Veri görselleştirme, verilerin anlamlı bir şekilde sunulması için kullanılan bir tekniktir. Veri görselleştirme sayesinde, verilerin özellikleri, ilişkileri, dağılımları, eğilimleri ve kalıpları daha kolay görülebilir. Veri görselleştirme, veri analizi sürecinin önemli bir parçasıdır, çünkü verileri anlamak ve yorumlamak için gerekli bilgileri sağlar.
Veri görselleştirme yapmak için, öncelikle verileri uygun bir biçimde hazırlamak gerekir. Verilerdeki aykırı değerler, eksik veriler, hatalı veriler veya gürültülü veriler, veri görselleştirmenin kalitesini ve doğruluğunu etkileyebilir. Bu nedenle, verileri temizlemek, dönüştürmek, ölçeklendirmek veya gruplamak gibi işlemler yapmak gerekebilir.
Verileri hazırladıktan sonra, verileri görselleştirmek için uygun bir araç seçmek gerekir. Verileri görselleştirmek için kullanılan araçlar, veri türüne, veri boyutuna, veri yapısına ve veri analizi amacına göre değişebilir. Verileri görselleştirmek için kullanılan araçlardan biri, matplotlib kütüphanesidir.
Matplotlib, Python programlama dilinde yazılmış, açık kaynaklı bir kütüphanedir. Matplotlib, verileri iki boyutlu grafikler olarak çizmek için kullanılır. Matplotlib, çeşitli grafik türlerini destekler, örneğin çizgi grafikler, pasta grafikler, histogramlar, saçılım grafikleri, kutu grafikleri, vb. Matplotlib, grafiklerin renklerini, stillerini, eksenlerini, başlıklarını, etiketlerini, ızgaralarını, efsanelerini ve diğer özelliklerini özelleştirmek için çeşitli fonksiyonlar ve parametreler sunar. Matplotlib, grafikleri ekranda göstermenin yanı sıra, farklı formatlarda dosyaya kaydetmek için de kullanılabilir. Matplotlib, veri görselleştirme için popüler ve güçlü bir araçtır..
31. UYGULAMA
Matplotlib kütüphanesi kullanarak verilerden grafik oluşturma işlemini yapmak için aşağıdaki adımları takip ediniz.
1. Adım: Jupyter Notebook sayfasına matplotlib kütüphanesini plt takma adı ile yükleyiniz. Ayrıca, numpy kütüphanesini np takma adı ile yükleyiniz. Bu kütüphaneler, veri işleme ve grafik çizme için çok kullanışlıdır.
python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
2. Adım: Bir sözlük oluşturarak, farklı kategorilerdeki değerlerin sütun grafiğini oluşturunuz. Sütun grafiği, kategorik verileri karşılaştırmak için iyi bir seçimdir. plt.bar() fonksiyonunu kullanarak sütun grafiği çizebilirsiniz. Sözlüğün anahtarları kategorileri, değerleri ise sayısal değerleri temsil eder.
python
# Veri oluştur
veri = {"Kategori 1": 3, "Kategori 2": 7, "Kategori 3": 2, "Kategori 4": 5}
# Sütun grafiği çiz
plt.bar(veri.keys(), veri.values())
# Grafiği göster
plt.show()
3. Adım: NumPy dizisi kullanarak, normal dağılımdan rastgele sayılar üretiniz. Bu sayıların histogramını oluşturunuz. Histogram, sürekli verilerin dağılımını göstermek için kullanılır. plt.hist() fonksiyonunu kullanarak histogram çizebilirsiniz. bins parametresi, histogramın kaç sütundan oluşacağını belirler. edgecolor parametresi, sütunların kenar rengini belirler.
python
# Veri oluştur
veri = np.random.normal(50, 10, 100)
# Histogram oluştur
plt.hist(veri, bins=10, edgecolor="black")
# Grafiği göster
plt.show()
4. Adım: y = 2x + 5 doğrusunun grafiğini oluşturunuz. Doğru grafiği, iki değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. plt.plot() fonksiyonunu kullanarak doğru grafiği çizebilirsiniz. x ve y parametreleri, eksen değerlerini belirler.
python
# Veri oluştur
x = np.arange(0, 10)
y = 2 x + 5
# Doğru grafiği çiz
plt.plot(x, y)
# Grafiği göster
plt.show()
5. Adım: Oluşturduğunuz grafiğe başlık ve eksen etiketleri ekleyiniz. Başlık ve etiketler, grafiğin anlaşılmasını kolaylaştırır. plt.title() fonksiyonu, grafiğin başlığını belirler. plt.xlabel() ve plt.ylabel() fonksiyonları, eksenlerin etiketlerini belirler.
python
# Veri oluştur
x = np.arange(0, 10)
y = 2 x + 5
# Doğru grafiği çiz
plt.plot(x, y)
# Grafik başlığı ve eksen etiketleri
plt.title("Örnek Doğru Grafiği")
plt.xlabel("X Ekseni")
plt.ylabel("Y Ekseni")
# Grafiği göster
plt.show()
6. Adım: Farklı renk ve şekillerde birden çok nokta grafiği oluşturunuz. Nokta grafiği, iki değişken arasındaki ilişkiyi göstermek için kullanılır. plt.scatter() fonksiyonunu kullanarak nokta grafiği çizebilirsiniz. color ve marker parametreleri, noktaların rengini ve şeklini belirler. plt.legend() fonksiyonu, grafiğe açıklama ekler.
python
# Veri oluştur
x = np.arange(0, 10)
y1 = x 2
y2 = x 3
y3 = x 4
# Nokta grafikleri çiz
plt.scatter(x, y1, color="red", marker="o", label="y1")
plt.scatter(x, y2, color="blue", marker="s", label="y2")
plt.scatter(x, y3, color="green", marker="^", label="y3")
# Grafik başlığı ve eksen etiketleri
plt.title("Örnek Nokta Grafikleri")
plt.xlabel("X Ekseni")
plt.ylabel("Y Ekseni")
# Grafik açıklaması
plt.legend()
# Grafiği göster
plt.show()