Python programlama dilinde verilerin görselleştirilmesi için kullanılan Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri, çeşitli grafiklerin oluşturulmasına imkan tanır Bu eğitim serisi, Matplotlib ve Seaborn ile ilgili temel bilgileri öğrenip, verileri nasıl etkili bir şekilde görselleştireceğinizi öğrenmenizi sağlar Hemen başlayın ve verilerinizi görselleştirmenin gücünü keşfedin!
Bugün veri analizi ve görselleştirme, işletmeler ve araştırmacılar için çok önemlidir. İyi görselleştirme, veri analizini daha etkili hale getirebilir ve ilginç keşifler yapmanıza yardımcı olabilir. Bu noktada, Python programlama dilinde kullanılan Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri önem kazanıyor. Bu makale, Python dilinde veri görselleştirme için bu iki önemli kütüphane hakkında bilgi verecek.
Matplotlib, Python programlama dilinde yaygın olarak kullanılan bir veri görselleştirme kütüphanesi olarak bilinir. Bu kütüphane, temel grafiği oluşturma işlemlerini kolaylaştırır ve ayrıca birçok veri tipi için iyi derecede özelleştirme olanağı sağlar. Seaborn da Python dilinde Matplotlib kütüphanesine ek olarak geliştirilmiş bir yüksek seviye arayüzüdür. Seaborn'ın amacı, Matplotlib'ten daha estetik açıdan daha iyi görselleştirme elde etmek için daha kolay ve verimli bir yol sunmaktadır.
Matplotlib Nedir?
Matplotlib, Python programlama dilinde veri görselleştirmesi için yaygın şekilde kullanılan bir kütüphanedir. Verileri grafiğe dönüştürmek ve görselleştirmek için kullanılır. Görüntüleme yapmak istediğiniz verilerin tipine göre farklı grafik türleri seçmek mümkündür ve bu sayede mesajınızı daha etkili hale getirebilirsiniz.
Matplotlib, Python dilinde birleşik oluşturma, çizim ve grafikseleksiyon ve etiketleme gibi birçok veri görselleştirme işlevi sağlar. Matplotlib, birçok grafik türleri arasında seçim imkanı sunar. Bir veri kümesi üzerindeki değişen değerlerle yorum yapmak için eklenen çizgi grafikleri, nokta grafikleri ve histogramlar, bu grafik türü örneklerinden bazılarıdır.
Bilgisayar programlama dilinde Python kullananlar, görselleştirme özellikleri için Matplotlib'den faydalanabilirler. Ayrıca, veri görselleştirmede uzman olanlar, Seaborn kütüphanesi ile de uyumlu bir şekilde çalışabilirler. Matplotlib, veri görselleştirme için açık kaynaklı bir alternatiftir ve ücretsizdir.
Seaborn Nedir?
Seaborn, veri görselleştirmesi yapmak için en yaygın kullanılan Python kütüphanelerinden biridir. Bu kütüphane, Matplotlib kütüphanesi üzerine inşa edilmiştir ve grafiklerin daha profesyonel görünmesini sağlar.
Seaborn, Matplotlib kütüphanesiyle birlikte kullanıldığında, birçok farklı yüksek kaliteli grafik oluşturulabilir. İki kütüphane birlikte kullanıldığında, Seaborn grafikleri Matplotlib grafiklerinden daha estetik ve daha iyi tasarlanmış görünebilir. Seaborn, Matplotlib'in getirdiği sınırlamaları ortadan kaldırır ve daha kolay özelleştirilebilir grafikler oluşturmanızı sağlar.
Seaborn kütüphanesi, özellikle veri görselleştirmesi konusunda uzman olmayan kullanıcılar için idealdir. Seaborn, kendi özellikleri sayesinde, kullanıcılara daha iyi bir görsel deneyim sunabilir. Seaborn kullanırken, verileri daha anlaşılır ve anlamlı kılmak için daha fazla seçenek ve özellik sunulur. Ayrıca, Seaborn kullanarak grafiklerin renklendirilmesi ve özelleştirilmesi çok daha kolay hale gelir.
Matplotlib Grafik Türleri
Matplotlib kütüphanesi, Python programlama dilinde birçok görselleştirme türü oluşturma imkanı sunan bir kütüphanedir. Bu kütüphane ile birçok görselleştirme türünü oluşturmak mümkündür. Matplotlib grafik türleri arasında çizgi grafikleri, nokta grafikleri ve histogramlar yer alır.
Çizgi grafikleri, bir veri setinin zamana bağlı olarak değişimini göstermek için kullanılır. Nokta grafikleri ise bir veri kümesinin dağılımını göstermek için kullanılır. Histogramlar ise bir veri kümesinin dağılımını çizmek için kullanılır. Matplotlib ile bu grafik türlerini kolayca oluşturabilirsiniz.
Aşağıdaki tabloda, Matplotlib grafik türleri hakkında daha fazla detay yer almaktadır:
| Grafik Türü | Açıklama |
|---|---|
| Çizgi Grafikleri | Bir veri setinin zamana bağlı olarak değişimini göstermek için kullanılır. |
| Nokta Grafikleri | Bir veri kümesinin dağılımını göstermek için kullanılır. |
| Histogramlar | Bir veri kümesinin dağılımını çizmek için kullanılır. |
Matplotlib grafik türleri oldukça esnek ve kullanışlıdır. Bu grafik türleri sayesinde, verileri görsel olarak anlamak ve anlatmak daha kolay hale gelir. Bu sayede, veri bilimciler ve araştırmacılar, verileri daha etkili bir şekilde kullanabilirler.
Çizgi Grafikleri
bir verisetinin zamana bağlı olarak değişimini göstermek için kullanılan en popüler grafik türlerinden biridir. Matplotlib kütüphanesi ile çizgi grafikleri oluşturabilirsiniz. Bu grafiği oluşturmak için, öncelikle verilerinizi hazırlamanız gerekiyor. Daha sonra, Matplotlib kütüphanesi içinde yer alan "plot" fonksiyonunu kullanarak grafiği çizebilirsiniz.
Çizgi grafikleri, özellikle zaman serilerinin gösteriminde kullanılır. Örneğin, bir hisse senedinin fiyat hareketlerini göstermek için çizgi grafikleri kullanılabilir. Bu grafik türü, veri setinizdeki değişimleri ve trendleri görselleştirerek, analiz yapmanızı kolaylaştırır. Aynı zamanda, farklı seçeneklerle verileri görselleştirmenizi de sağlar; örneğin, renkleri değiştirerek veya çizgi şeklini değiştirerek. Bu sayede, anlamlandırması zor verileri daha açık ve anlaşılır hale getirebilirsiniz.
Çizgi grafikleri, birden çok veri serisini karşılaştırmak için de kullanılabilir. Örneğin, bir hisse senedinin değerindeki değişimleri yan yana karşılaştırmak için farklı renklerde birden çok çizgi grafiği kullanılabilir. Grafiklerinizi daha anlaşılır hale getirmek için çizgi grafiklerini diğer grafik türleriyle de birleştirebilirsiniz. Örneğin, bir çubuk grafik ile birlikte kullanarak, farklı ülkelerdeki enerji tüketimini karşılaştırabilirsiniz.
- Çizgi grafikleri, zamana bağlı değişimleri gösterir.
- Matplotlib kütüphanesi ile oluşturulabilir.
- Veri setlerinin trendleri ve değişimleri daha net olarak görülebilir.
- Birden çok veri serisini karşılaştırmak için kullanılabilir.
- Birçok farklı veri seti için kullanılabilir.
Çizgi grafikleri, veri görselleştirmesi için en yaygın kullanılan grafik türlerinden biridir. Matplotlib kütüphanesi ile çok sayıda veri seti için çizgi grafikleri oluşturabilirsiniz. Trendleri belirlemek, değişimleri görsel hale getirmek ve verileri karşılaştırmak için harika bir seçenektir.
Nokta Grafikleri
= Nokta grafikleri, bir veri kümesinin dağılımını göstermenin yanı sıra, farklı veri kümeleri arasındaki ilişkiyi de göstermek için kullanılabilir. Bu grafik türü, her bir veri noktasını gösteren noktaların yer aldığı bir koordinat sistemi kullanır. Ayrıca, noktalar farklı renkler, boyutlar veya şekiller ile farklı veri kümelerini temsil edebilir.
Nokta grafikleri, veri setinin dağılımını ve bir grup içindeki değişkenliği göstermenin yanı sıra, aykırı değerleri de tespit etmek için kullanılabilir. Aykırı değerler, veri setinde beklenmedik derecede yüksek veya düşük bir değere sahip olan noktalardır ve çizgi grafikleri gibi diğer görselleştirme yöntemleri tarafından gizlenme eğilimindedir. Nokta grafikleri, diğer grafik türlerine göre daha sağlam ve şeffaftır, bu nedenle veriler arasındaki ilişkileri doğru bir şekilde analiz etmek için sıklıkla kullanılır.
| X | Y |
|---|---|
| 1 | 2 |
| 2 | 4 |
| 3 | 7 |
| 4 | 5 |
| 5 | 8 |
Örneğin, yukarıdaki tablonun nokta grafiği aşağıdaki gibi olacaktır:
- X ekseni, 1'den 5'e kadar giden bir aralıkta yer alacaktır.
- Y ekseni ise, 2'den 8'e kadar giden bir aralıkta yer alacaktır
- Her bir satırın noktası, X ve Y değerlerini temsil eder.
- Grafik, bu veri kümesindeki verilerin genel dağılımını ve aralarındaki ilişkiyi gösterecektir.
Seaborn Grafik Türleri
Seaborn kütüphanesi, veri görselleştirme alanında Matplotlib ile aynı kategoride yer alır. Ancak, Seaborn grafikleri daha estetik açıdan daha iyi tasarlanmıştır. Seaborn, Matplotlib'teki bazı grafik türleri için daha basitleştirilmiş bir arayüze sahiptir ve bu nedenle daha az kod yazmayı gerektirir. Seaborn grafiklerinde, varsayılan renk şemaları ve daha fazla ayar seçeneği kullanılarak daha güçlü ve anlamlı görselleştirmeler elde edilebilir.
Seaborn grafikleri, Matplotlib'in temel grafikleri olan çizgi grafikleri, nokta grafikleri ve histogramlar gibi birçok grafik türünü destekler. Ancak, Seaborn, çizgi grafiklerinde daha fazla eğilim çizgisi, nokta grafiklerinde daha fazla renk seçeneği ve histogramlarda daha fazla yoğunluk tahmini işlevselliği sunar. Seaborn grafikleri, Matplotlib ile karşılaştırıldığında daha az kod gerektirir ve daha hızlı bir şekilde kullanıcı tarafından öğrenilebilir.
| Grafik Türü | Matplotlib | Seaborn |
|---|---|---|
| Çizgi Grafikleri | Kullanımı kolaydır fakat estetik açıdan daha az çekicidir | Daha karmaşık ve daha az kod gerektirir.Aynı grafik türü için daha fazla seçenek sunar. |
| Nokta Grafikleri | Kullanımı kolaydır ancak sınırlı seçenekler sunar. | Daha fazla renk seçeneği ve daha estetik tasarımlar sunar. |
| Histogram | Kullanımı kolaydır ancak daha az özellik sunar. | Yoğunluğu tahmini işlevleri ve daha fazla estetik özellikleri sunar. |
Seaborn grafikleri, Matplotlib ile karşılaştırıldığında daha kolay ve hızlı bir şekilde öğrenilebilir. Bununla birlikte, daha özel görselleştirme ihtiyaçları olanlar için Matplotlib'in daha geniş özellik seti ile birlikte kullanılması önerilir. Sonuç olarak, Seaborn'un Matplotlib'in bir alternatifi olarak değil, daha kolay ve hızlı bir şekilde kullanılabilen bir arayüz olduğunu söylemek mümkündür.
Görselleştirme Örnekleri
Bu bölümde, Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri kullanılarak örnek görselleştirmeler yapacağız. İlk olarak, Matplotlib kullanarak bir veri kümesinin çizgi grafiğini oluşturacağız. Bu örnekte, kullanacağımız veri kümesi, web trafiği istatistiklerini içeriyor. Veri setimizde, birçok web sitesi için tıklama sayısı, ziyaretçi sayısı, trafik kaynağı vb. bilgiler yer alıyor.
| Tarih | Tıklama Sayısı | Ziyaretçi Sayısı | Trafik Kaynağı |
|---|---|---|---|
| 01.01.2020 | 1000 | 500 | Organik |
| 02.01.2020 | 1500 | 800 | Sosyal Medya |
| 03.01.2020 | 2000 | 1000 | Direkt |
| 04.01.2020 | 2500 | 1200 | Reklam |
Yukarıdaki veri seti ile, Matplotlib grafiği oluşturabiliriz. Kodumuz şu şekildedir:
import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pddata = pd.read_csv("web_trafik.csv")tarih = data["Tarih"]tiklama_sayisi = data["Tıklama Sayısı"]ziyaretci_sayisi = data["Ziyaretçi Sayısı"]trafik_kaynagi = data["Trafik Kaynağı"]plt.plot(tarih, tiklama_sayisi)plt.xlabel("Tarih")plt.ylabel("Tıklama Sayısı")plt.title("Web Trafik İstatistikleri")plt.show()Sonuç olarak, çizgi grafiği aşağıdaki gibi olacaktır:
Şimdi, Seaborn kullanarak bir örnek yapalım. Bu örnekte, kullanacağımız veri seti, bir restoran müşteri verilerini içeriyor. Veri setimizde, müşteri sayısı, restorana gelen tarihler ve ödenen sipariş miktarları yer alıyor.
| Müşteri Sayısı | Tarih | Sipariş Miktarı |
|---|---|---|
| 3 | 01.02.2020 | 120 TL |
| 2 | 02.02.2020 | 80 TL |
| 4 | 03.02.2020 | 200 TL |
| 1 | 04.02.2020 | 60 TL |
Yukarıdaki veri seti ile, Seaborn nokta grafiğini oluşturabiliriz. Kodumuz şu şekildedir:
import seaborn as snsimport pandas as pddata = pd.read_csv("restoran_verileri.csv")sns.pointplot(x="Tarih", y="Sipariş Miktarı", data=data)plt.xticks(rotation=45)plt.title("Restoran Verileri - Sipariş Miktarı Tarihine Göre")plt.show()Sonuç olarak, nokta grafiği aşağıdaki gibi olacaktır:
Matplotlib Örneği
Matplotlib kütüphanesi, veri görselleştirme işlemlerinde en sık kullanılan Python kütüphanelerinden biridir. Bu örnekte, bir veri kümesinin çizgi grafiği Matplotlib kullanılarak oluşturulacak.
Öncelikle, veri kümesi uygun bir format halinde oluşturulmalıdır. Daha sonra, Matplotlib kütüphanesi yüklenip ilgili fonksiyonlar çağrılmalıdır. Aşağıdaki örnek kod bloğu, bir veri kümesinin çizgi grafiği oluşturmak için kullanılabilir:
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.xlabel('X ekseni')plt.ylabel('Y ekseni')plt.title('Sinüs Grafiği')plt.show()Bu kod bloğu, 0 ile 10 arasındaki değerleri eşit aralıklarla alır ve bu değerlerin sinüs değerlerini hesaplar. Daha sonra, bu değerler Matplotlib'in plot() fonksiyonu kullanılarak çizgi grafiğine dönüştürülür.
Ek olarak, çizelge başlığı ve eksen isimleri gibi unsurlar Matplotlib'in ilgili fonksiyonları kullanılarak belirlenebilir. Son olarak, grafiği plt.show() fonksiyonu ile ekranda görüntüleyebiliriz.
Seaborn Örneği
Seaborn kütüphanesi, Matplotlib'ten daha görsel olarak daha etkili bir şekilde grafikleri göstermek için kullanılmaktadır. Nokta grafikleri, bir veri kümesinin dağılımını göstermek için kullanılan en yaygın grafik türüdür. Bu örnekte, bir veri kümesinin nokta grafiği Seaborn kullanılarak oluşturulacaktır. İlk olarak, Seaborn ve Pandas kütüphanelerinin içe aktarılması gereklidir. Bunun için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:
import seaborn as snsimport pandas as pd
Ardından, bir veri kümesi oluşturmalısınız. Bu örnekte, bir kaç farklı ürüne ait fiyat dataları içeren bir veri kümesi kullanılacaktır. Aşağıdaki kodu kullanarak, veri kümesini oluşturabilirsiniz:
data = pd.DataFrame({'ürün':['elma', 'armut', 'kiraz', 'çilek', 'muz'], 'fiyat':[3, 4, 5, 2, 6]})Bu veri kümesinde, 5 farklı ürünün fiyatı yer almaktadır. Daha sonra, Seaborn kütüphanesi kullanılarak bir nokta grafiği oluşturulabilir. Bunun için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:
sns.scatterplot(data=data, x='ürün', y='fiyat')
Bu kod, veri kümesindeki ürünlerin fiyatlarını gösteren bir nokta grafiği oluşturacaktır. Grafiği daha görünür hale getirmek için, çizginin rengini ve noktaların boyutunu değiştirebilirsiniz. Bu örnekte, altın renkli çizgiler ve daha büyük noktalar kullanılacak. Bunu aşağıdaki kodla yapabilirsiniz:
sns.set_style("whitegrid")sns.scatterplot(data=data, x='ürün', y='fiyat', color='gold', s=100)Bu kod, daha estetik olarak hoş görünen bir nokta grafiği oluşturacaktır. Grafiği farklı renkler ve boyutlar kullanarak özelleştirebilirsiniz.