Python ile Veri Görselleştirme: Gösterge Panelleri Oluşturma kitabı, veri görselleştirme ve grafik tasarımı alanında kendinizi geliştirmek isteyenler için mükemmel bir kaynak Bu kitap, Python ile gösterge panelleri oluşturma konusunda kapsamlı bir rehber sağlar Okuyucular, verileri analiz etmek ve anlamak için interaktif gösterge panelleri oluşturarak bilgiye daha iyi erişebilirler Bu kitap, görsel verileri anlamlı hale getirmek ve veri analizinde daha verimli olmak isteyen tüm Python geliştiricileri için vazgeçilmez bir kaynak

Veri analizi yapmak ve sonuçları açıklayıcı bir şekilde sunmak için görselleştirme oldukça önemlidir. Bu nedenle gösterge panelleri oluşturmak, verileri daha anlaşılır ve açıklayıcı hale getirmek için büyük bir yardımcı araçtır. Bu makalede, Python kullanarak nasıl veri görselleştirme ve gösterge panelleri oluşturabileceğinizi öğreneceksiniz.

Python'da veri görselleştirme yapmak için birkaç farklı kütüphane bulunmaktadır. En popüler olanları Matplotlib, Plotly ve Seaborn'dur. Bu kütüphaneler, verilerinizi farklı grafiklerle görselleştirme imkanı sunarken aralarındaki farklılıklar hız, performans, kolaylık ve görsel çekicilik açısından değerlendirilmektedir.

Gösterge panellerinin oluşturulması, verileri analiz etmek ve sunum yapmak için önemli bir yöntemdir. Bu makalede, önde gelen veri görselleştirme kütüphaneleri kullanılarak gösterge panelleri oluşturma yöntemleri incelenecektir. Böylece verilerinizin daha anlaşılır hale gelmesini sağlayarak, paydaşlarla daha etkili bir şekilde iletişim kurabileceksiniz.

Neden Gösterge Panelleri Oluşturmak Önemlidir?

Gösterge panelleri, veri analizi yaparken karşılaşılan veri yığınlarını görselleştirme açısından oldukça kullanışlıdır. Bu nedenle, yönetim kademesine, müşterilere ve diğer paydaşlara verilerinizin analiz edilmesi ve gösterilmesi için gösterge panelleri oluşturmak son derece önemlidir.

Gösterge panelleri, verilerin anlaşılmasını kolaylaştırır ve verilerin daha hızlı bir şekilde görüntülenmesini sağlar. Ayrıca, yönetim kademesine veya müşterilere verilerinizin net bir şekilde sunulması, işinizi daha profesyonel hale getirir. Verilerin birden fazla değişkene göre gösterilmesi ve analiz edilmesi, gösterge panelleri sayesinde son derece kolay hale gelir.

• Gösterge panelleri, verilerinizi görselleştirerek anlamını kolaylaştırır.
• Yönetim kademesine ve müşterilere net bir şekilde veri sunar.
• Birden fazla değişkene göre verileri analiz etmeyi kolaylaştırır.

Gösterge panellerinin sağladığı avantajlar, veri analizi yapanların işini daha da kolaylaştırmaktadır. Dolayısıyla, verilerin görselleştirilerek analiz edilmesi, iş dünyasında büyük öneme sahiptir.

Gösterge Panelleri Oluşturmak için Gerekli Kütüphaneler Nelerdir?

Gösterge panelleri, verilerinizi anlaşılır bir şekilde görselleştirmek ve analiz etmek için harika bir araçtır. Python'da, gösterge panelleri oluşturmak için birkaç farklı kütüphane kullanabiliriz. En popüler kütüphaneler arasında Matplotlib, Plotly ve Seaborn yer almaktadır.

Matplotlib, Python'da en popüler veri görselleştirme kütüphanelerinden biridir ve çizgi grafikleri, histogramlar, saçılım diyagramları ve daha fazlası gibi çeşitli grafiklerle verilerinizi görselleştirmenize olanak tanır. Plotly, web tabanlı veri görselleştirme uygulamaları oluşturmamıza izin veren bir kütüphanedir ve interaktif grafikler, 3D grafikler ve sunumlar oluşturmak için idealdir. Seaborn, Matplotlib kütüphanesine dayanan ancak daha yüksek düzeyde bir veri görselleştirme kütüphanesidir ve grafiklerin görünümünün yanı sıra, verilerin keşfedilmesi ve analiz edilmesi için de birçok araç sağlar.

Ayrıca, veri görselleştirmenin yanı sıra, bu kütüphaneler çeşitli veri işleme ve analiz araçları da sağlar. Bu nedenle, veri analizinde sık sık kullanılan Python'un bu kütüphanelerini öğrenmek ve kullanmak, iş hayatında ve akademik çalışmalarda büyük bir avantaj sağlayabilir.

Matplotlib Kütüphanesi

Matplotlib, Python programlama dilinde birçok veri görselleştirme kütüphanesi arasında en popüler olanıdır. Birçok grafik türü oluşturmanıza izin verir ve bu grafikler sayesinde verileri daha anlaşılır hale getirebilirsiniz. Matplotlib, verilerin çizgi grafikleri, histogramlar, saçılım diyagramları ve daha fazlası gibi çeşitli grafiklerle görselleştirmenizi sağlar.

Çizgi grafikleri, verilerin doğrusal olarak nasıl değiştiğini göstermek için idealdir. Bu grafik türü, x ve y eksenleri belirleyerek ve plt.plot() fonksiyonunu kullanarak kolayca oluşturulabilir. Histogramlar, veri dağılımını göstermek için kullanılır ve dağılımın şeklinden, aralıklardan ve verilerin sıklığından anlam çıkarılabilir. plt.hist() fonksiyonu ile bir histogram oluşturabilirsiniz. Saçılım diyagramları, iki değişken arasındaki ilişkiyi anlamak için idealdir. Bu grafik türü, plt.scatter() fonksiyonu kullanılarak kolayca oluşturulabilir.

Matplotlib, ayrıca birçok başka grafik türü oluşturmak için de kullanılabilir. Örneğin, alt grafikler, bar grafikleri ve pasta grafikleri gibi türleri de destekler. Tüm bu grafikler sayesinde, verilerinizi daha iyi anlama ve analiz etme şansına sahip olabilirsiniz.

Çizgi Grafikleri Oluşturma

Matplotlib kütüphanesi, verilerinizi çizgi grafikleri, histogramlar, saçılım diyagramları ve daha fazlası gibi çeşitli grafiklerle görselleştirmenize olanak tanır. Çizgi grafiklerini oluşturmak için, ilk adım olarak x ve y değerlerini belirlemelisiniz. Daha sonra, verilerinizi çizmek için plt.plot() fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

Örneğin, aşağıdaki kod ile basit bir çizgi grafiği oluşturabilirsiniz:

X Değerleri	Y Değerleri
1	10
2	20
3	15
4	25
5	30

• import matplotlib.pyplot as plt
• x = [1,2,3,4,5]
• y = [10,20,15,25,30]
• plt.plot(x,y)
• plt.show()

Bu kod, x ve y değerlerine göre bir çizgi grafiği oluşturur ve eşleşen noktaları birleştirir. Oluşturulan çizgi grafiği, verileri ve içinde bulundukları ilişkileri daha iyi anlamak için renkli ve şekilli hale getirebilirsiniz.

Saçılım Diyagramları Oluşturma

Matplotlib kullanarak, iki değişken arasındaki ilişkiyi anlamak için saçılım diyagramları oluşturmak oldukça kolaydır. Bu diyagramlar, verilerinizdeki her değişken için bir eksende yerleştirilir ve her nokta, bu değişkenlerin birleştiği bir noktadır. Saçılım diyagramları, verilerinizin incelenmesi ve analizi için harika bir araçtır.

Bir saçılım diyagramı oluşturmak için, ilk olarak plt.scatter() fonksiyonunu kullanarak x ve y değerlerinizi belirlemelisiniz. Daha sonra, diyagramı daha anlaşılır hale getirmek için renk, boyut veya şekil gibi parametreler ekleyebilirsiniz. Ayrıca, birden çok değişkene sahip verilerde de saçılım diyagramı kullanılabilir.

Plotly Kütüphanesi

Plotly, Python'da web tabanlı veri görselleştirme uygulamaları oluşturmamıza olanak sağlayan bir kütüphanedir. Kullanıcıların verileri araştırmasına ve anlamasına yardımcı olan interaktif grafikler, 3D grafikler ve sunumlar oluşturmak için idealdir.

Plotly ile interaktif grafikler oluşturmak çok kolaydır ve kullanıcıların verileri keşfetmesine yardımcı olabilir. Bir interaktif grafik oluşturmak için,

plotly.graph_objs

modülü kullanılır. 3D grafikler oluşturmak da mümkündür ve bunlar verilerinizi üç farklı boyutta görselleştirmenin harika bir yoludur. Bir 3D grafik oluşturmak için,

plt.plotly()

fonksiyonu kullanılabilir.

Plotly ayrıca sunumlar oluşturmak için de kullanılabilir.

plotly.presentation_objs

modülü kullanarak sayfaları ve öğeleri ayarlamak mümkündür. Bir sunum oluşturmak için, öncelikle

plotly.plotly.new_presentation()

fonksiyonu kullanılarak yeni bir sunum oluşturulur. Daha sonra, sayfalar ve öğeler eklenir ve sunum

plotly.plotly.presentation_ops.update()

fonksiyonu kullanılarak güncellenir.

Interaktif Grafikler Oluşturma

Plotly, interaktif grafikler oluşturmanıza izin veren bir kütüphanedir. Bu, kullanıcıların verileri araştırmasına ve anlamasına yardımcı olabilir.

Bir interaktif grafik oluşturmak için, plotly.graph_objs modülü kullanılır. Bu modül, grafik nesnelerinin ve özelliklerinin tanımlanması için kullanılır. Grafik oluşturmak için, bir figür oluşturulur ve figür objesi figürün özellikleri ile özelleştirilir. Daha sonra, figür üzerinde istediğiniz türde grafikler oluşturabilirsiniz.

Özellik	Açıklama
data	Grafiklerin çizileceği verileri ve özellikleri içerir.
layout	Grafiklerin görüntülenmesi için kullanılan düzen özelliklerini içerir.
frames	Animasyonlu grafikler oluşturmak için kullanılan karelerin özelliklerini içerir.

Interaktif grafikler oluşturmak için kullanabileceğiniz bazı figür türleri şunlardır:

• scatter
• line
• bar
• pie
• heatmap

Bir scatter figürü oluşturmak için, scatter figürünün özelliklerini belirleyen bir dictionary yaratmanız gerekir. Sonra, bu dictionary'i traces listesine eklemeniz ve bu listenin de figürün data özelliğine atanması gerekir.

Örneğin, bir çizgi grafiği oluştururken, öncelikle x ve y değerleri belirlemelisiniz. Daha sonra, bu değerleri Line() fonksiyonuna geçirerek bir çizgi grafiği oluşturabilirsiniz. Grafik oluşturulduktan sonra, figürün layout özelliği özelleştirilebilir. Bu özellik, eksenlerin özellikleri, başlık, açıklama vb. gibi grafik görünümüyle ilgili tüm ayarları içerir.

3D Grafikler Oluşturma

3 boyutlu grafikler, verilerinizin farklı açılardan incelenmesini sağlar ve aradığınız bilgileri bulmanıza yardımcı olur. Plotly kütüphanesi, 3D grafikler oluşturmak için ideal bir seçenektir. plt.plotly() fonksiyonu kullanılarak kolayca 3D grafiği oluşturabilirsiniz. Bu işlem için iki ana adım vardır:

• Veri oluşturma: 3D grafiğiniz için kullanacağınız verileri oluşturmanız gerekir. Bu, verilerinizi pandas DataFrame'inde düzenleyerek veya numpy dizileri kullanarak yapılabilir.
• Grafiğin oluşturulması: Yukarıda bahsedildiği gibi, bu işlem plt.plotly() fonksiyonunun kullanılması ile gerçekleştirilir. Sadece önceden oluşturduğunuz verileri fonksiyona aktarın ve 3D grafiğiniz hazır!

3D grafiğinizde renk skalaları kullanarak verilerinizi daha da açıklayıcı hale getirebilirsiniz. Grafiğinizdeki noktaların boyutlarını veya şekillerini kontrol etmek için, size daha fazla esneklik sağlayacak bazı parametreleri de ayarlayabilirsiniz. 3D grafikler, verilerinizi tam olarak araştırabilmeniz ve analiz edebilmeniz için harika bir görselleştirme aracıdır.

Seaborn Kütüphanesi

Seaborn kütüphanesi, Matplotlib kütüphanesine dayanan ancak daha yüksek bir düzeyde veri görselleştirme araçları sunan bir kütüphanedir. Bu kütüphane, verilerinizi görselleştirmenin yanı sıra, verileri keşfetmek ve analiz etmek için de birçok araç sunmaktadır.

Seaborn'un en yaygın kullanılan araçlarından biri veri dağılımı grafikleridir. Bu araç, verilerinizin hangi değerlerde toplandığını anlamak için çok uygun bir yoldur. Fonksiyonlarından biri olan "sns.displot()" ile veri dağılımı grafikleri oluşturabilirsiniz.

sns.displot()	Veri dağılımı grafikleri oluşturmak için araç

Seaborn'un bir başka önemli aracı ise ısı haritalarıdır. Bu araç, birçok değişken arasındaki ilişkileri görselleştirmek için harika bir yoldur. "sns.heatmap()" fonksiyonunu kullanarak bir ısı haritası oluşturabilirsiniz.

sns.heatmap()	Isı haritaları oluşturmak için araç

Seaborn, sıradan grafiğin ötesine geçerek, görselleştirdiğiniz verilerin önemli ayrıntılarını keşfetmenize yardımcı olacak birçok araç sunmaktadır. Bu nedenle, veri analizi çalışmalarında Seaborn kütüphanesi, oldukça kullanışlı bir araçtır.

Veri Dağılımı Grafikleri Oluşturma

Veri dağılımı grafikleri, verilerinizin hangi değerlerde toplandığını ve dağılımını anlamak için kullanışlı bir araçtır. Seaborn kütüphanesi, çeşitli araçlar içererek veri dağılımı grafikleri oluşturmanıza izin verir.

Sns.displot() fonksiyonu, histogramlar, yoğunluk grafiği, çift yoğunluk grafiği ve daha fazlası gibi birçok veri görselleştirilme yöntemi sunar. Bu grafikler, verilerinizin dağılımını hızlı ve kolay bir şekilde anlamanıza yardımcı olur.

Ayrıca, sns.displot() kullanarak birçok grafiği tek bir çatı altında birleştirebilirsiniz. Örneğin, verilerinizin sayısal olarak dağılımını histogramlarla ve yoğunluk grafiği ile gösterirken, bu dağılımın cinsiyet veya yaşa göre değişen sonuçlarını çubuk grafiklerle ve kutu grafiği ile gösterebilirsiniz.

Bunun yanı sıra, Seaborn kütüphanesi, grafiğinizi görüntülemek için yanıltıcı veya eksik bilgi içermemesi için otomatik olarak grafiklerinizi ayarlar.

Tüm bu özellikler sayesinde, Seaborn'un sns.displot() fonksiyonu ile veri dağılımı grafikleri oluşturmak, verilerinizin dağılımını anlamak için hızlı, kolay ve doğru bir yöntemdir.

Isı Haritaları Oluşturma

Isı haritaları, verilerinizdeki değişkenlerin birbirleriyle olan ilişkilerini görselleştirmek için kullanışlıdır. Seaborn kütüphanesi, ısı haritalarını kolayca oluşturmanıza olanak tanır. Isı haritası, bir çeşit matris görüntüsüdür. Matris elemanlarındaki renk, ilgili değişkenler arasındaki ilişkinin şiddetini gösterir. Aynı zamanda renk skalası, değişkenlerin seviyelerine değer katar.

Isı haritasını çizmek için, Seaborn kütüphanesindeki sns.heatmap() fonksiyonu kullanılır. Isı haritası oluşturmak için, önce verilerinizi bir veri çerçevesinde organize etmeniz gerekir. Veri çerçevesinin ilk satırı, her bir değişkenin etiketlerini içermelidir. Geri kalan satırlar, değişkenlerin farklı seviyelerini içermelidir.

	Değişken 1	Değişken 2	Değişken 3
Örneke 1	2	5	6
Örneke 2	3	7	2
Örneke 3	8	1	4

Verilerinizi düzenledikten sonra, sns.heatmap() fonksiyonunu kullanarak bir ısı haritası oluşturabilirsiniz. Fonksiyon, veri çerçevesini bir argüman olarak alır ve bir ısı haritası oluşturmak için gerekli tüm parametreleri içerir. Örneğin:

import seaborn as snsimport pandas as pddata = pd.DataFrame({'Değişken 1': [2, 3, 8], 'Değişken 2': [5, 7, 1], 'Değişken 3': [6, 2, 4]})sns.heatmap(data)

Bu kod, üç değişken arasındaki ilişkileri görselleştiren bir ısı haritası oluşturacaktır. Değerler arasındaki ilişkiyi anlamak için renklerin yoğunluğunu takip edebilirsiniz.