Python ile Veri Görselleştirme Projeleri

Adı : Python ile Veri Görselleştirme Projeleri

Python, veri görselleştirme için son derece popüler ve kullanışlı bir programlama dilidir. Hem veri analisti hem de veri bilimciler için en çok tercih edilen programlama dilidir. Python ile veri görselleştirme yapmak oldukça kolay ve etkili bir şekilde yapılabilmektedir. Bu yazıda, Python ile veri görselleştirme projeleri hakkında detaylı bir şekilde bilgi vereceğim.
Matplotlib
Matplotlib, Python'un en popüler veri görselleştirme kütüphanesidir. Bu kütüphane, çizgi grafikleri, bar grafikleri, scatter grafikleri, alan grafikleri, histogramlar, kutu grafikleri ve daha birçok grafik türünü desteklemektedir.
Çizgi Grafikleri
Matplotlib ile çizgi grafikleri yapmak oldukça kolaydır. Çizgi grafikleri, bir veri setindeki değişiklikleri göstermek için kullanılır. Örneğin, bir hisse senedinin fiyatındaki değişiklikleri göstermek için kullanılır. Matplotlib ile çizgi grafikleri yapmak için aşağıdaki kod kullanılır.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Veri seti
x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0, 2, 4, 6, 8, 10])
# Çizgi grafiği çizmek için
plt.plot(x, y)
# Grafiği görüntülemek için
plt.show()
```
Bu kod, x ve y veri setlerindeki değerleri alır ve plt.plot () fonksiyonunu kullanarak çizgi grafiğini çizdirir. Son olarak, plt.show () fonksiyonu ile grafik görüntülenir.
Bar Grafikleri
Bar grafikleri, kategorik verileri görselleştirmek için kullanılır. Matplotlib ile bar grafikleri yapmak için aşağıdaki kod kullanılır.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Veri seti
x = np.array([A, B, C, D, E])
y = np.array([3, 8, 1, 10, 5])
# Bar grafiği çizmek için
plt.bar(x, y)
# X ve Y eksenleri etiketleri
plt.xlabel(Kategoriler)
plt.ylabel(Değerler)
# Grafiği görüntülemek için
plt.show()
```
Bu kod, kategorik verileri x ve y veri setlerinde alır ve plt.bar () fonksiyonu kullanarak bar grafiklerini çizdirir. Son takviye olarak, plt.xlabel () ve plt.ylabel () fonksiyonları ile X ve Y eksenleri etiketleri eklenir.
Scatter Grafikleri
Scatter grafikleri, iki değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için kullanılır. Matplotlib ile scatter grafikleri yapmak için aşağıdaki kod kullanılır.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Veri seti
x = np.array([5, 7, 8, 7, 2, 17, 2, 9, 4, 11, 12, 9, 6])
y = np.array([99, 86, 87, 88, 111, 86, 103, 87, 94, 78, 77, 85, 86])
# Scatter grafiği çizmek için
plt.scatter(x, y)
# X ve Y eksenleri etiketleri
plt.xlabel(X)
plt.ylabel(Y)
# Grafiği görüntülemek için
plt.show()
```
Bu kod, iki değişken x ve y'yi alır ve plt.scatter () fonksiyonu kullanarak scatter grafiğini çizdirir.
Seaborn
Seaborn, Matplotlib'in üstüne inşa edilmiş bir Python veri görselleştirme kütüphanesidir. Seaborn, matplotlib'den daha yüksek seviyeli bir arayüz sağlar, daha az kod yazmamızı gerektirir ve grafiklerin daha çekici görünmesine izin verir.
Kernel Yoğunluk Grafikleri
Kernel Yoğunluk Grafikleri, veri yoğunluğunu görselleştirmek için kullanılır. Seaborn ile Kernel Yoğunluk Grafikleri yapmak için aşağıdaki kod kullanılır.
```python
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Veri seti
x = np.random.normal(size=100)
# Kernel Yoğunluk Grafiği çizmek için
sns.kdeplot(x)
# Grafiği görüntülemek için
plt.show()
```
Bu kod, Seaborn kütüphanelerini içe aktarır, bir numpy normal dağılım veri seti oluşturur ve sns.kdeplot () fonksiyonu kullanarak Kernel Yoğunluk Grafiği çizdirir.
Kutu Grafikleri
Kutu Grafikleri, verilerin çeyreklerini, mediyanını ve aykırı değerlerini görselleştirmek için kullanılır. Seaborn ile Kutu Grafikleri yapmak için aşağıdaki kod kullanılır.
```python
import seaborn as sns
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Veri seti
x = np.random.normal(size=100)
# Kutu Grafiği çizmek için
sns.boxplot(x)
# Grafiği görüntülemek için
plt.show()
```
Bu kod, Seaborn kütüphanelerini içe aktarır, bir numpy normal dağılım veri seti oluşturur ve sns.boxplot () fonksiyonu kullanarak Kutu Grafiği çizdirir.
Sonuç
Python, veri görselleştirme için son derece popüler ve kullanışlı bir programlama dilidir. Bu yazıda, Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri kullanılarak çizgi grafikleri, bar grafikleri, scatter grafikleri, kernel yoğunluk grafikleri ve kutu grafikleri gibi farklı veri görselleştirme projeleri örnekleri verildi. Bu kütüphaneler, verilerimizi görselleştirirken daha çekici ve anlaşılır grafikler elde etmemizi sağlar.