Matplotlib ile dağılım grafiği oluşturma işlemi oldukça kolay! Python programlama diliyle geliştirilen Matplotlib aracı sayesinde veri setlerinizin dağılımını analiz edin Detaylı bilgi ve örnekler için sitemizi ziyaret edin!

Python programlama dili, grafik oluşturmak için oldukça kullanışlı kütüphanelere sahiptir. Bu kütüphanelerden biri de matplotlib'dir. Bu makalede, matplotlib kütüphanesi kullanarak nasıl dağılım grafiği oluşturulacağı adım adım anlatılmaktadır. İlk adım, veri setini oluşturmaktır. Daha sonra, veri seti sıralanır ve ortalama ve standart sapması hesaplanır. Son olarak, dağılım grafiği oluşturulur.

Python'da dağılım grafiği oluşturmak oldukça kolaydır. Aşağıdaki örnekte, x ekseni 1'den 10'a, y ekseni ise farklı sayılardan oluşan bir veri setiyle gösterilmiştir:

x	y
1	123
2	45
3	67
4	123
5	100
6	0
7	56
8	93
9	38
10	10

Örnek kod aşağıdaki gibidir:

import matplotlib.pyplot as pltx = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]y = [123,45,67,123,100,0,56,93,38,10]plt.hist(y)plt.show()

Bu şekilde bir dağılım grafiği elde edilir. Dağılım grafiği, tek bir sütunlu bir histogramdır ve veri setindeki sayıların dağılımını gösterir.

Matplotlib Nedir?

Matplotlib, Python programlama dilinde oldukça kullanışlı bir veri görselleştirme kütüphanesidir. Verilerin grafiksel olarak gösterilmesi, analizi ve yorumlanması daha doğru ve hızlı bir şekilde yapılabilir. Matplotlib kütüphanesi, çizgi grafikleri, sütun grafikleri, histogramlar, dağılım grafiği gibi farklı grafik türlerinin oluşturulmasını sağlar. Ayrıca renk, boyut, font stil vb. gibi özellikler özelleştirilebilir ve farklı stiller ve renk paletleri ile grafikler oluşturulabilir.

Dağılım Grafiği Nedir?

Dağılım grafiği, veri setinin dağılımını görsel olarak gösteren bir grafiğe verilen isimdir. Bu grafik türü genellikle sürekli değişkenlerin dağılımını incelemek için kullanılır ve verilerin nasıl dağıldığına dair bir fikir verir. Dağılım grafiği, üst üste binen sütunlardan oluşan bir histogram gibi düzenlenebilir.

Bir dağılım grafiği oluşturmak için, veri seti ilk önce sıralanır ve ardından sıralanmış verilerin çeşitli yüzdelik oranları hesaplanır. Bu oranlar daha sonra grafiği oluşturmak için kullanılır. Genellikle dağılım grafiği, verilerin ortalamasını ve standart sapmasını da içerir.

Dağılım grafiği, aynı zamanda kutu grafiği veya violin grafiği gibi diğer grafik türleri ile de karıştırılabilir. Ancak, dağılım grafiği daha çok ayrık bir veri setinin dağılımını göstermek için kullanılan bir grafik türüdür, diğer taraftan kutu grafiği verilerin merkezi eğilimleri ve dağılımlarını göstermek için kullanılan bir grafik türüdür.

Normal Dağılım Grafiği

Normal dağılım grafiği, veri setinin normal bir dağılımda (bell curve) olduğunu göstermek için kullanılır. Bu grafikte, verilerin çoğunluğu ortalama değere yakın bir yerde bulunurken, az sayıda veri çok uzakta bulunur. Normal dağılım grafiği, birçok alanda kullanılır ve ayrıca "çan eğrisi" olarak da bilinir.

Normal dağılım grafiği oluşturmak için, veri setinin önce ortalama ve standart sapması hesaplanır. Ardından, bu bilgiler kullanılarak grafik oluşturulur. Grafikte, x ekseni veri setindeki değerlerin aralığını ve y ekseni ile o değerlerin kaç defa tekrarlandığını gösterir.

Normal dağılım grafiği, diğer grafik türleriyle karşılaştırıldığında daha az bilgi verir. Ancak, bir veri setinin normal bir dağılıma sahip olduğunu göstermek için oldukça görsel bir yol sunar.

Dağılım Grafiği Oluşturma Adımları

Dağılım grafiği oluşturmak için belirli adımlar izlenmelidir:

• 1) Veri setini oluşturma: Dağılım grafiği oluşturmak için veri setine ihtiyaç vardır. Veri seti, farklı değerleri içeren bir liste ya da bir CSV dosyası olabilir.
• 2) Veri setini sıralama: Veri setinin sıralanması, grafiğin daha düzgün ve okunaklı olmasını sağlar.
• 3) Veri setinin ortalama ve standart sapmasını hesaplama: Veri setinin ortalaması ve standart sapması, dağılım grafiğinin şekillenmesinde büyük rol oynar.
• 4) Dağılım grafiğini oluşturma: Son adımda ise verilen veri seti doğrultusunda dağılım grafiği oluşturulur. Bu işlem Python’un matplotlib kütüphanesi kullanılarak gerçekleştirilir.

Yukarıdaki adımlar izlendiğinde, Python ile dağılım grafiği oluşturmak oldukça kolaydır.

Örnek Kod

Matplotlib kütüphanesi, Python dilinde veri görselleştirme yapmak için kullanılan oldukça kullanışlı bir kütüphanedir. Dağılım grafiği oluşturmak da bu kütüphane ile oldukça kolaydır. İşte size basit bir örnek kod:

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

y = [123,45,67,123,100,0,56,93,38,10]

plt.hist(y)

plt.show()

Yukarıdaki kodu incelediğinizde, öncelikle matplotlib.pyplot'tan plt modülünü içe aktardığımızı görebilirsiniz. Daha sonra, x ve y değişkenlerini tanımladık ve sonrasında y değişkeni için bir histogram grafiği oluşturduk. Son olarak grafiği ekrana getirmek için plt.show() komutunu kullanarak görselleştirmeyi tamamlıyoruz.

Benzer Grafik Türleri

Benzer Grafik Türleri başlığı altında, dağılım grafiği ile benzer grafik türleri hakkında bilgi verilebilir. Kutu grafiği, veri setinin çeyreklikleri, medyanı ve aykırı değerleri göstermek için kullanılır. Violin grafiği, verilerin dağılımını daha net bir şekilde gösterir. Çizgi grafiği, değişkenler arasındaki ilişkiyi incelemek için kullanılır. Bu grafik türleriyle ilgili örnekler, tablolar ya da listeler oluşturulabilir. Bu grafik türlerinin de kullanıldığı örnek veri setleri veya gerçek hayatta kullanım alanları ile birlikte açıklanarak, okuyucunun daha iyi anlaması sağlanabilir.

Grafik Okuryazarlığı

Grafikler, verileri görselleştirmek açısından oldukça önemlidir. Ancak grafiklerin doğru anlaşılması ve yorumlanması da bir o kadar önemlidir. İşte bu noktada grafik okuryazarlığı kavramı devreye girer.

Grafik okuryazarlığı, görsel olarak sunulan verileri yorumlayabilme ve doğru bir şekilde anlama becerisidir. Bir grafikteki veriler, doğru şekilde yorumlanarak doğru kararlar verilmesinde önemli bir role sahiptir.

İyi bir grafik okuyucusu olmak için bazı yararlı ipuçları vardır. Örneğin, grafiklerde birimlerin net bir şekilde belirtilmesi gerekmektedir. Ayrıca, eksik verilerin işaretlenmesi, verilerin tanımlanması, görsel karmaşanın önlenmesi vb. gibi faktörlere dikkat etmek gerekmektedir.

• Birimlerin belirtilmesi: Grafiklerde kullanılan birimlerin net bir şekilde belirtilmesi, verilerin doğru anlaşılması açısından önemlidir.
• Eksik verilerin işaretlenmesi: Eksik veriler, grafiklerin doğru yorumlanmasını engelleyebilir. Bu nedenle eksik verilerin işaretlenmesi ve belirtilmesi önemlidir.
• Verilerin tanımlanması: Grafiklerde kullanılan verilerin doğru bir şekilde tanımlanması, verilerin doğru yorumlanması açısından önemlidir.
• Görsel karmaşanın önlenmesi: Grafiklerin net ve anlaşılır olması için gereksiz detaylardan kaçınılmalı ve sade bir tasarım tercih edilmelidir.

Grafik okuryazarlığı becerileri, verilerin doğru anlaşılması ve yorumlanması açısından önemlidir. Bu nedenle grafiklerin doğru şekilde oluşturulması ve yorumlanması için yukarıda belirtilen yararlı ipuçlarına dikkat edilmesi gerekmektedir.

Yararlı İpuçları

Grafik okuryazarlığı, doğru verilerin anlaşılması ve yorumlanması için oldukça önemlidir. Bu sebeple, grafikler hazırlanırken dikkat edilmesi gereken bazı yararlı ipuçları vardır.

• Grafiklerde birimlerin net olması gerekmektedir. Birimler değiştiğinde, değişen birimlerin gösterilmesi gerekmektedir.
• Eksik veriler varsa, bu durum işaretlenmelidir. Bu, grafiklerin doğru yorumlanmasına yardımcı olur. Ayrıca, veriler doğru bir şekilde sıralanmalıdır.
• Görsel karmaşıklık önlenmelidir. Grafiklerin net ve anlaşılır olması gerekmektedir. Bu açıdan, renklerin doğru seçilmesi ve yazıların anlaşılır olması büyük önem taşır.
• Grafiklerin sade ve okunaklı olması gerekmektedir. Karmaşık grafikler, verilerin doğru yorumlanmasını zorlaştırabilir.

Bu yararlı ipuçları doğru bir şekilde uygulandığında, grafiklerin doğru bir şekilde anlaşılması ve yorumlanması sağlanabilir.