Python matplotlib, verileri görselleştirmek için kullanılan bir kütüphanedir. Bu kütüphane ile çeşitli grafik tipleri oluşturabilirsiniz. Bu grafik tiplerinden bazıları şunlardır:
- Çubuk Grafik (Bar Graph): Bu grafik türü, verileri dikdörtgen şeklinde çubuklar halinde gösterir. Çubukların yüksekliği veya uzunluğu, verilerin büyüklüğünü veya değerini belirtir. Çubuk grafikler, verileri farklı kategoriler arasında karşılaştırmak veya belirli bir süre içinde verilerdeki değişiklikleri izlemek için kullanışlıdır. Örneğin, bir çubuk grafiği ile farklı ülkelerin nüfuslarını veya bir yıl içindeki satış miktarlarını gösterebilirsiniz.
- Histogram Grafik (Histogram Graph): Bu grafik türü, verilerin bir dağılımını gösterir. Histogramlar, verileri belirli aralıklara bölerek, her aralıktaki veri sayısını dikdörtgen şeklinde çubuklarla gösterir. Histogramlar, verilerin merkezi eğilimi, yayılımı ve çarpıklığı gibi istatistiksel özelliklerini analiz etmek için kullanılır. Örneğin, bir histogram ile bir sınıftaki öğrencilerin sınav notlarının dağılımını veya bir şehirdeki ev fiyatlarının dağılımını gösterebilirsiniz.
- Dağılım Grafik (Scatter Graph): Bu grafik türü, iki değişken arasındaki ilişkiyi gösterir. Dağılım grafikleri, verileri noktalar halinde iki eksen üzerinde gösterir. Noktaların konumu, verilerin değerlerini belirtir. Dağılım grafikleri, iki değişken arasındaki korelasyonu, eğilimi veya kümelemeyi görmek için kullanılır. Örneğin, bir dağılım grafiği ile bir ürünün fiyatı ile satış miktarı arasındaki ilişkiyi veya bir kişinin boyu ile kilosu arasındaki ilişkiyi gösterebilirsiniz.
- Pasta Grafik (Pie Graph): Bu grafik türü, verilerin bir bütün içindeki oranlarını gösterir. Pasta grafikleri, verileri dilimler halinde bir daire içinde gösterir. Her dilimin açısı, verilerin yüzdesini veya oranını belirtir. Pasta grafikleri, verilerin bir bütün içindeki payını veya yüzdesini görmek için kullanılır. Örneğin, bir pasta grafiği ile bir ülkenin enerji kaynaklarının dağılımını veya bir şirketin gelir kaynaklarının dağılımını gösterebilirsiniz.
32. UYGULAMA
Matplotlib kütüphanesi kullanarak verilerin farklı grafik türlerinde gösterim işlemini yapmak için aşağıdaki adımları takip ediniz:
1. Adım: Verileri matplotlib bar metodu ile çubuk grafik şeklinde gösterme işlemini yapınız. Bu adımda, diller ve oranlar listelerini değiştirerek farklı verileri gösterebilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki kodu kullanarak en çok konuşulan dillerin yüzde dağılımını çubuk grafik olarak gösterebilirsiniz.
python
diller = [’İngilizce’, ’Çince’, ’İspanyolca’, ’Fransızca’, ’Arapça’]
oranlar = [15.5, 15.1, 6.2, 4.1, 3.3]
plt.xlabel("Diller")
plt.ylabel("Oranlar")
plt.bar(diller,oranlar)
plt.show()
2. Adım: Çubuk grafiğinde çubukların genişliklerini ve konumlarını değiştirerek birden fazla çubuk grafik oluşturma işlemini yapınız. Bu adımda, data listesini değiştirerek farklı veri gruplarını gösterebilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki kodu kullanarak Türkiye, Almanya ve Fransa’nın 2020, 2021 ve 2022 yıllarındaki nüfus artış oranlarını çubuk grafik olarak gösterebilirsiniz.
python
data = [[1.1, 0.9, 0.8], # Türkiye
[0.3, 0.2, 0.1], # Almanya
[0.4, 0.3, 0.2]] # Fransa
x= np.arange(3)
plt.bar(x + 0.00, data[0], color = ’red’, width = 0.25, label = ’Türkiye’)
plt.bar(x + 0.25, data[1], color = ’yellow’, width = 0.25, label = ’Almanya’)
plt.bar(x + 0.50, data[2], color = ’blue’, width = 0.25, label = ’Fransa’)
plt.xticks(x + 0.25, [’2020’, ’2021’, ’2022’])
plt.xlabel("Yıllar")
plt.ylabel("Nüfus Artış Oranları (%)")
plt.legend()
plt.show()
3. Adım: 0 ile 100 arasında rastgele 100 adet sayıdan oluşan değerlerin dağılımını histogram grafik kullanarak yapınız. Bu adımda, data listesini değiştirerek farklı sayı aralıklarından ve farklı sayıda rastgele sayılar üretebilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki kodu kullanarak 0 ile 1000 arasında rastgele 500 adet sayıdan oluşan değerlerin dağılımını histogram grafik olarak gösterebilirsiniz.
python
data=np.random.randint(0,1000,500)
aralik=np.arange(0,1100,100)
plt.hist(data, aralik, rwidth=0.8)
plt.xlabel("Sayı Aralıkları")
plt.ylabel("Frekans")
plt.show()
4. Adım: Veriler arasındaki ilişkiyi scatter grafik kullanarak gösteriniz. Bu adımda, x ve y listelerini değiştirerek farklı veri noktaları oluşturabilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki kodu kullanarak bir sınıftaki öğrencilerin matematik ve fizik notları arasındaki ilişkiyi scatter grafik olarak gösterebilirsiniz.
python
x = [ 50 , 60 , 70 , 80 , 90 , 100 ] # Matematik notları
y = [ 40 , 50 , 60 , 70 , 80 , 90 ] # Fizik notları
plt.scatter(x, y, label= ’Öğrenciler’ , color= ’green’ )
plt.xlabel( ’Matematik Notları’ )
plt.ylabel( ’Fizik Notları’ )
plt.legend()
plt.show()
5. Adım: Türkiye’deki şehirlerin nüfus oranlarını pasta grafik olarak gösterme işlemini yapınız. Bu adımda, iller ve oran listelerini değiştirerek farklı şehirlerin nüfus oranlarını gösterebilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki kodu kullanarak Türkiye’nin en kalabalık 5 şehrinin nüfus oranlarını pasta grafik olarak gösterebilirsiniz.
python
iller=["İstanbul","Ankara","İzmir","Bursa","Antalya"]
oran=[18.5,6.7,5.2,3.7,3]
plt.pie(oran, labels = iller, autopct=’%1.1f%%’)
plt.title( ’Türkiye Nüfus Oranları’ )
plt.legend()
plt.show()
Bu adımları takip ederek Matplotlib kütüphanesi ile verilerin farklı grafik türlerinde gösterim işlemini yapabilirsiniz.