Bokeh kütüphanesi sayesinde Python ile verilerinizi harika grafiklere dönüştürün! İleri seviye veri görselleştirme için Bokeh'in sunduğu özelliklerle grafiklerinizi daha etkileyici hale getirin Detaylı örnekler ve pratik bilgiler bu kursda sizi bekliyor! Hemen kaydolun
Veri görselleştirme günümüzün en önemli konularından biridir. Bu nedenle, verileri daha anlaşılır hale getirmek için herhangi bir aracın kullanılması gerekebilir. Python dilinin sağladığı faydalarla birlikte, Bokeh kütüphanesi kullanarak verileriniz için ileri seviye grafikler oluşturabilirsiniz. Bokeh, kullanıcıların çeşitli grafik türleri yaratmalarına ve verilerini daha da etkileyici ve özelleştirilebilir hale getirmelerine olanak tanır. Bu makale, Bokeh kütüphanesi kullanarak, python dilinde ileri seviye grafik oluşturma konusunda size yardımcı olacaktır.
Bokeh Nedir?
Bokeh, interaktif ve yenilikçi veri görselleştirme aracı sunan Python kütüphanesidir. Bokeh sayesinde, görselleştirilmek istenen verileri farklı grafik çeşitleriyle temsil etmek ve bu grafiklerin özelliklerini özelleştirmek mümkündür. Kullanıcıların ihtiyaç ve tercihlerine bağlı olarak, scatter plot, histogram, line plot, bar plot, heatmap ve daha fazla grafik çeşidi kullanılarak veriler görselleştirilebilir.
Bokeh kütüphanesi kullanıcıların etkileşimli grafikler oluşturmasına da olanak sağlar. Hover aracı kullanarak verileri daha detaylı bir şekilde inceleyebilir, widget özellikleri kullanarak verileri filtreleyerek grafiklerin daha ileri seviyelere taşınmasını sağlayabilirsiniz. Bokeh ile Javascript ve HTML kodu yazmak zorunda kalmadan, interaktif ve özelleştirilebilir grafikler oluşturmak kolay hale gelir.
Bokeh ile Grafik Oluşturma
Python dilinin popüler kütüphanelerinden biri olan Bokeh, veri görselleştirme konusunda oldukça etkili bir araçtır. Bokeh kütüphanesi, Python kullanarak çeşitli veri tabanlarından verileri alıp, bu veriler üzerinde grafikler oluşturmanızı sağlar. Grafiklerin çizimi ve verilerin görselleştirilmesi konusunda size oldukça fazla seçenek sunarak, verilerinizi farklı şekillerde görselleştirme imkanı sunar.
Bokeh kullanarak verilerinizi görselleştirmek oldukça kolaydır. Bokeh kütüphanesi, scatter plot, histogram, line plot, bar plot, heatmap ve daha fazla grafik türü ile çalışabilir. Verilerinizi görselleştirmek için temel grafikleri oluşturun ve bu grafikleri özelleştirin. Grafiklerinizdeki renk, font seçimi, tasarım gibi özellikleri değiştirerek, verilerinizi daha anlaşılır ve etkili bir şekilde sunabilirsiniz.
- Histogram ve Bar Plot: Bokeh kütüphanesi ile histogram ve bar plot oluşturarak verilerinizi farklı şekillerde görselleştirebilirsiniz. Bu grafikler, verilerinizi karşılaştırmak ve gruplandırmak için oldukça kullanışlıdır.
- Line Plot ve Scatter Plot: Bokeh kütüphanesi ile line plot ve scatter plot kullanarak verilerinizi ilişkilendirebilirsiniz. Bu grafikler sayesinde, verileriniz arasında bir ilişki kurabilir ve daha net bir bakış açısı elde edebilirsiniz.
Grafiklerinizi daha da özelleştirmek için, Bokeh kütüphanesi ile birçok farklı özelleştirme yapabilirsiniz. Grafiklerinizi renklendirmek, etiketler eklemek, ekseni değiştirmek gibi seçeneklerle, verilerinizi daha etkili bir şekilde temsil edebilirsiniz.
Grafik Türleri
Bokeh kütüphanesi, Python dilinde farklı grafik türlerini oluşturmanızı sağlar. Verilerinizi işleyerek grafiklerinizi scatter plot, histogram, line plot, bar plot ve heatmap gibi birçok farklı türde oluşturabilirsiniz. Bu grafiklerin her biri, farklı veri türleri için en uygun olacak şekilde tasarlanmıştır.
Scatter plot, noktaların koordinat düzleminde dağılımını gösterir. Bu grafik türü, iki değişken arasındaki ilişkiyi anlamak için kullanılır.
Histogram ise, dağılım verisinin sıklığını gösterir. Verilerinizi dilimleyebilir ve her bir dilimi görselleştirebilirsiniz. Bu, verilerinizi anlamak ve doğal bir şekilde kategoriye ayırmak istediğinizde faydalıdır.
Satırlar arasındaki ilişkiyi anlamak için line plot kullanabilirsiniz. Bar plot ise, kategorik verilerin sıklığını gösterir. Bir diğer grafik türü olan heatmap, verilerin yoğunluğunu gösteren bir grafiktir. Bu tür grafiklerle verilerinize daha farklı bir bakış açısı kazandırabilirsiniz.
Histogram ve Bar Plot
Bokeh kütüphanesi sayesinde verilerinizi farklı grafiklerle görselleştirmek mümkündür. Histogram ve bar plot grafikleri de bunlardan sadece birkaç tanesidir. Verilerinizi histogram veya bar plot grafikleriyle görselleştirdiğinizde verilerinizin dağılımı hakkında daha net bir fikir sahibi olabilirsiniz.
Histogram grafiği, verinin dağılımını göstermek için kullanılır. Veriler belirlenen aralıklara ayrılır ve her aralıkta kaç veri olduğunu gösteren bir çubuk grafiği oluşturulur. Bu sayede verilerin yoğunluklu olduğu bölgeler vb. konular daha net hale gelir. Bokeh kütüphanesi ile bu grafik türünü oluşturmak oldukça kolaydır.
| Yaş Aralığı | Öğrenci Sayısı |
|---|---|
| 10-15 | 35 |
| 16-20 | 90 |
| 21-25 | 45 |
| 26-30 | 20 |
Bar plot grafiği ise farklı kategoriler arasındaki ilişkiyi veya sayısal verileri karşılaştırmak için kullanılır. Bu grafik türünde verilerin her biri bir çubuk olarak gösterilir ve farklı kategoriler arasındaki farklar açık bir şekilde görülebilir. Bokeh kütüphanesi ile bu grafik türünü de kolaylıkla oluşturabilirsiniz.
| Kategori | 2019 | 2020 |
|---|---|---|
| Kitap | 1200 | 1500 |
| Müzik | 300 | 500 |
| Film | 500 | 800 |
Verilerinizi bu tip grafikler ile görselleştirebilir ve verilerinizin daha anlaşılır hale gelmesini sağlayabilirsiniz. Bokeh kütüphanesi ile bu işlemler oldukça kolay ve hızlı bir şekilde gerçekleştirilebilir.
Line Plot ve Scatter Plot
Bokeh kütüphanesi, Python dilindeki verilerinizi daha net bir şekilde görebilmeniz için size line plot ve scatter plot özellikleri sunar. Line plot, verilerinizin arasındaki ilişkinin daha net bir şekilde gösterildiği bir grafik türüdür. Bu grafiklerde, iki değişkenin birbirine bağlı olduğu açıkça görülebilir. Scatter plot ise, iki değişken arasındaki ilişkinin daha net bir şekilde gösterildiği bir grafik türüdür. Genellikle, x ekseni bir değişkeni, y ekseni ise diğer değişkeni temsil eder. Bu grafiklerin özelleştirilebilmesi sayesinde, verileriniz ile ilgili daha net bir bakış açısı elde edebilirsiniz.
Örneğin, bir müşterinin ne kadar para harcadığına ilişkin verileriniz var ise, Bokeh kütüphanesi ile line plot ya da scatter plot oluşturabilirsiniz. Bu iki grafik türü, hangi ürünlerin en çok satıldığını ya da para harcanan ürünlerin tespit edilmesinde oldukça etkilidir.
Bunun yanı sıra, scatter plot kullanarak, müşterilerinizin yaşları ile onların hangi ürünleri tercih ettiklerine dair ilişkileri de daha net bir şekilde görebilirsiniz. Bu sayede, ürünlerinizi, müşterilerinize daha uygun bir şekilde sunabilirsiniz.
| Line Plot Örneği | Scatter Plot Örneği |
|---|---|
 |  |
Yukarıdaki örneklerde, line plot ile bir müşterinin belirli bir zaman dilimi içinde internetten ne kadar harcama yaptığı gösterilirken, scatter plot ile de müşteri yaşı ile internetten harcadığı para miktarı arasındaki ilişki gösterilir.
Tüm bunları, Bokeh kütüphanesi kullanarak yapmanız mümkün. Python dilindeki verilerinizi daha net bir şekilde görebilmek için, line plot ve scatter plot özelliklerini özelleştirerek kullanarak ileri seviye grafikler oluşturabilirsiniz.
Özelleştirme
Grafiklerinizi önceden belirlenmiş şablonlara dayanarak oluşturmak yerine Bokeh kütüphanesinin sizlere sunmuş olduğu birçok özelleştirme seçeneği sayesinde verilerinizi daha doğru ve etkili bir şekilde temsil edebilirsiniz. Bokeh kütüphanesi ile grafiğinizin renkleri, etiketleri, ölçekleri, alt başlıkları ve daha birçok detayını kolayca özelleştirebilirsiniz. Bunun yanı sıra Bokeh kütüphanesi ile birçok grafik türünü bir arada kullanarak, verilerinizi daha kapsamlı ve detaylı bir şekilde sunabilirsiniz.
Örneğin, Bokeh kütüphanesinin sunmuş olduğu heatmap grafik türüyle, verilerinizin yoğunluklarını rahatça gözlemleyebilirsiniz. Sizler de kendi grafiğinizi istediğiniz şekilde tasarlayarak, verilerinizi daha efficik bir şekilde sunabilirsiniz.
Interaktif Grafikler Oluşturma
Bokeh kütüphanesi, kullanıcıların Javascript veya HTML bilgisi gerektirmeden interaktif grafikler oluşturmasını sağlayan oldukça kullanışlı bir araçtır. Bu sayede verilerinizi daha dinamik bir şekilde temsil etmek için grafiklerinize interaktivite ekleyebilirsiniz.
Bokeh kütüphanesi, kullanıcıların tek yapması gereken verilerini ve grafiklerinin temel özelliklerini tanımlamaktır. Geri kalan tüm işlemler otomatik olarak yapılır ve interaktif özellikler eklenir. Örneğin, farenizi belirli bir noktanın üzerine getirdiğinizde hover aracı, o noktanın ayrıntılarını gösterir.
Widgetler, verileri filtrelemek ve daha ileri seviye grafik tasarımları yapmak için kullanabileceğiniz özelliklerdir. Bokeh kütüphanesi, birçok farklı widget özelliği sunar. Checkbox, slider, dropdown gibi widgetler ile verileri filtreleyebilir ve grafiklerinize daha fazla interaktivite ekleyebilirsiniz.
Hover Tool
Bokeh kütüphanesindeki hover tool, verilerinizi daha iyi anlamanıza yardımcı olur. Bu araç, verilerinizin üzerinde gezinerek her bir verinin ayrıntılarını gösterir. Bu sayede verilerinizi daha ayrıntılı bir şekilde analiz edebilirsiniz.
Hover tool ayrıca, verilerinizi etkileşimli bir hale getirerek daha cazip hale gelmelerini sağlar. Verilerinize mouse imleci ile dokunduğunuzda, ekranda beliren arka plan rengi ve verilerin detayları, verilerinizin önemli noktalarının daha rahat bir şekilde görülmesine yardımcı olur. Ayrıca, hover tool ile bu detayları daha da doğru ve etkili bir şekilde göstermek için grafiklerinizi özelleştirebilirsiniz.
Widgetler
Veri görselleştirmede en önemli noktalardan biri, verileri istediğiniz gibi filtreleyebilmenizdir. Bokeh, checkbox, slider, dropdown gibi widget özellikleri sayesinde verilerinizi daha iyi analiz etmenize yardımcı olur ve daha ileri seviye grafik tasarımları oluşturmanızı sağlar.
Checkbox kullanarak belirli verileri işaretleyebilir ve grafikte yalnızca bunları görebilirsiniz. Slider ile bir zaman çizelgesi oluşturabilir ve belirli bir tarih aralığını analiz edebilirsiniz. Dropdown ile yalnızca belirli bir kategoriye ait verileri görselleştirebilirsiniz. Bu özellikler sayesinde verilerinizin daha iyi anlaşılabilirliği artar.
Ayrıca, widgetlerin görsel özelliklerini de özelleştirebilirsiniz. Renk, font, boyut, pozisyon gibi değişkenleri ayarlayabilir ve grafiklerinizi daha da cazip hale getirebilirsiniz. Widgetlerin veriler ile etkileşimi sayesinde, verilerinizin daha net bir bakış açısı elde edebilirsiniz ve karar verme sürecinde daha doğru kararlar alabilirsiniz.
Bokeh kütüphanesi ile yapabileceğiniz widget özellikleri sadece bunlarla sınırlı değil. Kendi widget özelliklerinizi oluşturarak verilerinizi özelleştirebilirsiniz.Örneğin, belirli bir renge sahip olan verilerinizi işaretleyen bir widget veya bir coğrafi harita widget'i oluşturarak verilerinizi bir ülke, bölge veya şehir bazında analiz edebilirsiniz.