Python ile Matplotlib Kütüphanesinin Kullanımı

Matplotlib, veri görselleştirme alanında Python’un en popüler kütüphanelerinden biridir. Grafikler, histogramlar, dağılım grafikleri ve daha fazlasını kolayca oluşturmanıza olanak tanır. 

Kodları yazmaya numpy ve matplotlib kütüphanelerini import ederek başlıyoruz.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

Devamında yaşlara göre İngilizce notlarının değişimini inceleyen çizgi grafiği oluşturuyoruz.

ingilizceNotlari=np.array([75,78,80,83,85,88])
YasListesi = np.array([27,28,29,33,35,39])
plt.plot(YasListesi, ingilizceNotlari, "b")
plt.xlabel("Yaşlar")
plt.ylabel("Notlar")
plt.title("Notun yaşa göre değişimi")

• plt.plot: Yaş ve notlar arasındaki ilişkiyi mavi bir çizgi ile gösterir.
• plt.xlabel ve plt.ylabel: Grafiğin yatay ve dikey eksenine açıklamalar ekler.
• plt.title: Grafiğe bir başlık ekler.

Subplot ile alt grafiklerle aynı veri üzerinde farklı grafik türlerini yan yana gösterebilirsiniz:

plt.subplot(1,2,1)
plt.plot(ingilizceNotlari, YasListesi, "b--")
plt.subplot(1,2,2) #1 satır 2 sütun 2.
plt.plot(YasListesi,ingilizceNotlari,"r-*")

• plt.subplot(1,2,1): 1 satır ve 2 sütun olacak şekikde, birinci alt grafiği oluşturur.
• plt.subplot(1,2,2): Aynı düzenin ikinci grafiğini oluşturur.

Matplotlib'in figure ve axes yapısını kullanarak daha fazla özelleştirme yapılabilir:

yeniFigur=plt.figure(figsize=(3,3), dpi=80) #dpi = çözünürlük

yeniEksen=yeniFigur.add_axes([0.1,0.1,0.9,0.9])

yeniEksen.plot(ornekDizi1, ornekDizi1 ** 2, label="ornekDizi ** 2")
yeniEksen.plot(ornekDizi1, ornekDizi1 ** 3, label="ornekDizi ** 3")
yeniEksen.legend(loc=2)


#bonus: Colab'de grafiği png olarak kaydetme
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

save_path = '/content/drive/My Drive/Colab Notebooks/dataScienceWork/benimFigure.png'
yeniFigur.savefig(save_path, dpi=200)

• figsize: Grafik boyutunu ayarlar.
• dpi:Grafik çözünürlüğünü belirler.
• add_axes: Ekseni özelleştirir.
• legend: Çizgiler için açıklama ekler.

Matplotlib, çizgiler ve işaretler üzerinde detaylı kontrol sağlar:

ornekDizi3=ornekDizi1 ** 2
(benimFigure1, benimEksen1)= plt.subplots()
benimEksen1.plot(ornekDizi1, ornekDizi2, color= "#3A95A8", alpha=0.8, linestyle="-.")
benimEksen1.plot(ornekDizi2, ornekDizi1, color="#C96F23", linewidth=5.0, marker="+", markersize=15, markerfacecolor="black")

• color: Çizgi rengi belirler.
• alpha: Çizginin opaklığını ayarlar.
• linestyle: Çizgi stilini tanımlar.
• marker: İşareleyici semboller ekler.

Matplotlib, veri analizi için farklı grafik türleri de sunar. Bunlara örnek olarak dağılım (scatter), histogram ve kutu grafiğinin örnek kodları ve şekilleri aşağıdaki gibidir:

plt.scatter(ornekDizi1, ornekDizi2)
yeniDizi=np.random.randint(0,100,50)
plt.hist(yeniDizi)
plt.boxplot(yeniDizi)

Matplotlib, veri görselleştirme için güçlü bir araçtır. Bu yazıda, çizgi grafiklerden alt grafiklere, özelleştirilmiş çizimlerden farklı grafik türlerine kadar birçok özelliği kendi kodlarınızla inceledik. Matplotlib’i kullanarak verilerinizi daha anlamlı hale getirebilir ve etkileyici görselleştirmeler oluşturabilirsiniz.