Python ile paralel veri görselleştirme uygulamaları, veri işleme, analiz ve sunumunda yüksek performanslı bir araçtır Bu eğitimde, Python dilindeki paralelleştirme tekniklerini öğrenecek ve veri görselleştirme kütüphaneleri ile uyumlu kullanmayı öğreneceksiniz Veri görselleştirme alanında değerli bir uzmanlık kazanmak için hemen katılın!

Bu makalede, Python kullanarak verilerin paralel olarak işlenip görselleştirilmesinin nasıl yapılabileceğine dair bilgiler sunacağız. Bilindiği gibi veri analizi ve görselleştirme, büyük veri kümelerini işlemek için giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Ancak bu işlemler büyük ölçekli veri kümelerinde oldukça zahmetli hale gelebilmektedir. İşte tam da bu noktada paralel programlama devreye girerek verilerin hızlı ve doğru bir şekilde işlenmesini sağlamaktadır. Python ile birçok paralel programlama kütüphanesi kullanılabilmektedir. Bu kütüphaneler sayesinde büyük veri kümeleri paralel olarak işlenebilir, veri analiz edilebilir ve görselleştirilebilir.

İşte bu makalede, özellikle Python ile kullanılan Dask ve Joblib kütüphanelerini kullanarak, verilerin paralel olarak nasıl işlenebileceğine ve görselleştirilebileceğine dair detaylı bilgileri bulabilirsiniz. Ayrıca, burada verilen örnekler ve kodlar sayesinde, paralel veri görselleştirme uygulamalarını daha rahat bir şekilde uygulayabilirsiniz. Sonuç olarak, bu makale sizi verilerin hızlı bir şekilde işlenmesine ve görselleştirilmesine yardımcı olacak birçok yöntem hakkında bilgilendirecektir.

Paralel programlama nedir?

Bilgisayarınızda bulunan birden fazla işlemci veya çekirdekli bir işlemci sayesinde, paralel programlama kullanarak işlemleri eşzamanlı olarak gerçekleştirmek mümkündür. Bu sayede, uzun ve zaman alıcı işlemleri daha hızlı bir şekilde tamamlayabilirsiniz. Paralel programlama, büyük veri kümelerini işlemek ve görselleştirmek gibi işlemlerde oldukça önemlidir.

Paralel programlama yapmak için, bilgisayarınızdaki işlemcileri birbirine bağlamak ve birlikte çalışmasını sağlayacak bir yazılıma ihtiyacınız olacaktır. Paralel programlama, tek bir işlemcinin yaptığı işlemleri diğer işlemcilere dağıtarak, işlemleri eşzamanlı olarak gerçekleştirmektedir. Bu sayede, işlemci kaynaklarını daha verimli bir şekilde kullanabilirsiniz. Aynı zamanda, büyük veri kümelerindeki işlemleri daha hızlı işleyerek, daha hızlı sonuçlar elde edebilirsiniz.

• Bilgisayarınızda birden fazla işlemci veya çekirdekli bir işlemci varsa,
• Paralel programlama ile işlemler eşzamanlı olarak gerçekleştirilebilir,
• Uzun ve zaman alıcı işlemler daha hızlı bir şekilde tamamlanabilir,
• Paralel programlama, büyük veri kümelerini işlemek ve görselleştirmek için önemlidir,
• Paralel programlama için bir yazılım gereklidir.

Paralel veri görselleştirme neden önemlidir?

Büyük veri kümeleri, günümüz iş dünyasında oldukça önemlidir. Bu verileri doğru ve hızlı bir şekilde işleyebilmek ve veri analizine yardımcı olabilecek sonuçlar elde etmek de aynı derecede önemlidir. Paralel veri görselleştirme, bu süreci hızlandırmak adına kullanılan bir yöntemdir.

Paralel veri görselleştirme, birden fazla işlemcinin veya çekirdeğin eşzamanlı olarak çalışmasını sağlar. Bu sayede büyük ve karmaşık veri kümeleri daha hızlı şekilde işlenebilir ve sonuçları daha doğru ve anlaşılır bir şekilde görselleştirilebilir. Bu da, veri analizinin daha kolay hale gelmesini sağlar.

Bu nedenle, büyük veri kümeleriyle çalışan insanlar için paralel veri görselleştirme oldukça önemlidir. Bu yöntem sayesinde, işlemler daha hızlı şekilde gerçekleştirilir ve sonuçlar daha kolay bir şekilde anlaşılabilir hale gelir.

Python'da Paralel Veri Görselleştirme Kütüphaneleri

Dask:

Dask, büyük veri kümelerini paralel olarak işlemek ve görselleştirmek için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Dask, NumPy ve Pandas gibi diğer Python kütüphaneleriyle uyumlu çalışır. Büyük veri kümelerinin paralel olarak işlenmesi ve görselleştirilmesi, birçok işlemci kullanmak yerine tek bir işlemci kullanarak işlem yapıldığında daha hızlı ve verimlidir.

Dask kütüphanesi, MapReduce işlemlerinde de kullanılabilir. MapReduce, büyük veri kümesini işlemek için popüler bir tekniktir ve Dask, bu teknik için gereken tüm işlemleri gerçekleştirebilir.

Dask, grafikler oluşturmak ve görselleştirmek için de kullanılabilir. Dask grafikleri, bir veri kümesinin işlenme adımlarını ve her adımın içerdiği işlem miktarını gösterir.

Joblib:

Joblib, büyük veri kümeleriyle çalışırken paralel hesaplama yapmak için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Joblib, tek bir bilgisayarın birden fazla işlemcisini kullanarak işlem yapar.

Joblib, özellikle ML projeleri yaparken çok kullanışlıdır. ML projeleri, büyük veri kümesi ile yapılan işlemleri gerektirir. Joblib kullanarak tek bir işlemcinin yapabileceği işlemlerin çok üzerinde işlemler gerçekleştirebilirsiniz.

Joblib, veri görselleştirme işlemleri için de kullanılabilir. Büyük veri kümelerini işleyerek görselleştirme yapmak, genellikle tek bir işlemcinin yapabileceğinden daha uzun sürer. Ancak Joblib, bu işlemi paralel olarak yaparak, daha kısa sürede görselleştirmenizi sağlar.

Dask, Python programlama dili için geliştirilmiş bir paralel hesaplama kütüphanesidir. Büyük veri kümeleme işlemleri yapmak için kullanılabilen bu kütüphane, paralel veri görselleştirme için de oldukça faydalıdır. Dask'ın temel amacı, büyük veri kümeleme işlemlerini tek bir bilgisayar üzerinde yapmak yerine birden fazla bilgisayar veya işlemci üzerinde paralel olarak gerçekleştirmektir.

Dask, büyük veri kümelerini parçalara ayırarak, her bir parçayı ayrı ayrı işleyerek sonuçları birleştirir. Bu sayede, işlem hızı artar ve çok daha hızlı sonuçlar elde edersiniz. Ayrıca, Dask'ın çoklu işlemci desteği sayesinde, tek bir işlemciye göre çok daha hızlı işlem yapabilirsiniz.

Dask, birden fazla veri seti üzerinde işlem yaparken de oldukça kullanışlıdır. Ayrıca, Dask'ın basit ve anlaşılır bir kullanımı vardır. Bu sayede, Python bilgisi olan herkes kolaylıkla paralel veri görselleştirme işlemleri yapabilir.

İki kütüphane de benzer amaçlarla kullanılabilir, ancak bazı farklılıklar da mevcuttur. Dask büyük veri kümelerini küme sistemleri ile işleyebilir, böylece verileri parçalara ayırır ve paralel olarak işler. Veri görselleştirme için de kullanılabilir. Öte yandan, Joblib, özellikle işlemci iletişiminde ve veri işlemede daha hızlıdır. Büyük veri kümeleri için paralel işleme yapabilen özellikleri de mevcuttur. Hangi kütüphaneyi kullanacağınıza karar vermek için projenizin ihtiyacına bağlıdır.

Bu iki kütüphaneyi kullanarak, büyük veri kümelerini hızlı ve doğru bir şekilde işleyebilir, analiz edebilir ve sonuçlarını görselleştirebilirsiniz. Paralel programlama ile çalışarak, süreci hızla tamamlayabilirsiniz. Dask ve Joblib kütüphanelerinin kullanabileceğiniz araçlarını keşfederek, keşfetmeniz gereken dünya kadar veri seti ve görselleştirme seçeneği bulacaksınız.

, bir Python kütüphanesi olup veri işleme ve görselleştirme için kullanılabilir. Büyük ölçekli veri kümeleriyle çalışırken, işlemleri hızlandırmak için paralel işlemeye olanak tanır. Joblib, paralel hesaplama yaparken bellek üzerindeki yükü en aza indirgeyen bir işlevsellik sunar. Ayrıca, veri görselleştirme işlemleri için de kullanılabilir. Joblib, veri işleme ve görselleştirme uygulamalarında büyük kolaylık sağlayan bir araçtır.

Dask ve Joblib gibi Python kütüphaneleri, paralel veri görselleştirme için oldukça yararlıdır. Dask, büyük veri kümeleme işlemleri yapmak için kullanılan bir kütüphanedir. Paralel hesaplama, veri senkronizasyonu ve veri görselleştirme işlemleri için oldukça kullanışlıdır. Bunun yanı sıra, Joblib veri işleme ve görselleştirme için tercih edilen Python kütüphanelerinden biridir. Özellikle, büyük ölçekli veri kümelerinde işlemleri hızlandırmak için paralel işleme yapılabilir. Bu kütüphaneler, paralel veri görselleştirme uygulamalarının gerçekleştirilmesinde oldukça işlevseldir.

Dask Nedir?

Dask, Python programlama dili için geliştirilen bir kütüphanedir. Dask sayesinde, büyük ölçekli veri kümeleme işlemleri yapmak ve paralel hesaplama yapmak mümkündür. Ayrıca, veri senkronizasyonu ve veri görselleştirme işlemleri için de kullanılabilen bir kütüphanedir.

Özellikle, veri analizi ve büyük ölçekli veri işleme gibi işlemler için Dask oldukça etkilidir. Paralel hesaplama sayesinde, işlemlerin hızlanması ve doğru sonuçlar vermesi sağlanır. Ayrıca, Dask ile veri senkronizasyonu işlemleri yaparak, veri kayıplarını önleyebilirsiniz.

Dask, çoğu büyük Python kütüphanesi gibi açık kaynaklıdır ve ayrıca kullanımı oldukça kolaydır. Kullanıcı dostu bir arayüze sahip olan Dask, büyük ölçekli veri kümeleme işlemlerini yapmak isteyenler için vazgeçilmez bir araçtır.

Joblib Nedir?

Python programlama dilinde veri işleme ve görselleştirme işlemlerinde Joblib kütüphanesi kullanılabilir. Bu kütüphane, özellikle büyük ölçekli veri kümeleriyle çalışırken, işlemleri daha hızlı hale getirmek için paralel işleme yapılmasına olanak tanır. Yapay zeka uygulamaları gibi zaman alıcı hesaplama süreçleri için paralel işleme çok önemlidir. Joblib kütüphanesi de, birden fazla işlemci veya çekirdekli bir işlemci kullanan makine sistemlerinin performansını artırarak, veri görselleştirme işlemlerinde daha etkili bir çözüm sunar. Ayrıca, Joblib ile işlem yaparken RAM kullanımını da optimize etmek mümkündür.

Paralel Veri Görselleştirme Uygulamaları

Paralel veri görselleştirme, büyük veri kümelerini hızlı bir şekilde işlemeyi ve görselleştirmeyi mümkün kılar. Bu bölümde, Python kullanarak paralel veri görselleştirme örnekleri ve kodları paylaşacağız. İlk olarak, Dask kütüphanesiyle bir örnek vereceğiz. Bu örnekte, büyük bir veri kümesi parçalara ayrılır ve her bir parça paralel olarak işlenir. Sonra, sonuçlar tekrar birleştirilir ve görselleştirilir. İkinci olarak, Joblib kütüphanesi kullanarak birden çok çekirdek kullanarak büyük bir veri kümesinin işlenmesiyle görselleştirme yapacağız.

Bu bölümdeki örnekler, paralel veri görselleştirme uygulamalarının nasıl yapılabileceğine dair ilginç fikirler sunar. İşlemler paralel olarak gerçekleştirildiğinden, çok daha hızlı bir şekilde sonuçlanır ve büyük ölçekli veriler için çok daha etkilidir. Kodları takip ederek, Python ile paralel veri görselleştirme uygulamaları yapmak çok daha kolay hale gelir.

Kod Örnekleri

Bu bölümde sizlerle Dask ve Joblib kullanarak paralel veri görselleştirme örnekleri paylaşacağız. Öncelikle Dask ile paralel veri görselleştirme örneğimize göz atalım.

Örneğimizde, Dask kullanarak büyük bir veri kümesini paralel olarak işleyerek görselleştireceğiz. İlk adım olarak, Dask'ı kurup gerekli kütüphaneleri yüklüyoruz. Ardından, örnek bir veri seti oluşturuyoruz. Bu örnekte, iris veri setini kullanacağız:

import dask.dataframe as ddimport pandas as pd
iris_df = pd.read_csv('iris.csv')iris_dask = dd.from_pandas(iris_df, npartitions=4)

Yukarıdaki kodda, dask.dataframe modülünü `dd` takma adıyla çağırdık. Daha sonra, pandas kullanarak iris veri setimizi okuduk ve Dask'a dönüştürdük. Bu işlem, veri kümesinin diskten okunmasını ve Dask Dataframe'e bölünmesini sağlayacaktır.

Ardından, bu verileri görselleştirebiliriz. Örneğin, her sınıftan çiçeklerin çiçek uzunluğu / çiçek genişliği dağılımını çizdirebiliriz:

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
for name, group in iris_dask.groupby('species'):    ax.scatter(group['petal_length'], group['petal_width'], label=name)
ax.legend()plt.show()

Yukarıdaki kod, her bir sınıf için ayrı bir renk kullanarak petal uzunluğuna karşı petal genişliği dağılımını çizer. Bu işlem, veri kümesinin farklı bölümlerinin farklı çekirdeklerde eşzamanlı olarak çizilmesine izin verir.

Şimdi de Joblib kullanarak paralel veri görselleştirme örneği yapalım.

Bu örnekte, Joblib kullanarak birden çok çekirdeği kullanarak büyük bir veri kümesini işleyerek görselleştireceğiz. İlk adım olarak, gerekli kütüphaneleri yüklüyoruz:

import joblibfrom sklearn.datasets import make_classificationfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X, y = make_classification(n_samples=10000, n_features=20, random_state=0)
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=10, max_depth=5, random_state=0)

Yukarıdaki kodda, sklearn.datasets modülünden make_classification fonksiyonunu çağırdık. Bu işlem, bir sınıflandırma veri seti oluşturur. Ardından, rastgele orman sınıflandırıcı modelini kurduk.

Sonraki adımımız, paralel olarak modelimizi eğitmek olacak:

with joblib.parallel_backend('multiprocessing'):    clf.fit(X, y)

Yukarıdaki kodda, joblib.parallel_backend() fonksiyonu kullanarak çoklu çekirdekli bir işlemci kullanıyoruz. Bu işlem, eğitim verilerinin paralel olarak işlenmesine izin verir.

Son olarak, bu modeli görselleştirebiliriz:

import matplotlib.pyplot as plt
feature_importance = clf.feature_importances_sorted_idx = feature_importance.argsort()
pos = np.arange(sorted_idx.shape[0]) + .5
plt.subplot(1, 2, 2)plt.barh(pos, feature_importance[sorted_idx], align='center')plt.yticks(pos, X.columns[sorted_idx])plt.xlabel('Relative Importance')plt.title('Variable Importance')plt.show()

Yukarıdaki kodda, modelin özeti olan değişken önemine dayalı bir çubuk grafik kullanarak görselleştirme yapılır. Bu işlem, modele ilişkin önemli bilgilerin paralel olarak işlenmesine izin verir.

Dask, büyük veri kümeleme işlemleri yapabileceğiniz bir Python kütüphanesidir. Paralel hesaplama, veri senkronizasyonu ve veri görselleştirme işlemleri için kullanılabilir. Dask, pandas DataFrame'leri ve numpy dizileri üzerinde kullanılabilir ve büyük veri kümeleme işlemleri için özellikle etkilidir.

Dask ayrıca, paralel hesaplama işlemleri yapmanız için birçok seçenek sunar. Örneğin, paralel envanter oluşturma, paralel tahmin modelleri oluşturma ve paralel veri analizi yapma gibi birçok farklı işlemler yapabilirsiniz. Dask, verileri daha hızlı ve daha doğru bir şekilde işleyebilmeniz için büyük veri kümeleri için paralel hesaplama sağlar.

Bununla birlikte, Dask, paralel veri görselleştirme için de kullanılabilir. Büyük veri kümelerini paralel bir şekilde işleyerek, sonuçları daha hızlı ve daha doğru bir şekilde görselleştirebilirsiniz. Dask ile büyük veri kümeleri ile çalışırken, paralel veri görselleştirme yapabilirsiniz.

Ayrıca, Dask, birçok diğer veri görselleştirme kütüphanesi ile entegre olabilir. Örneğin, Dask, Matplotlib ve Seaborn gibi diğer popüler görselleştirme araçlarının kullanımını destekler. Bu sebeple, Dask, büyük veri kümeleme işlemleri ve paralel veri görselleştirme için harika bir araçtır.

Dask kütüphanesi, büyük veri kümelerini işlemek ve görselleştirmek için kullanılabilir. Basit bir örnek olarak, bir veri kümesindeki sayıların karelerini hesaplamayı düşünebilirsiniz. Bu işlem, büyük bir veri kümesinde oldukça uzun sürebilir. Ancak Dask kütüphanesi, bu işlemi paralel işlemcilerde eşzamanlı olarak gerçekleştirir ve hesaplama süresini kısaltır.

Örneğin, 10 milyon sayının karesini hesaplamak istediğimizi varsayalım. Bu sadece bir işlemci kullanarak yaklaşık 3 dakika sürerken, Dask ile aynı işlemi 2 işlemci kullanarak sadece 1.5 dakikada gerçekleştirebilirsiniz.

Bu örnekte, Dask kullanarak bir veri kümesindeki sayıların karelerinin hesaplanması ve bir grafik olarak görselleştirilmesi işlemi gerçekleştirilebilir. Ayrıca, Dask kütüphanesi kullanılarak bir veri kümesinin paralel olarak işlenmesine yönelik diğer örnekler de mevcuttur.

Joblib, veri işleme, hesaplama ve görselleştirme için kullanılan bir Python kütüphanesidir. Büyük veri kümelerinin işlenmesi sırasında, paralel işleme yöntemleri kullanarak işlemleri hızlandırmak mümkündür.

Joblib kütüphanesi, birden fazla çekirdekli işlemci kullanarak işlemleri paralel hale getirebilir. Bu sayede, büyük veri kümelerini daha hızlı bir şekilde işleyebilir ve sonuçları daha hızlı görselleştirebilirsiniz. Ayrıca, Joblib, büyük ölçekli projelerde verimliliği arttırmak için çoklu işlem desteği sağlar.

Joblib, farklı veri formatlarını okuyup yazabilen işlevler sağlar. Çok boyutlu dizileri saklayabilir ve işleyebilir. Ayrıca, verileri sıkıştırma ve depolama işlemlerinde yardımcı olan fonksiyonları da içerir.

Joblib kütüphanesi, Python’un diğer kütüphaneleriyle uyumludur ve kolayca kullanılabilir. Büyük veri kümelerinin işlenmesi ve görselleştirilmesi için gerekli olan araçları sağlar.

Python ile paralel veri görselleştirme uygulamaları yapmak için Dask ve Joblib kütüphanelerini kullanabilirsiniz. Bu kütüphanelerle birlikte, verilerinizi paralel olarak işleme ve görselleştirme işlemlerini gerçekleştirebilirsiniz.

Dask kütüphanesi ile büyük veri kümesi işlemleme ve görselleştirme yapabilirsiniz. Örneğin, verilerinizi paralel olarak işleyebilir ve sonuçları özetleyebilirsiniz. Bunun için, Dask DataFrame'leri kullanarak paralel işlemler yapabilirsiniz. Dask, çoğu Python kütüphanesiyle uyumludur ve birden çok CPU çekirdeği ile çalışabilir.

Joblib kütüphanesi de büyük veri setleri ile çalışırken paralel işleme yapmanızı sağlar. Bu işlem, birden çok CPU çekirdeğini kullandığında performansı artırır. Joblib kullanarak verilerinizi paralel olarak işleyebilir ve sonuçları hızlı bir şekilde görselleştirebilirsiniz. Ayrıca, veri işleme, model eğitimi, hiperparametre ayarlama ve sonuçların değerlendirilmesi gibi işlemler için kullanılabilir.

Dask ile Paralel Veri Görselleştirme Örneği

Bu örnekte, büyük veri kümeleriyle çalışırken Dask kullanarak paralel veri görselleştirme nasıl yapılır göreceğiz. Dask kütüphanesi, numpy ve pandas gibi diğer Python kütüphaneleriyle uyumlu bir şekilde çalışabilir.

İlk olarak, Dask'ı bilgisayarınızda yüklemeniz gerekiyor. Daha sonra, bir pandas veri çerçevesi oluşturarak örnek bir veri kümesi oluşturabilirsiniz. Ardından, Dask kütüphanesi kullanılarak veri kümesini paralel olarak işleyerek görselleştirmek için bir kod yazabilirsiniz.

Yukarıdaki tablo, bir örnek veri kümesidir. Bir pandas veri çerçevesi oluşturarak, bu verileri Python'da kullanabilirsiniz. Aşağıdaki kod örneğinde, pandas kütüphanesinden veri çerçevesi oluşturur ve verileri okuruz:

  import pandas as pd  data = {'Adı': ['Ayşe', 'Ali', 'Yasin', 'Zeynep'],      'Yaş': [25, 32, 41, 29],      'Şehir': ['İstanbul', 'Ankara', 'İzmir', 'Antalya']}  df = pd.DataFrame(data)print(df)  

Bu kod, bir veri çerçevesi oluşturur ve tablonun içeriğini yazdırır. Şimdi, Dask kütüphanesi kullanarak bu veri kümesini paralel olarak işleyelim.

Aşağıdaki kodda, Dask kullanarak bir işlemi paralel hale getirme örneği vardır. Böylece, büyük bir veri kümesini paralel olarak işleyebilir ve görselleştirebilirsiniz.

  import dask.dataframe as ddfrom dask import delayeddf_dask = dd.from_pandas(df, npartitions=2)@delayeddef data_processing(df):    return df.groupby('Şehir').count()results = [data_processing(part) for _, part in df_dask.groupby('Şehir')]final_result = dd.concat(results, axis=1, interleave_partitions=True).compute()print(final_result)  

Bu kodla, örnek veri kümesini işlemek için bir işlev oluşturarak bir panda data frame'inden bir Dask data framei oluşturuyoruz. Ardından, örnek verileri gruplayarak, sonuçta büyük veri kümesinin işlenmiş hali ile birlikte gösteririz. Dask, büyük veri kümelerinin daha hızlı ve paralel olarak işlenmesine olanak sağlar.

Sonuç olarak, Dask kullanarak paralel veri görselleştirme uygulamaları geliştirmek oldukça kolaydır ve büyük veri kümeleriyle çalışırken oldukça faydalıdır. Bu örnekle birlikte, Dask ve Python kütüphanelerini kullanarak büyük veri kümesi işleme ve görselleştirme işlemleri yapmanın basit bir yolunu öğrendik.

Joblib ile Paralel Veri Görselleştirme Örneği

Joblib kullanarak paralel veri görselleştirme örneğinde, birden çok çekirdek kullanarak büyük veri kümesini işleyeceğiz. Öncelikle, veri kümesinin yüklenmesi ve işlenmesi için bir fonksiyon oluşturacağız. Bu işlemi çekirdekler arasında paralelleştirmek için, Joblib kütüphanesine'delayed' işlevini kullanacağız.

Aşağıdaki örnekte, bir resim veri kümesini işleyeceğiz ve işlem sonrası histogramı görselleştireceğiz. İlk adımda, resim verileri yüklenerek işlenir. Daha sonra, bu işlem, Joblib.Parallel işlevi kullanılarak paralelleştirilir. 'n_jobs' parametresi, kullanılan çekirdek sayısını belirler. En son adımda, işlenmiş verilerin histogramı matplotlib kütüphanesi yardımıyla görselleştirilir.

from skimage import ioimport numpy as npfrom sklearn.externals.joblib import Parallel, delayedimport matplotlib.pyplot as pltdef process_image(image):    processed_image = image * np.array([0.2989, 0.5870, 0.1140])    return np.histogram(processed_image.ravel(), bins=256)[0]image_filenames = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']images = [io.imread(filename) for filename in image_filenames]processed_images = Parallel(n_jobs=2)(delayed(process_image)(image) for image in images)fig, ax = plt.subplots()ax.bar(np.arange(256), processed_images[0], alpha=0.5, color='r')ax.bar(np.arange(256), processed_images[1], alpha=0.5, color='g')ax.bar(np.arange(256), processed_images[2], alpha=0.5, color='b')ax.set_xlim([0, 256])ax.set_xlabel('Pixel Value')ax.set_ylabel('Pixel Count')plt.show()

Yukarıdaki kod, bir resim veri kümesi üzerinde işlem yaptığımız örnek bir paralel veri görselleştirme uygulamasıdır. Joblib kütüphanesi, işlemleri paralelleştirmeye yarayan basit bir araçtır ve Python'un paralel işlem kütüphaneleri arasında en popüler olanlardan biridir. Büyük veri kümelerini hızlı ve doğru bir şekilde işleyebilmek için, paralel işlem yapmanın önemi her geçen gün artmaktadır.