Python ile veri görselleştirme yapmak isteyenler için hangi kütüphanelerin kullanılması gerektiğini ve nasıl kullanılabileceğini anlattığımız yazımızı okuyun Matplotlib, Seaborn, Plotly gibi kütüphaneler ile farklı grafikler oluşturabilirsiniz

Python, veri analizi alanında en popüler programlama dillerinden biridir ve veri görselleştirme işlemlerinde de oldukça kullanışlıdır. Ancak, veri görselleştirme için doğru kütüphaneleri kullanmak, işinizi daha da kolaylaştırabilir. İşte, Python programlama dilini kullanarak veri görselleştirme yapmak için en iyi kütüphaneler:

• Matplotlib: Veri görselleştirme için en yaygın kullanılan kütüphanedir. Basit çizimlerden karmaşık grafiğe kadar birçok özellik sunar.
• Seaborn: Matplotlib kütüphanesinde bulunan bir takım özelliklerin daha gelişmiş halini kullanıcıya sunar ve özellikle istatistiksel verilerin görselleştirilmesinde oldukça başarılıdır.
• Plotly: Interaktif ve dinamik görselleştirme özelliğiyle fark yaratan Plotly, özellikle web tabanlı uygulamalar için ideal bir kütüphanedir.
• Bokeh: Plotly kadar popüler olmasa da oldukça kullanışlı bir kütüphanedir. Özellikle büyük veri setlerine yönelik görselleştirme işlemlerinde başarılıdır.
• Ggplot: R programlama dilinde kullanılan bir kütüphane olan Ggplot, Python için de uyumlu bir sürümü bulunmaktadır. Özellikle, dergi kalitesinde grafikler üretmek için oldukça başarılı bir kütüphanedir.
• Altair: Basit arayüzü ile son zamanlarda popülerleşen Altair, veri görselleştirme işlemlerini kolaylıkla gerçekleştirmenize olanak sağlar ve interaktif grafikler oluşturmanızı sağlar.

Bunlar, Python ile veri görselleştirme yaparken kullanabileceğiniz en iyi kütüphanelerdir. Ancak, farklı ihtiyaçlarınıza göre diğer kütüphaneleri de deneyebilirsiniz. Her kütüphanenin özellikleri farklıdır; bu nedenle, işinize en uygun kütüphaneyi seçmek için araştırmanızı yapmanız önemlidir.

Matplotlib

Matplotlib, Python programlama dilinde veri görselleştirme için en çok tercih edilen kütüphanelerden biridir. Verilerin grafik veya çizgi şeklinde görselleştirilmesine olanak sağlar. Matplotlib'in en temel özelliği, grafik veya çizgilerin görüntüleneceği alanı ve verilerin içeri aktarılacağı şekli belirlemektir. Veriler çizgi, grafik veya yığınlı grafiğe dönüştürülebilir. Ayrıca, kütüphane çeşitli şekil ve renk seçenekleri sunar.

• Matplotlib, çok çeşitli grafik türlerini (hat grafiği, doğru grafiği, scatter plot, vb.) destekler ve bu grafiği özelleştirmenizi sağlar.
• Grafiklerin fontlarını, renklerini, eksen isimlerini ve başlıklarını değiştirebilirsiniz.
• Matplotlib, birden fazla çizgi veya grafiği tek bir grafik altında birleştirebilmenize olanak tanır.
• Kütüphane, verilerin görselleştirilmesi için kullanabileceğiniz birçok fonksiyon içerir.

Farklı grafik ve çizgi türleri için Matplotlib kullanılarak özelleştirilebilen seçenekler bulunmaktadır. Bunlar arasında renkler, zıtlıklar, kenar çizgileri, dolgu şekilleri ve gölgeleme de yer alır. Bu özellikler sayesinde, kullanıcıların görselleştirme işlemlerini daha anlaşılır ve akıcı hale getirmesi mümkündür.

Seaborn

Seaborn, Matplotlib kütüphanesi ile birlikte kullanabileceğimiz bir veri görselleştirme kütüphanesidir. Matplotlib ile yapılan bazı işlemleri daha basit ve hızlı bir şekilde yapabilmemizi sağlar. Matplotlib kütüphanesinde bulunan birçok özelliğin daha gelişmiş hallerini sunar.

Seaborn, Python dilinde yazılmış ve istatistiksel grafiklerin çiziminde kullanımı oldukça kolaydır. Bu kütüphane yardımıyla verilerimizi daha estetik ve profesyonel görünümlü hale getirebiliriz. Seaborn, Matplotlib'e göre daha fazla renk paleti, otomatik yerleştirme seçeneği ve daha fazla tipografi seçeneği sunar.

Seaborn'un Özellikleri	Kullanımı
Doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modelleri çizme	seaborn.regplot()
Kategorik verileri görselleştirme	seaborn.catplot()
Renk paletleri kullanarak verileri gösterme	seaborn.color_palette()
Çoklu çizimler oluşturma	seaborn.FacetGrid()

Seaborn kütüphanesi, Matplotlib kütüphanesi ile doğrudan entegre olduğu için Matplotlib ile yapılan tüm işlemlere Seaborn kütüphanesi ile de erişebiliriz. Bu sayede Matplotlib kütüphanesiyle oluşturduğumuz grafikleri Seaborn kütüphanesiyle daha etkileyici bir hale getirebiliriz.

Plotly

Python programlama dili ile veri görselleştirme yapmak için kullanabileceğimiz popüler kütüphanelerden biri olan Plotly, interaktif olarak verileri görselleştirmemiz için en iyi seçeneklerden biridir.

Bu kütüphane, özellikle web tabanlı uygulamalar üzerinde çalışan kullanıcılar için çok kullanışlıdır. Plotly'nin özellikleri arasında çizgi grafikleri, dağılım grafikleri, pasta grafikleri, histogramlar ve birçok farklı veri görselleştirme aracı yer alır.

Plotly, çok sayıda veri görselleştirme aracı ile birlikte gelir ve bu nedenle çeşitli grafiklerin oluşturulması için gereken çabayı azaltır. Ayrıca kütüphanenin interaktif bir özelliği bulunur ve bu özellik verilerin gerçek zamanlı olarak değişimlerini göstermek için oldukça kullanışlıdır.

Eğer bir şirket veya proje için veri görselleştirme yapmanız gerekiyorsa, Plotly'nin kullanılması önerilir. Plotly, birçok platformla uyumlu olması nedeniyle farklı türde verileri kolayca görselleştirebilirsiniz. Kütüphanenin kullanımı oldukça kolaydır ve belirli bir grafik oluşturmak için çok az kod yazmanız gerekir.

İster başlangıç seviyesinde bir kullanıcı olun isterse uzman bir programcı, Plotly'nin kullanımı oldukça kolaydır. Çeşitli verileri uygun grafiklere dönüştürmek için birçok örnek uygulama vardır.

Uygulama Adı	Açıklama
Temperatur Verilerinin Görselleştirilmesi	Plotly, farklı sıcaklık verilerini çizgi grafikleri ve pasta grafikleri gibi farklı grafik türlerinde görselleştirmek için kullanılabilir.
Finansal Verilerin Görselleştirilmesi	Borçlar, hisse senetleri ve diğer finansal veriler, Plotly'nin kullanımı ile interaktif olarak grafiklere dönüştürülebilir.

Plotly, veri görselleştirmesi konusunda birçok avantaj sunar ve verileri anlamak için oldukça güçlü bir araçtır. Bu nedenle, özellikle interaktif veri görselleştirme işlemleri yapıyorsanız bu kütüphaneyi kullanmayı düşünebilirsiniz.

Bokeh

Bokeh, veri görselleştirmesi için kullanabileceğimiz Plotly kadar popüler olmayan ancak yine de oldukça kullanışlı bir kütüphanedir. Bokeh, HTML, CSS ve JavaScript kullanılarak hazırlanan bir görselleştirme kütüphanesidir. Aynı zamanda, özellikle büyük veri setleri üzerinde çalışırken oldukça hızlıdır ve web tabanlı uygulamalarda tercih edilen bir kütüphanedir.

Bokeh'in en çarpıcı özelliklerinden biri interaktif görselleştirme yapabilmesidir. Veri setleri üzerinde fare ile gezinerek zoom yapabilmenize veya farklı bilgileri içeren farklı kategorilere sahip farklı grafikler arasında geçiş yapabilmenize olanak tanır. Bokeh, Matplotlib gibi basit grafiklerden, daha karmaşık ağaç haritası veya coğrafi haritalar gibi özelliklere kadar tüm grafikleri kapsar.

Bokeh Özellikleri
Son derece etkileşimli görselleştirme	Web tabanlı uygulamalar ile uyumlu
Büyük veri setleri üzerinde hızlı çalışma	Karmaşık grafikler ve veri haritaları oluşturma özelliği
Matplotlib ve Seaborn ile uyumlu çalışabilme	HTML, CSS ve JavaScript kullanarak hazırlanan bir görselleştirme kütüphanesi

Örnek bir Bokeh uygulaması olarak, genel seçim sonuçlarını görselleştiren ve seçim sonuçlarını interaktif bir şekilde keşfetmemizi sağlayan bir uygulama verilebilir. Bu uygulama ile, farklı bölgelerdeki seçim sonuçlarını karşılaştırabilir ve ayrıca her parti için oy sayılarını ve oy yüzdesini görsel olarak görebilirsiniz. Böylece, Bokeh'in büyük veri setlerini ele alabilme, karşılaştırabilir ve interaktif bir şekilde görselleştirme yapabilme özellikleri daha iyi anlaşılabilir.

Ggplot

Ggplot, veri görselleştirmesi yapmak için kullanılan R programlama dilinde kullanılan bir kütüphanedir. Ancak, Python için uyumlu bir sürümü de mevcuttur. Ggplot, veri analizinde kullanılan veri yapılarını grafiklere dönüştürmek için en iyi seçeneklerden biridir.

Kütüphanenin en önemli özelliklerinden biri, verileri karmaşık grafiklerle görselleştirebilme imkanı sunmasıdır. Bu sayede, verilerin daha anlaşılır bir şekilde sunulması mümkün hale gelir. Ayrıca, Ggplot'ta bulunan temel grafiğin stilleri görselleştirme işlemini daha kolay hale getirir.

Kullanım açısından, Ggplot genellikle birkaç adımda kullanıcı dostu bir arayüze sahiptir. Bu sebeple, verileri hızlı bir şekilde görselleştirmek isteyen kullanıcılar tarafından tercih edilir.

Ggplot ile yapılabilecek örnek uygulamalardan biri, scatterplot grafiği oluşturmaktır. Bu grafiğin yapımı için verilerin koordinatları kullanılarak noktalar eksenler üzerinde yerleştirilir. Ggplot, scatterplot grafiği yapmak için özel bir fonksiyona sahiptir ve bu fonksiyon oldukça kullanışlıdır.

Bunun yanı sıra, Ggplot'ta kullanılabilecek diğer grafikler şunlardır:

• Bar grafiği
• Pie grafiği
• Line grafiği
• Area grafiği
• Box grafiği

Genel olarak, Ggplot, Python'da veri görselleştirmesi yapmak isteyen kullanıcılar için uygun bir kütüphanedir. Kullanımı oldukça kolaydır ve birçok özelliği bulunmaktadır. Ayrıca, R'de kullanılan kütüphanenin uyumlu bir sürümü olduğu için, R'den geçiş yapmak isteyen kullanıcılar için de tercih edilebilir bir seçenektir.

Altair

Son dönemlerde Python kütüphaneleri arasında popüler hale gelen Altair, oldukça basit bir arayüze sahip olmasıyla dikkat çekiyor. Kullanımı kolay olan Altair, verileri hızlı bir şekilde görselleştirme imkanı sunar.

Altair, yalın bir kelime tabanlı sözdizimi kullanarak, verileri hızlı bir şekilde grafiklere dönüştürmenize olanak tanır. Kütüphane, Matplotlib gibi diğer görselleştirme kütüphanelerine göre daha az kod yazmanızı sağlar. Bu sebeple, özellikle kullanıcı dostu ve hızlı bir görselleştirme aracı arayanlar için Altair oldukça ideal bir tercih olacaktır.

Ayrıca, Altair, Plotly gibi diğer görselleştirme kütüphaneleri gibi interaktif grafikler oluşturmanızı sağlar. Bu sayede, kullanıcılar grafikleri inceleyebilir ve verileri daha ayrıntılı bir şekilde analiz edebilir.

Altair Kütüphanesi Özellikleri
Kullanıcı dostu ve yalın kelime tabanlı sözdizimi
Verileri hızlı bir şekilde grafiklere dönüştürme imkanı
Interaktif grafikler oluşturma özelliği

Altair'in kullanımı oldukça kolaydır. Kütüphaneyi yükledikten sonra, verilerinizi basit bir sözdizimi kullanarak grafiklere dönüştürebilirsiniz. Ayrıca, Altair'in sunduğu sayısız örnek uygulama, verilerinizi nasıl görselleştirebileceğiniz konusunda size ilham verebilir.

• Örnek kullanım:
import altair as alt from vega_datasets import data cars = data.cars() alt.Chart(cars).mark_bar().encode( x='Origin', y='count()', color='Origin' )

Yukarıdaki örnekte, Altair kütüphanesini kullanarak, bir otomobil yarışmasına katılan ülkelerin sayılarını grafiksel olarak gösterdik. Bu ve benzeri uygulamalar ile Altair, veri görselleştirme konusunda oldukça etkili bir araçtır.

Diğer Kütüphaneler

Matplotlib ve Seaborn gibi popüler Python kütüphaneleri dışında, veri görselleştirme için kullanabileceğimiz birçok diğer kütüphane de mevcut. Bu kütüphaneler şunlardır:

• Plotnine
• Altair
• Bokeh
• Geoplotlib
• Basemap

Plotnine, ücretsiz bir açık kaynaklı yazılım olan R programlama dilinde popüler olan ggplot2 kütüphanesinin Python sürümüdür. Altair, basit bir Python kütüphanesi olmasına rağmen görselleştirmelerin çarpıcılığı ile dikkat çeker ve interaktif bir şekilde çalışır. Bokeh, interaktif görselleştirme için oldukça kullanışlı bir seçenektir. Geoplotlib, harita tabanlı görselleştirme için tasarlanmıştır ve Basemap de coğrafi verileri görselleştirmek için kullanılır.

Bu kütüphaneler, sırasıyla Plotly, Altair, Bokeh, Geoplotlib ve Basemap gibi kullanışlı özelliklere sahiptir. Bunlar, gömülü grafikler, renk paletleri, etkileşimli haritalar, istatistiksel grafikler, doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme araçları ve daha birçok görselleştirme seçeneğinin yanı sıra birçok veri setiyle uyumludur.

Bu kütüphaneler, veri görselleştirme için geniş bir yelpaze sunar ve özellikle özel projelerdeki ihtiyaçları karşılamak için işlevlerin birleşimiyle benzersiz bir deneyim sunar.