Matplotlib ile veri görselleştirme örnekleri rehberimizle, Python programlama dilinin en güçlü veri görselleştirme kütüphanesi olan Matplotlib'in kullanımını öğrenebilirsiniz Haydi, verilerinizi görselleştirmeye başlayın!

Veri görselleştirme, büyük miktarda veriyi hızlı ve anlaşılır bir şekilde sunmak için oldukça faydalı bir araçtır. Python dilinde birçok veri görselleştirme kütüphanesi bulunmaktadır. Bu makalede, görselleştirmek için bir kütüphane olan Matplotlib kütüphanesi kullanılarak verilerin nasıl grafiğe dönüştürüleceği örnekleri verilecektir. Matplotlib, özellikle bilimsel, mühendislik ve finansal verilerde görselleştirme için oldukça kullanışlı bir kütüphanedir.

Matplotlib, grafiklerin tasarımı ve gösterimi için birçok seçenek sunmaktadır. Verilerin aralığını ve grafik türünü seçerek, istenilen şekilde görselleştirme yapmak mümkündür. Bu makalede, çizgi grafiği, sütun grafiği, pasta grafiği, ve saçılım grafiği gibi farklı türlerde grafik örnekleri verilecektir.

• Çizgi Grafiği
• Sütun Grafiği
• Pasta Grafiği
• Saçılım Grafiği

Böylelikle, Matplotlib kütüphanesi hakkında fikir sahibi olacak ve farklı veri türlerinin nasıl görselleştirilebileceğini öğreneceksiniz. Temel grafik oluşturma tekniklerinden başlayarak, gruplandırılmış sütun grafiği ve renk kodlu saçılım grafiği gibi daha karmaşık örnekler de verilecektir. Bu örnekler, veri görselleştirme konusunda yeni olanların da anlayabileceği şekilde oluşturulmuştur.

Çizgi Grafiği

Matplotlib kullanılarak veriler grafiğe dökülebilir ve daha anlaşılır hale getirilebilir. Verilerin çizgi grafiği olarak gösterilebilmesi, tarihlerde veya sayaçlarda belirli değişikliklerin izlenmesi için kullanılır. Çizgi grafiği, verilerin miktarını ve zaman içindeki değişimlerini göstermek için ideal bir araçtır.

Matplotlib, çizgi grafiği oluşturmak için farklı dosya tipleri sağlar. Hangi dosya tipinin tercih edileceği, grafiği nereye yerleştirmek istediğinize bağlıdır. Çizgi grafiğinde iki ana eksen vardır: x eksenleri ve y eksenleri. x eksenleri genellikle zamanı gösterirken y eksenleri veri miktarını gösterir. Bu nedenle, x ekseni tarih ve y ekseni verilerin değerleri için saklanır.

Tek bir veri çizgisi bazen yeterli olmayabilir. Grafiğe birden fazla veri çizgisi eklemek, her bir veri setinin değişikliklerini gözlemlemek için faydalıdır. İki ya da daha fazla veri çizgisi çizmek için Matplotlib kabul edilebilir bir araçtır. Grafiklerin daha anlaşılır hale getirilmesi için farklı renkler kullanılabilir veya renk kodlayıcısı eklenerek görüntülenebilir.

Sütun Grafiği

Sütun grafiği, verilerin sütunlar halinde gösterildiği bir görselleştirme yöntemidir. Bu görselleştirme yöntemi ile birden çok veri seti kolayca karşılaştırılabilir ve farklılıklar görsel olarak belirgin hale getirilebilir. Matplotlib kütüphanesi ile veriler sütun grafiği olarak çok kolay bir şekilde gösterilebilir.

Örneğin, bir şirketin 4 çeyreklik satış rakamlarını ele alalım. İlk olarak, her bir çeyrekteki satış rakamlarını bir liste şeklinde kaydedelim. Ardından, Matplotlib kütüphanesi kullanarak sütun grafiği şeklinde görselleştirelim. Listemiz şu şekilde olsun:

• 1. Çeyrek: 200.000 TL
• 2. Çeyrek: 150.000 TL
• 3. Çeyrek: 300.000 TL
• 4. Çeyrek: 250.000 TL

Bu verileri sütun grafiği olarak göstermek için öncelikle matplotlib kütüphanesini import etmeliyiz. Daha sonra, figür ve eksen nesneleri oluşturarak grafiğimizi tasarlayabiliriz. Aşağıdaki kod örneği ile sütun grafiği nasıl oluşturulur görebilirsiniz:

import matplotlib.pyplot as plt# Veri setimizi tanımlayalımveriler = [200000, 150000, 300000, 250000]# Grafiğimizin figürünü ve eksenlerini oluşturalımfig, axs = plt.subplots()# Sütun grafiğimizi çizdirelimaxs.bar(range(len(veriler)), veriler)# Eksenlerimize isimler verelimaxs.set_ylabel('Satış Rakamları')axs.set_xlabel('Çeyrekler')# Grafiğimizi gösterelimplt.show()

Bu kodu çalıştırdığımızda, sütun grafiğimiz ekranımızda oluşacaktır. Görsel olarak her bir çeyrekteki satış rakamlarının farklı olduğunu rahatlıkla gözlemleyebiliriz. Bu basit örnekte olduğu gibi, Matplotlib kütüphanesi ile sütun grafiği oluşturmak oldukça kolaydır. Bu basit teknikleri kullanarak verileri görselleştirmek, analiz etmek ve yorumlamak artık daha kolay ve hızlı bir hale gelmektedir.

Yatay Sütun Grafiği

Matplotlib kütüphanesi verileri görselleştirmek için kullanılabilecek en popüler kütüphanelerden biridir. Bu kütüphane sayesinde veriler, farklı türlerde grafikler halinde gösterilebilir. Bu makalede, Matplotlib ile yatay sütun grafiği kullanarak verilerin nasıl görselleştirileceği incelenecektir.

Yatay sütun grafiği, verileri yatay düzlemde sıralamak için kullanılır. Bu grafiğin x ekseni veri setindeki kategorileri, y ekseni ise verilerin değerlerini gösterir. Yatay sütun grafiği çizmek için barh() fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon, verilerin yanı sıra sütunların genişliklerini de kabul eder.

Aşağıda, Matplotlib ile yatay sütun grafiği çizmek için kullanılabilecek bir örnek kod bulunmaktadır:

import matplotlib.pyplot as pltkategoriler = ['Kitap', 'Film', 'Müzik', 'Oyun', 'Spor']veriler = [35, 45, 20, 25, 30]plt.barh(kategoriler, veriler)plt.show()

Bu örnekte, kategoriler ve veriler listeleri tanımlanmış ve barh() fonksiyonu kullanılarak yatay sütun grafiği çizilmiştir. show() fonksiyonu, grafiği görüntülemek için kullanılır. Yukarıdaki kodu çalıştırdığınızda, aşağıdaki gibi bir yatay sütun grafiği elde edersiniz:

Yukarıdaki örnekte, kategoriler kategoriler listesi ile belirlenmiştir ve veriler veriler listesi ile verilmiştir. Bu veriler, yatay sütun grafiği olarak çizilmiştir. Eğer farklı renkler kullanmak isterseniz, color parametresi kullanılarak her sütun için farklı bir renk belirlenebilir. Ayrıca, grafiğin başlığı title() fonksiyonu kullanılarak eklenir.

Yatay sütun grafiği, verileri karşılaştırmak ve çizgi grafiğinden daha az yer kaplamak için kullanışlı bir araçtır. Matplotlib, yatay sütun grafiği çizmek için birçok seçenek sunar ve bu yöntem, verilerinizi görselleştirmek için ideal bir seçenek olabilir.

Gruplandırılmış Yatay Sütun Grafiği

Matplotlib kütüphanesi, verileri farklı grafik türleri ile görselleştirmeyi mümkün kılmaktadır. Bunlardan biri de yatay sütun grafiğidir. Verileri gruplayarak yatay sütun grafiği ile görselleştirmek istiyorsanız, "barh" fonksiyonunu kullanabilirsiniz.

Bu grafik türü, farklı kategoriler arasındaki farkı öne çıkarmak için kullanılabilir. Örneğin, ürün satışları verilerini gruplayıp yıl ve kategori bazında yatay sütun grafiği kullanarak görselleştirebilirsiniz. Ayrıca, verileri görselleştirirken renkler ve etiketler de ekleyebilirsiniz.

Bu grafiği oluşturmak için öncelikle verilerinizi gruplamalısınız. Ardından, "barh" fonksiyonu ile grafiği çizerek verilerinizi görselleştirebilirsiniz. Aşağıdaki örnek kodda, ürün satışları verileri gruplandırılıp yatay sütun grafiği ile görselleştirilmiştir:

Yıl	A	B	C
2018	50	25	30
2019	70	40	50
2020	90	60	70

• import matplotlib.pyplot as plt
• import numpy as np
• data = np.array([[50, 25, 30], [70, 40, 50], [90, 60, 70]])
• years = ['2018', '2019', '2020']
• category_names = ['A', 'B', 'C']
• fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
• index = np.arange(len(years))
• bar_width = 0.3
• opacity = 0.8
• colors = ['#1f77b4', '#ff7f0e', '#2ca02c']
• for i in range(len(category_names)):
• ax.barh(index+i*bar_width, data[:,i], bar_width, alpha=opacity, color=colors[i], label=category_names[i])
• ax.set_yticks(index+bar_width/2)
• ax.set_yticklabels(years)
• ax.set_xlabel('Satış Miktarı')
• ax.set_title('Gruplandırılmış Yatay Sütun Grafiği')
• ax.legend()
• plt.show()

Bu örnekte, verilerimizi "data" adlı bir numpy dizisi olarak tanımlıyoruz. Kategorilerimizi "category_names" adlı bir listede ve yıllarımızı "years" adlı bir listede tutuyoruz. Ardından, grafiği çizmek için "barh" fonksiyonunu kullanıyoruz. "for" döngüsü ile her kategorinin verilerini ayrı ayrı grafiğe ekliyoruz. Renklerimizi "colors" listesi ile belirterek grafiği daha çarpıcı hale getiriyoruz. Son olarak, grafiği göstermek için "plt.show()" fonksiyonunu kullanıyoruz.

Yığınlanmış Yatay Sütun Grafiği

Matplotlib kütüphanesinde yığınlanmış yatay sütun grafiği, birden fazla veri kümesini yığılarak tek bir yatay çubuk halinde gösterir. Bu grafiği kullanarak farklı veri setlerinden gelen verileri karşılaştırabilirsiniz.

Örneğin, farklı yıllardaki bir şirketin kârını ve giderini gösteren iki veri kümesi olsun. Yığınlanmış yatay sütun grafiği bu iki veri kümesini yığarak, kâr ve giderleri her yılın altındaki çubuklar halinde gösterir. Böylece, kâr ve giderin her yıl için ne kadar olduğunu, hangi yıllarda kârın arttığını ya da azaldığını, giderlerin hangi yıllarda arttığını ya da azaldığını görebilirsiniz.

Yıl	Kâr	Gider
2018	5000	2000
2019	8000	3000
2020	10000	5000

Yukarıdaki tabloyu yığınlanmış yatay sütun grafiği olarak göstermek için ise şöyle bir kod yazabilirsiniz:

import matplotlib.pyplot as pltyil = [2018, 2019, 2020]kar = [5000, 8000, 10000]gider = [2000, 3000, 5000]plt.barh(yil, kar, label='Kâr')plt.barh(yil, gider, label='Gider', left=kar)plt.legend()plt.show()

Bu kod, grafiği oluşturup gösterir. 'label' parametresi, eksenlerin yanındaki açıklamaları belirler. 'left' parametresi, yığılmış grafiği oluşturmak için kullanılır.

Yukarıdaki örneği kullanarak, yığınlanmış yatay sütun grafiğinin nasıl oluşturulacağını ve verilerin nasıl karşılaştırılacağını öğrenebilirsiniz.

Dikdörtgen Sütun Grafiği

Dikdörtgen sütun grafiği, verilerin sütunlar halinde yatay eksende gösterilmesine dayanan bir veri görselleştirme yöntemidir. Bu yöntem, birden fazla veri arasındaki karşılaştırmaları kolaylaştırır ve görsel olarak anlaşılır bir mesaj iletmeyi mümkün kılar.

Dikdörtgen sütun grafiği, yatay ve dikey eksenleri olan bir koordinat düzleminde oluşturulur. Veriler, x-ekseni boyunca sıralanır ve her veri noktası, y-ekseninde bir sütunla temsil edilir. Oluşturulan sütunların yüksekliği, verinin büyüklüğüne karşılık gelir. Dikdörtgen sütun grafiği, birbirine göre farklı verilerin yeterince ayırt edilebilmesi için renklerle kodlanabilir.

Dikdörtgen sütun grafiğinin en büyük avantajı, verileri hızlı bir şekilde karşılaştırmamıza olanak tanımasıdır. Ayrıca, verilerin derecesini veya yüzde oranını göstermek için de kullanılabilir. Örneğin, bir şirketin bir yılda elde ettiği toplam geliri temsil eden sütun grafiği, her üç ay için gelire ayrılmış sütunların yan yana gösterilmesiyle kolayca oluşturulabilir.

• Dikdörtgen sütun grafiği, verilerin kolay bir şekilde anlaşılabilmesine yardımcı olur.
• Çok sayıda veri noktası içeren kapsamlı veri setleri için idealdir.
• Karşılaştırmaları hızlı yapmayı sağlar.
• Renkli kodlama kullanarak verileri daha kolay tanımlayabilir.

Yukarıdaki özellikler dikdörtgen sütun grafiğinin kullanımının yaygın olmasını sağlar. Verileri hızlı bir şekilde anlamak ve bir mesajı görsel olarak aktarmak için bu yöntem tercih edilir.

Gruplandırılmış Dikdörtgen Sütun Grafiği

Gruplandırılmış dikdörtgen sütun grafiği, birden çok kategorideki verilerin bir arada gösterilmesinde kullanılır. Bu grafik, dikdörtgenlerin yüksekliği ve genişliğinin her bir kategorideki veri miktarına göre değiştiği bir grafik türüdür. Gruplandırılmış dikdörtgen sütun grafiği, birkaç farklı kategorideki verileri aynı anda göstermek için yararlı bir araçtır.

Bu grafiği oluşturmak için, x eksenindeki her kategoriyi, y ekseni boyunca birden fazla veri setini gösterecek olan çizgi genişliğine sahip dikdörtgenler ile temsil ediyoruz. Veri grupları, yan yana yerleştirilen sütunlarda gösterilir. Bu, farklı kategorilerdeki verileri kolayca karşılaştırmamızı sağlar.

Kategori	Veri Seti 1	Veri Seti 2
Kategori 1	10	12
Kategori 2	15	8
Kategori 3	8	18

Bu örnekte, çizgili dikdörtgen sütun grafikleri Veri Seti 1 ve Veri Seti 2'yi farklı renklerle ayrıştırır. Bu, her veri setinin ayrı ayrı nasıl performans gösterdiğini belirlememizi sağlar. Ayrıca, kategorileri kolayca karşılaştırabilir ve her bir kategorideki verilerin etkisini daha iyi anlayabiliriz.

• Gruplandırılmış dikdörtgen sütun grafiğinde birden fazla veri seti gösterilebilir.
• Veriler, sütunlarda yan yana yerleştirilir ve her bir sütun bir kategori anlamına gelir.
• Çizgili dikdörtgen sütun grafikleri, veri setlerini farklı renklerle ayrıştırarak ölçmek için mükemmel bir araçtır.

Bir sonraki adım, verileri doğru bir şekilde sıralamak, başlık ve eksen etiketleri eklemek ve verilerin net bir şekilde okunabilmesini sağlamaktır. Bu, verileri anlamamızı kolaylaştıracak ve doğru kararlar almamızı sağlayacaktır.

Yığınlanmış Dikdörtgen Sütun Grafiği

Yığınlanmış Dikdörtgen Sütun Grafiği olarak da bilinen Stacked Bar Grafiği, birden çok veri kümesinin kümülatif toplamını göstermek için kullanılan bir grafiğin türüdür. Bu tür grafiği kullanarak birden çok veri grubunun bileşimini analiz etmek mümkündür.

Bu grafiği oluşturmak için, birden fazla sütun grafiğini bir araya getirerek ve bunları yatay eksende bir araya getirerek birleştirmek gerekir. Her sütun, yüksekliklerinin birleştirilmesiyle oluşan toplam yükseklikleri temsil eder. Bu grafiği kullanmanın bir avantajı, her veri grubunun, toplamın farklı bir bölümünü temsil ettiği için, bileşenleri kıyaslamak için son derece etkilidir.

Ürün	Mevcut Stok	Stok Sırası	Satın Alma Tarihi
Kalem	50	1	01/01/2021
Defter	75	2	01/01/2021
Kağıt	20	3	01/01/2021

Her bir sütun, örneğin bir mağazadaki belirli bir ürünün stok verilerinin bir özetini sunabilir. Yığınlanmış Dikdörtgen Sütun Grafiği kullanarak, mağazada bulunan tüm stokların özetini elde etmek mümkündür. Bu nedenle, bu grafiği kullanarak, mağaza yöneticileri stok yönetimi konusunda daha bilinçli kararlar verebilirler.

Pasta Grafiği

Verilerin görselleştirilmesinde kullanılabilecek bir başka grafik türü de pasta grafiğidir. Bu grafik türü, bir bütün içindeki farklı veri kategorilerinin yüzdelik oranını göstermek için kullanılır. Pasta grafiği, verilerin ne kadarının her bir kategoriye ait olduğunu hemen fark etmenizi sağlar.

Matplotlib kütüphanesi kullanılarak pasta grafiği oluşturmak oldukça kolaydır. İlk olarak, verilerin yüzdelik oranlarını hesaplamak gerekir. Bu oranlar, pasta grafiğinde kullanılacak açıları belirlemek için kullanılacaktır. Daha sonra, Matplotlib'in "pie" fonksiyonu kullanılarak pasta grafiği çizilebilir.

Işık hızında hareket eden bir roketin farklı hızlarda farklı renklerle gösterildiği bir pasta grafiği örneği incelenebilir. Bu pasta grafiği, roketin hareket ettiği hız aralıklarında farklı renklerle bölümlenir. Bu sayede, roketin hangi hızlarda hareket ettiği kolayca anlaşılabilir. Bu örnek, pasta grafiğinin basit bir şekilde kullanılabileceğini ve verilerin nasıl hızlı ve kolay bir şekilde anlaşılacağını gösterir.

Pasta grafiği, hem verilerin yüzdelik oranlarını hem de her bir kategorinin büyüklüğünü vurgular. Özellikle bir bütün içindeki farklı veri kategorilerinin oranları hakkında bilgi almak istediğinizde, pasta grafiği oldukça faydalı bir grafik türüdür.

Saçılım Grafiği

Saçılım grafiği, iki veya daha fazla değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için kullanılır. Genellikle, bir değişken dikey eksende, diğeri yatay eksende yerleştirilir. Bu grafiğe bazen nokta grafiği de denir, çünkü her veri noktası grafiğin üzerinde gösterilir.

Saçılım grafiğindeki veriler, çizgi veya sütun grafiklerinde olduğu gibi yüksekliği veya genişliği simgeleyen bir eksenle ölçülmez. Bunun yerine, her veri noktası bir koordinat çifti olarak temsil edilir. Verilerin nasıl birbirine bağlı olduğunu, aralarındaki ilişkiyi veya dağılımı görmek için kullanıcılar saçılım grafiğini tercih ederler.

Örneğin, bir pazarlamacı, reklam bütçeleri ile satışları arasındaki ilişkiyi anlamak için saçılım grafiği kullanabilir. Bu grafik, farklı reklam bütçeleri için satışların nasıl değiştiğini gösterir ve bu sayede pazarlamacıların en verimli reklam stratejisini belirlemelerine yardımcı olur.

Saçılım grafiği, verileri görselleştirmenin yanı sıra istatistiksel analiz için de kullanılır. Örneğin, bir trend analizi için saçılım grafiği kullanılabilir. Saçılım grafiği ayrıca, bir veri setindeki değişkenlik veya düzenlilik hakkında bilgi verir. Saçılım grafiği, verilerin dağılımını kaçırmamak için, bir dağılım grafiği ile birleştirilebilir.

Bununla birlikte, bir saçılım grafiğini doğru bir şekilde yorumlamak ve analiz etmek zor olabilir. Verilerin arasındaki ilişkiyi bulmak zor veya imkansız olabilir ve verilerin kağıda nasıl düşürüldüğü gibi yanıltıcı sonuçlar verebilir. Dahası, grafiği oluşturmak ve analiz etmek zahmetli olabilir.

Matplotlib kütüphanesini kullanarak saçılım grafiği oluşturabilirisiniz. Bu kütüphane, verileri farklı grafik türlerinde görselleştirmek için kullanımı kolay araçlar sunar. Bu yazılım, birden fazla veri setini aynı grafikte gösterme, renklendirme ve veri noktalarının boyutunu veya şeklini belirtmenize olanak tanır. Verileri düzenlemek ve görselleştirmek için ihtiyacınız olan tüm araçları sunar.

Renk Kodlu Saçılım Grafiği

Renk kodlu saçılım grafiği, birbirine bağlı iki veri kümesinin çizilmesi için kullanılır. İki farklı veri kümesinin nasıl birbirine bağlı olduğunun görüntülenmesi için renkler kullanılır.

Bu grafiğin oluşturulması için, matplotlib'in scatter() fonksiyonu kullanılır. scatter() fonksiyonu, x ve y eksenlerindeki verileri çizer ve renk kodlamasını üçüncü bir boyut olarak kullanır. Üçüncü boyut, çeşitli veri noktalarının arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için kullanılır.

Bu grafik türü, özellikle görsel bir etki elde etmek için çok renkli veri noktaları kullanılarak kullanışlıdır. Çok büyük veri setleri üzerinde kullanılabilir, ancak daha küçük veri setleri üzerinde daha özellikle anlaşılabilir ve okunabilir bir sonuç verir. Renk kodlu saçılım grafiği aynı zamanda, belirli bir veri noktasını hızlı bir şekilde belirlemek için kullanışlıdır.

Bir örnekle açıklamak gerekirse, bir pazarlama kampanyasının pazarlama bütçesi ile satış rakamları arasındaki ilişkiyi gözlemleyebiliriz. X ekseni pazarlama bütçesi, y ekseni ise satış rakamlarını temsil eder. Veri noktalarının renkleri, belirli bir bölge içindeki veri noktalarının yoğunluğunu temsil eder. Bu sayede kampanya bütçesi ve satış rakamları arasındaki ilişki daha rahat incelenebilir.