. Ayrıca, bu kütüphane sayesinde kullanıcılar, verileri çeşitli şekillerde analiz edebilirler.

Pandas kullanarak, veri temizleme işlemleri oldukça basittir. Kullanıcılar veriler üzerinde filtreler, sıralama işlemleri ve veri hatalarını giderme işlemleri gerçekleştirebilirler. Ayrıca, bu kütüphane, verileri görsel olarak da analiz etmeye olanak tanıyan etkili grafik araçları sunmaktadır.

Pandas kütüphanesi, veri analitiği işlemlerinde oldukça kullanışlı bir araçtır. Bu kütüphane sayesinde, kullanıcılar karmaşık veri kümelerinin analizini kolayca gerçekleştirebilirler. Verilerinizin analizi daha önce hiç olmadığı kadar hızlı ve kolay hale geldi.

Veri Temizleme

Veri analitiği işlemlerinde, veri temizleme oldukça önemlidir. Veri setindeki boş veya yanlış verilerin, veri analizi işleminde etkisi büyüktür. Bu noktada, makine öğrenmesi uygulamaları için de durum aynıdır.Pandas kütüphanesi, veri temizleme işlemleri için oldukça yaygın kullanılan bir kütüphanedir. Veri setleri içerisindeki eksik veya yanlış bilgileri bulmak ve düzeltmek için kullanılır.Pandas kütüphanesi ile yaygın olarak kullanılan veri temizleme işlemleri şunlardır:

Boş değerlerin temizlenmesi:

Bir veri setinde bulunan boş veya NaN (not a number) olarak bilinen değerler, analiz sırasında yanlış sonuçlara neden olabilir. Pandas kütüphanesi ile bu boş değerlerin tespit edilip, silinmesi veya değer atanması işlemi yapılabilir.

Outlier ve aykırı veri temizliği:

Veri setinde birden fazla veri noktasından farklı olan aykırı veriler, analiz işleminin sonuçlarını etkileyebilir. Pandas kütüphanesi ile bu aykırı veriler tespit edilebilir ve silinebilir veya değiştirilebilir.

Veri türü dönüştürme ve dönüşüm işlemleri:

Bir veri setinde farklı amaçlarla kullanılan veri tipleri, analiz işleminin sonuçlarını etkileyebilir. Pandas kütüphanesi ile veriler, uygun olan veri tiplerine dönüştürülebilir veya birleştirilebilir.

Duplikasyonların temizlenmesi:

Bazen aynı verinin birden fazla kez kaydedilmesi nedeniyle bir veri setinde birden fazla örnek aynı veriye sahip olabilir. Bu durumda, analiz işlemi yanıltıcı sonuçlar verebilir. Pandas kütüphanesi, bu tarz duplikasyonları tespit edip, temizlemek için kullanılabilir.Yukarıdaki işlemler, temel olarak veri temizleme işlemlerinin en yaygın olanlarıdır. Pandas kütüphanesi, kullanıcıların veri setlerindeki bozuk verileri bulmalarına ve temizlemelerine olanak sağlayarak, veri analizi işlemlerinin doğru ve sağlıklı bir şekilde yapılmasına yardımcı olmaktadır.

Veri Dönüştürme

Veri dönüştürme, veri analitiği işleminden önce önemli bir adımdır. Çünkü, bazı veriler yanlış formatta veya eksik olabilir. Pandas kütüphanesi, veri dönüştürme işlemi için özelleştirilmiş birçok fonksiyon sunar.

Veri dönüştürme işlemi, veri setlerindeki boş veya null değerleri işlemek, veri tiplerini değiştirmek, satırlar veya sütunlar arasında veri taşımak gibi çeşitli işlemleri içerir.

Pandas kütüphanesinin en sık kullanılan veri dönüştürme fonksiyonları arasında şunlar yer alır:

• fillna(): Bu yöntem, veri setindeki null veya boş değerleri belirtilen bir değerle doldurur.
• replace(): Bu fonksiyon, belirli bir değeri başka bir değerle değiştirir.
• drop_duplicates(): Bu fonksiyon, veri setindeki yinelenen verileri siler.
• astype(): Bu yöntem, bir sütunu veya veri setini farklı bir veri tipine dönüştürür.
• apply(): Bu fonksiyon, belirli bir işlevi bir veri setine uygular

Bu fonksiyonlar, veri dönüştürme sürecinde veri analitiği işleminin daha doğru ve güvenilir olmasına yardımcı olur. Veri dönüştürme işlemi genellikle büyük veri kümeleri üzerinde çalışırken çok önemlidir. Çünkü verilerin saf halde kullanılması, yanlış sonuçlara veya hatalara yol açabilir.

Sonuç olarak, Pandas kütüphanesi veri dönüştürme işlemini kolaylaştırmak için birçok özelleştirilmiş fonksiyon sunar. Bu fonksiyonlar, veri analitiği işlemlerinin daha doğru ve güvenilir hale gelmesine yardımcı olur. Veri setleri üzerinde doğru veri dönüştürme işlemi yaparak, veri analitiği işlemi daha tutarlı hale gelir ve elde edilen sonuçlar daha güvenilir hale gelir.

Matplotlib Kütüphanesi

Matplotlib, Python'da veri görselleştirme kütüphanesi olarak bilinir. Bilimsel yayınlarda yaygın olarak kullanılan Matplotlib, çizgi grafikleri, gösterimler, pasta grafikleri ve sütun grafikleri gibi birçok grafik türünü ve görselleştirme aracını destekler.

Matplotlib, matplotlib.pyplot modülü kullanılarak kullanışlı bir arayüz sağlar. Bu modül, eksenleri belirleme, grafiği döndürme, renklendirme ve özelleştirme işlevleri gibi grafik oluşturma işlemlerini kolaylaştıran birçok fonksiyon içerir.

Matplotlib'in en yaygın kullanım alanlarından biri veri analizi ve görselleştirmedir. Sütun grafikleri ve pasta grafikleri, verileri göstermek için sık kullanılan grafik türleridir. Matplotlib, bu grafikleri kolayca ve hızlıca oluşturmak için birçok seçenek sunar.

Matplotlib ile sütun grafikleri oluşturmak için plt.bar() fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon, sütunlarınızın yüksekliğini ve etiketlerini belirlemenizi sağlar. Aynı şekilde, pasta grafikleri oluşturmak için plt.pie() fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon, pasta dilimlerinizin oranlarını ve dilim etiketlerini belirlemenizi sağlar.

Matplotlib kütüphanesi, verileri görselleştirmek için kullanışlı bir araçtır. Bu nedenle, veri analizi ve görselleştirme yapmak isteyen herkes için kolayca öğrenilebilecek bir kütüphanedir.

Sütun ve Satır Grafikleri

Matplotlib, veri görselleştirme için kullanılan popüler bir Python kütüphanesidir. Sütun ve satır grafikleri, verilerin kolayca analiz edilmesine ve karşılaştırılmasına olanak sağlar. Matplotlib ile sütun ve satır grafikleri nasıl çizilir? İlk olarak, verilerin alınması gerekir. Bu veriler, bir liste veya bir NumPy dizisi şeklinde olabilir. Daha sonra, çizdirilecek verilerin x ve y ekseni tanımlanır.

Matplotlib'te sütun grafikleri, plt.bar() fonksiyonu kullanılarak çizilebilir. Bu fonksiyon, ilk parametre olarak x ve y ekseni verilerini alır. İkinci parametre olarak ise, sütunların genişliği ve renkleri belirlenebilir. Örneğin;

``` pythonimport matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 8, 6, 4, 2]

plt.bar(x, y, color='red', width=0.5)plt.show()```

Bu örnekte, x ve y ekseni verileri belirlenmiş ve plt.bar() fonksiyonu kullanılarak sütun grafikleri çizdirilmiştir.

Satır grafikleri ise, plt.plot() fonksiyonu kullanılarak çizilebilir. Bu fonksiyon, x ve y ekseni verilerini parametre olarak alır. İkinci parametre olarak ise, satırın rengi ve çizgisi belirlenebilir. Örneğin;

``` pythonimport matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [10, 8, 6, 4, 2]

plt.plot(x, y, color='blue', linestyle='--')plt.show()```

Bu örnekte, x ve y ekseni verileri belirlenmiş ve plt.plot() fonksiyonu kullanılarak satır grafikleri çizdirilmiştir.

Matplotlib ile sütun ve satır grafikleri çizmenin yanı sıra, çizgilerin etraflarını birçok farklı şekilde değiştirebilirsiniz. Örneğin, çizginin rengini, kalınlığını ve stiline karar verebilirsiniz. Ayrıca, eksenleri özelleştirerek etiketleri ve başlıkları değiştirebilirsiniz.

Sonuç olarak, Matplotlib kullanarak veri analizi ve görselleştirmesi yapmak kolaydır. Sütun ve satır grafikleri, verilerin kolayca analiz edilmesini sağlar ve Matplotlib ile bu grafikler kolayca çizilebilir.

Pastane Grafikleri

Matplotlib kütüphanesi pastane grafiklerinin kolayca çizilmesine olanak tanır. Pastane grafikleri, verilerin oranını görselleştirmekte kullanılır. Grafik, bir pasta dilimi gibi kesilmiş bir daire şeklinde oluşur. Daire, toplam verinin %100'ünü temsil eder ve herbir dilim, farklı bir kategoriyi gösterir.

Pastane grafikleri, matplotlib.pyplot.pie() fonksiyonu kullanılarak çizilir. Fonksiyona veri ve renklerin listesi verilir. dataSize = [20, 30, 40, 10] ve dataLabels = ['A', 'B', 'C', 'D'] gibi bir veri oluşumuyla pastane grafikleri çizilir. Fonksiyona veri değerlerinin yanı sıra dilimlere verilecek etiketlerin bir listesi de sağlanır.

Bunun yanında, grafik renklerinin değiştirilmesi için plt.color() fonksiyonu kullanılabilir. Renklerin verilmesi için renk adı veya RGB renk kodu kullanılabilir. Grafik açısını da değiştirmek için startangle parametresi kullanılabilir.

Özetle, pastane grafikleri, verilerin görsel olarak ifade edilmesinde oldukça kullanışlıdır. Matplotlib ile pastane grafikleri kolaylıkla çizilebilir ve grafikler renklerle ve açılarla özelleştirilebilir.