Python Veri Görselleştirme Araçları Arasındaki Farklar Nelerdir? Bu yazıda, seaborn, matplotlib ve plotly arasındaki önemli farkları inceleyeceğiz Hangi aracı kullanmanız gerektiği hakkında bilgi edinecek ve veri görselleştirme işinizi daha kolay hale getireceksiniz Okumaya devam edin

Veri görselleştirme, verilerin grafik veya tablo gibi görsel bir şekilde sunulmasıdır ve veri analizi için önemli bir araçtır. Python, veri görselleştirme için birçok araç sağlar. Bu makalede, Python veri görselleştirme araçları arasındaki farklar incelenecektir.

Python'da en popüler veri görselleştirme kütüphanesi Matplotlib'dir. Matplotlib, geniş bir çizim seçeneği sunar ve temel çizimler için yararlıdır. Matplotlib üzerinde kurulmuş olan Seaborn ise daha yüksek seviye veri görselleştirme imkanı sağlar ve özellikle kategorik veri görselleştirme için daha uygundur. Her iki kütüphane de renk paletleri, etiketler, başlık ve yüzde veya normalleştirilmiş gösterim gibi çeşitli görselleştirme özellikleri sunar.

Interaktif görselleştirme için Plotly ve Bokeh gibi kütüphaneler daha uygun olabilir. Plotly, interaktif görselleştirme için özellikle kullanışlı bir kütüphanedir ve web tabanlı görselleştirme için uygundur. Bokeh da interaktif görselleştirme için kullanışlıdır ve JavaScript aracılığıyla web sayfalarına yerleştirilebilir. Seaborn ve Matplotlib'ın etkileşimli özellikleri ise sınırlıdır.

• Basit görselleştirmeler için Matplotlib genellikle yeterliyken, diğerleri için Seaborn, Plotly veya Bokeh daha uygun olabilir.
• Interaktif görselleştirme gerektiren durumlarda Plotly ve Bokeh daha yararlı olabilir.
• Kategorik veri için Seaborn daha iyi çözümler sunar.
• Geniş veri kümeleri için, Plotly ve Bokeh hızlı ve etkileyici görselleştirme sağlar.

Görselleştirme amaçlarına ve gereksinimlerine bağlı olarak, farklı kütüphaneler farklı yararlar sağlayabilir. Bu nedenle, veri görselleştirme seçeneği seçerken, verilerin doğasını, hedef kitleyi ve amaçları dikkate almak önemlidir.

Matplotlib

Matplotlib, Python dilinde kullanılan en popüler veri görselleştirme kütüphanesidir. İleri düzey grafik oluşturmak için geniş bir çizim seçeneği sunar. Matplotlib fonksiyonları basit bir yapıya sahiptir ve kolayca öğrenilebilir. Temel grafikler, histogram, çizgi grafikler, bar grafikleri, dağılım grafikleri gibi çeşitli çizimler için kullanılabilir.

Matplotlib, verilerinizi görselleştirmek için esnek ve özelleştirilebilir bir yapı sunar. Grafiklerin renkleri, arkaplan rengi, etiketler gibi özellikleri kolayca değiştirilebilir. Ayrıca, Matplotlib kullanıcılarının grafikleri daha yüksek bir kaliteye çıkarmak için yüzlerce parametre ayarlamasına olanak tanır.

Matplotlib, temel çizimler oluşturmak için yararlı olabilirken, daha karmaşık çizimler için diğer kütüphaneler daha uygun olabilir. Ayrıca, Matplotlib'ın stil seçenekleri Seaborn'a kıyasla daha azdır. Ancak, Matplotlib hala birçok grafik türü için kullanılabilir ve öğrenmesi kolaydır.

Seaborn

Seaborn kütüphanesi, Matplotlib tabanlı bir görselleştirme aracı olarak öne çıkıyor. Ancak, Matplotlib'tan daha yüksek seviye bir veri görselleştirme sağlayarak farklılaşıyor. Seaborn'un özellikleri arasında Matplotlib'da bulunmayan daha fazla istatistiksel grafiğin yanı sıra renkli palet, tema, çizimler ve grafiği anlamlı hale getirmeye yardımcı olan 'çıta çizgisi' gibi etiketler de yer alıyor.

Bunun yanı sıra Seaborn, özellikle kategorik veri grupları için daha uygundur. Matplotlib, birçok çizim türünü desteklese de, bazen bu tür veri kümeleri için kullanışlı değildir. Seaborn'un içerdiği özelleştirilmiş grafikler ve renkli palet'ler, kategorik verilere daha uygun bir görsel sunar ve veriyi daha anlamlı hale getirir.

• Seaborn'ün görselleştirme özellikleri Matplotlib'dan daha fazladır ve daha özelleştirilmiştir.
• Seaborn, Matplotlib'da bulunmayan 'çıta çizgisi' ve renkli paletler gibi özelliklerin yanı sıra, geniş bir grafik yelpazesi sunar.
• Kategorik verilerle çalışmak için Seaborn kütüphanesi daha uygundur ve görselleştirme işlemini kolaylaştırır.

Veri Tipleri

Python veri görselleştirme araçları arasında en sık kullanılan iki araç Matplotlib ve Seaborn'dur. Matplotlib temel çizimler için yararlıdırken, Seaborn özellikle kategorik veri görselleştirme için daha uygundur. Matplotlib, grafiklerin çiziminde ve bazı basit veri görselleştirme işlemlerinde yararlıdır. Ancak, kategorik verilerde daha karmaşık grafikler oluşturmak için Seaborn kullanmak daha uygun olabilir.

Çizimler

Matplotlib, Python veri görselleştirme araçları arasında en popüler olanıdır ve her türlü çizimin oluşturulmasına olanak sağlar. Çizimler, çizgi grafikler, pasta grafikleri, nokta grafikleri ve çok daha fazlası olabilir. Matplotlib, her çizim için özelleştirme seçenekleri sunar ve herhangi bir çizim için kolayca ayarlar yapılabilir.

Seaborn ise, Matplotlib'a dayalıdır ve daha yüksek seviye bir veri görselleştirme kütüphanesidir. Seaborn'nın özelleştirilmiş çizimler için önceden ayarlanmış fonksiyonları vardır ve daha hızlı bir şekilde özelleştirilmiş çizimler oluşturmanızı sağlar. Genel olarak, Matplotlib her türlü temel çizimler için yararlıdırken, Seaborn genellikle özelleştirilmiş veri görselleştirme için daha uygundur.

Stiller

Matplotlib, Seaborn'a kıyasla daha az stil seçeneği sunar. Matplotlib'in stil seçenekleri, belirli bir çizimi veya görselleştirme öğesini özelleştirmek için yeterlidir. Ancak Seaborn, Matplotlib ile birlikte kullanıldığında hem daha yüksek seviye abstraksiyon sağlar hem de daha özel stil seçenekleri sunar. Seaborn'un stil seçenekleri özellikle rengi ve grafikleri etkiler.

Görselleştirme Özellikleri

Matplotlib ve Seaborn, her ikisi de farklı veri görselleştirme özellikleri sunar.

Renk paletleri: Matplotlib'un renklerle ilgili daha fazla seçeneği olsa da, Seaborn'un daha az renk paleti sunmasına rağmen, her bir paletin daha güçlü bir görsel etkisi vardır.

Etiketler ve Başlıklar: Her iki kütüphane de etiketler ve başlıklar için çeşitli seçenekler sunar. Matplotlib, başlıklar ve etiketler için daha fazla özelleştirme seçeneği sunarken, Seaborn daha modern ve şık bir tasarıma sahiptir.

Yüzde veya normalleştirilmiş gösterim: Matplotlib ve Seaborn her ikisi de veri dağılımını yüzde veya normalleştirilmiş bir şekilde göstermek için çeşitli seçenekler sunar. Matplotlib, yüzde veya normalleştirilmiş gösterim için daha fazla seçenek sunarken, Seaborn daha az seçenek sunar ancak daha kullanışlıdır.

Başka bir deyişle, her iki kütüphane de benzersiz güçlü yan özellikleri sunar. Hangi kütüphaneyi kullanacağınız, veri seti boyutuna, göstermek istediğiniz bilgi türüne, paylaşılacak hedef kitleye, vb. gibi çeşitli faktörlere bağlıdır.

Plotly

Plotly, Python veri görselleştirme araçları arasında özellikle interaktif özellikleri nedeniyle oldukça kullanışlı bir kütüphanedir. Plotly, web tabanlı görselleştirme ihtiyaçlarını karşılamak için özel olarak tasarlanmıştır. Bu nedenle, web tabanlı uygulamalar için veri görselleştirmesi yapmak isteyenler için ideal bir araçtır.

Plotly, matematiksel ve istatistiksel grafikler, 3B grafiği, yüzey grafikleri, haritalar, finansal grafikler ve daha birçok türde grafik oluşturmak için kullanılabilir. Ancak, Plotly'ın tüm özelliklerini kullanmak için bir hesap oluşturmanız gerekiyor. Hesap oluşturmak, veri görselleştirme sürecinde ekstra bir adımdır fakat interaktif görselleştirme özelliklerini kullanmak için zorunludur.

Plotly, birçok görselleştirme özelliği sunmasına rağmen, Matplotlib'a kıyasla genel olarak daha karmaşık bir kütüphanedir. Basit veri görselleştirmeleri için Matplotlib kullanmak daha ideal olsa da, interaktif görselleştirme özellikleri gerektiren durumlarda Plotly daha avantajlı hale gelir.

Plotly, diğer veri görselleştirme kütüphaneleriyle karşılaştırıldığında işbirliği yapmak için daha uygun bir araçtır. Plotly, uygulama programlama arayüzü (API) desteği sayesinde, diğer programlama dilleri ve araçlarla da kolayca entegre edilebilir. Bu sayede, Plotly projelerinde çoklu kullanıcılı ve ekiple çalışmak çok daha kolaydır.

Plotly, diğer veri görselleştirme kütüphanelerine kıyasla daha yavaş bir kütüphane olmasına rağmen, sadece daha büyük veri kümeleri ile çalıştığınızda hissedilir. Küçük veri kümeleri ile çalışırken, hız farkı genellikle gözlemlenmez.

Özetle, Plotly özellikle web tabanlı interaktif görselleştirme için uygun bir kütüphane olarak karşımıza çıkıyor. Veri görselleştirmeleri için farklı amaçlara ve gereksinimlere bağlı olarak, diğer Python veri görselleştirme araçları da kullanılabilir. Ancak, Plotly'ın interaktif özellikleri ve web uygulamaları için uygun olması, onu öne çıkarıyor.

Uygulama

Python veri görselleştirme araçları arasında seçim yapmak genellikle amaç ve ihtiyaçlara bağlıdır. Görselleştirme özelliklerini kullanmak için Plotly'nin hesap oluşturmanızı gerektirmesi, Seaborn ve Matplotlib'ın talep etmediği bir kayıt işlemiyle karşılaştırılabilir.

Kütüphane	Uygulama Kolaylığı
Plotly	Hesap oluşturmanız gerekiyor
Matplotlib ve Seaborn	Hesap veya kayıt işlemi gerekmiyor

Bu nedenle, kişisel kullanım için veya hızlı ve kolay veri görselleştirme gerektiren durumlar için Matplotlib ve Seaborn kullanmanız önerilebilir. Ancak, etkileşimli bir görselleştirme ihtiyacınız varsa veya bir proje için veri görselleştirme yapan bir ekip içinde çalışıyorsanız, Plotly daha uygun olabilir.

Kullanılabilirlik

Plotly, çevrimiçi bir platform olduğu için, kullanmanız için bir hesap oluşturmanız gerekir. Bu nedenle, bir ekip olarak çalışıyorsanız veya görselleştirme projeleri için işbirliği yapmanız gereken durumlarda Plotly, diğer iki kütüphaneye kıyasla daha uygun olabilir. Ancak, Matplotlib ve Seaborn, kişisel kullanım için daha uygundur. Çünkü bu iki kütüphane kurulumdan sonra hemen kullanıma hazırdır ve herhangi bir kayıt işlemi gerektirmez.

Genel olarak, kullanıcıların ihtiyacına göre farklı kütüphanelerden birini seçmesi en uygunudur. Matplotlib, temel görselleştirme için iyi bir seçenek olabilirken, Seaborn daha spesifik görselleştirme işlemleri için idealdir. Plotly ve Bokeh, web tabanlı interaktif görselleştirme gerektiren durumlarda en iyi seçeneklerdir.

Bokeh

Bokeh, Plotly'a benzer şekilde interaktif görselleştirme için oldukça kullanışlı bir kütüphanedir. Bokeh, Jupyter, web sayfaları, uygulamalar ve diğer Python programları aracılığıyla kullanılabilir. Bu kütüphane, etkileşimli görselleştirme özelliği ile işinizi kolaylaştırır. Bokeh, eğrisel veriler ve ses, görüntü ve video verileri gibi gösterilebilecek veri tipleri için özellikle uygundur.

Bokeh'ın bir diğer avantajı, web sayfalarına yerleştirilebilmesidir. Çünkü Bokeh, JavaScript aracılığıyla çalışır. Bu, Bokeh ile oluşturduğunuz görsellerin istediğiniz web sayfasına yerleştirilebileceği anlamına gelir. Bu şekilde, Bokeh, web tabanlı uygulamalar için mükemmel bir tercih haline gelir.

Bokeh kullanımı oldukça basit olmasına rağmen, Plotly'ye kıyasla belirli bir öğrenme süreci gerektirebilir. Ancak, bu süreç tamamlandığında, Bokeh ile etkili ve kaliteli görselleştirmeler yapmak oldukça kolay hale gelir.

Bokeh, Plotly'a benzer şekilde etkileşimli bir yapıya sahip olduğu için geniş veri kümeleri için oldukça uygundur. Ayrıca, Bokeh ile üretilen görsellerin kalitesi oldukça yüksektir ve hızlı bir şekilde oluşturulabilirler. Bu nedenle, Bokeh, Python kullanıcıları için interaktif görselleştirme yapmak için ideal bir kütüphanedir.

Kullanım

Bokeh, Plotly gibi bir hesaba kaydolmanızı gerektirmeden kullanabileceğiniz bir veri görselleştirme aracıdır. Bokeh'un kullanımı oldukça kolaydır ve kullanıcılar ihtiyacına göre seçeneklerini belirleyebilirler. Bokeh, Python programlama dili için tasarlanmış bir kütüphanedir ve bu nedenle, veri analizi yaparken oluşturulan verileri kolayca görselleştirmeye yardımcı olur.

Bokeh, kullanıcıların Python, JavaScript ve R gibi popüler programlama dillleri ile entegre edilerek kullanılabilir. Bokeh, 3 farklı grafik modeli sağlar: yığın, bölge ve çizgi grafik. Bu grafiklerin hepsi, verilerinizi görselleştirmek için kullanılır.

Bokeh, interaktif görselleştirme yapmak isteyenler için özellikle kullanışlıdır ve JavaScript aracılığıyla web sayfalarına yerleştirilebilir. Kullanıcılar ayrıca Bokeh'u başka herhangi bir Python kütüphanesiyle birleştirerek genişletilebilir. Bokeh'un kullanımı oldukça esnektir ve çeşitli özelleştirme seçenekleriyle birlikte gelir. Özellikle büyük veri kümeleri için hızlı ve etkili bir şekilde görselleştirme sağlar.

Etkileşim

Bokeh ve Plotly, veri görselleştirme konusunda özellikle etkileşimli özelliklerle öne çıkarlar. En hızlı ve daha etkili sonuçlar veren bu özellikler sayesinde, kullanıcılar verileri interaktif olarak inceleyebilir ve görselleştirebilirler. Seaborn ve Matplotlib gibi diğer Python veri görselleştirme araçları, etkileşimli özellikleri sınırlıdır. Bu araçlar temel olarak grafik ve çizimlerin oluşturulmasına yöneliktir ve interaktif bir şekilde verileri işlemek için diğer araçların yardımına ihtiyaç duyarlar.

Bokeh ve Plotly'un etkileşimli özellikleri arasında interaktif haritalar, renkli 3D puan bulutları ve farklı veri serileri arasında geçiş yapma gibi birçok özellik bulunur. Bu özellikler, verilerin anlaşılmasını kolaylaştırır ve verilerle etkileşime geçerek daha iyi sonuçlar elde etmeyi mümkün kılar.

Ancak, Seaborn ve Matplotlib gibi kütüphaneler de birçok çizim özelliğiyle gelirler ve bazı temel etkileşimli özellikler sunarlar. Örneğin, çizimlerde fare işaretçisini kullanarak verilerin üzerine gelerek etkileşimli olarak veri noktalarının bilgilerine erişmek mümkündür. Bunun yanı sıra, Seaborn ile çizimler arasında geçiş yapmak da mümkündür.

Yani, kullanıcıların hangi kütüphane ile çalıştıklarına bağlı olarak, etkileşimli özellikler biraz sınırlı olabilir veya tam olarak kullanılabilir olabilir. Ancak, genel olarak, Bokeh ve Plotly, veri görselleştirme işlemlerini daha da ayrıntılı hale getirerek, sonuçların daha iyi anlaşılmasını sağlarlar.

Görselleştirme Amaçları

Görselleştirme amaçları, veri analizi sırasında en önemli sınavlardan biridir. Bu amaçlar ve gereksinimler, farklı kütüphanelerin sağladığı yararların belirleyicisidir. Örneğin, basit bir görselleştirme için Matplotlib genellikle yeterli olabilirken, diğer gereksinimler için Seaborn, Plotly veya Bokeh daha uygun olabilir.

Interaktif görselleştirme gerektiren durumlarda Plotly ve Bokeh daha yararlı olabilir. Kategorik veri için Seaborn daha iyi çözümler sunar. Geniş veri kümeleri için ise, Plotly ve Bokeh hızlı ve etkileyici görselleştirme sağlar.

• Matplotlib: Temel grafikler oluşturmanızı sağlar.
• Seaborn: Kategorik veriler için daha yüksek seviye veri görselleştirme araçları sağlar.
• Plotly: Web tabanlı görselleştirme ve etkileşimli grafikler için özellikle kullanışlıdır.
• Bokeh: Interaktif görselleştirme için kullanışlıdır ve JavaScript aracılığıyla web sayfalarına yerleştirilebilir.

Görselleştirme amaçlarınızı ve gereksinimlerinizi belirleyerek, hangi kütüphanelerin size hangi özellikleri sağlayacağını belirleyebilirsiniz.

Basit Görselleştirme

Verileri basit bir şekilde görselleştirmek için Matplotlib genellikle yeterli olur. Matplotlib, birçok temel çizim için farklı seçenekler ve özellikler sunar. Ancak, daha spesifik bir görselleştirme yöntemi gerekiyorsa, Seaborn, Plotly veya Bokeh daha uygun olabilir.

Seaborn, özellikle kategorik veri görselleştirmesi ve daha yüksek seviye veri görselleştirme için daha uygundur. Plotly ve Bokeh, interaktif görselleştirme için önce sıralarda tercih edilirler. Plotly daha çok web tabanlı görselleştirme için kullanışlıdır. Bokeh ise JavaScript aracılığı ile web sayfalarına yerleştirilebilir.

Bu nedenle, görselleştirme ihtiyacına ve amaçlarına bağlı olarak farklı kütüphaneler tercih edilmelidir. Matplotlib genel amaçlı bir kütüphane olmasına rağmen, kategorik veri görselleştirmesi gibi spesifik ihtiyaçlar için Seaborn daha uygun olabilir. Tüm bu kütüphanelerin üstün özellikleri göz önüne alınarak, uygun kütüphane seçilerek başarılı sonuçlar elde edilebilir.

Interaktif Görselleştirme

Interaktif görselleştirme, kullanıcıların grafiği istedikleri şekilde incelemelerini ve değiştirmelerini sağlar. Bu özellik, özellikle geniş veri kümeleri ile çalışırken oldukça yararlıdır. Plotly ve Bokeh, interaktif görselleştirme için en iyi seçeneklerdir.

Plotly'nin özellikle iyi olduğu yönler, web tabanlı görselleştirme için uygun olması ve bir hesap oluşturarak geniş bir renk paletine ve birçok veri tipi seçeneğine erişim sağlamasıdır. Bunun yanı sıra, Plotly, kullanıcılara birçok etkileşimli özellik sağlar ve HTML, SVG veya PDF biçiminde kaydedilebilir.

Bokeh, Plotly'a benzer şekilde interaktif görselleştirme için kullanışlıdır. Ancak, özellikle büyük veri kümeleriyle çalışırken özellikle hızlı bir performans sunabilir. Bokeh, kullanıcıların veri noktalarına tıklandığında verileri açıklayan açılır pencere etkileşimleri gibi bir dizi etkileşimli özellik sağlar. Ayrıca, JavaScript aracılığıyla web sayfalarına yerleştirilebilir.

Kategorik Veri

Kategorik veri görselleştirirken Seaborn, daha özelleştirilmiş grafikler için daha yüksek seviyeli özellikler sunar. Örneğin, Seaborn, kategorik veri için 'barplot', 'boxplot' ve 'violinplot' gibi önceden tanımlanmış grafikler sunar. Bu grafiği kullanarak, her bir kategorideki verilerin merkezi özelliklerine (medyan, ilk ve üçüncü çeyrekler) kolayca erişebilirsiniz.

Ayrıca, Seaborn ayrıca 'factorplot' (veya 'catplot') adı verilen daha geniş kategorik grafikler sunar. Bu grafikler, iki veya daha fazla kategorik değişken arasındaki ilişkileri görmek için kullanılabilir. Örneğin, bir 'factorplot' kullanarak, bir veri kümesindeki herhangi iki kategorik değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirebilirsiniz.

Geniş Veri Kümeleri

Veri büyüdükçe, görselleştirme işlemi daha da karmaşık hale gelir ve farklı veri kümeleri farklı stratejiler gerektirir. Geniş veri kümelerine göre iki kütüphane daha yararlıdır: Plotly ve Bokeh.

Plotly, geniş veri kümeleri için işlem yaparken hızlı ve etkileyici görselleştirme sunar. Kullanıcı neredeyse sınırsız ve eşsiz grafik seçenekleri arasından seçim yapabilir ve interaktif grafik oluşturma olasılığı da bulunur.

Bokeh da geniş veri kümeleri için kullanışlı bir kütüphanedir. JavaScript'in gücünü kullanarak web sayfalarında yerleştirilebilen interaktif görselleştirme özellikleri sunmaktadır. Bokeh, hızlı ve etkileyici görselleştirme sağlar ve kullanıcılar, büyük veri kümelerini etkileşimli bir şekilde keşfederken keşiflerinde gezinebilecekleri öğeler olarak grafikleri hareket ettirebilirler.

Özetlemek gerekirse, geniş veri kümeleri için Plotly ve Bokeh, kullanıcıların hızlı ve etkileyici görselleştirme ihtiyaçlarını karşılamaktadır.