Seaborn ve Matplotlib Kullanarak Pütür Grafikleri Oluşturma

Adı : Seaborn ve Matplotlib Kullanarak Pütür Grafikleri Oluşturma

Pütür grafikleri, veri görselleştirme alanında oldukça popüler olan bir grafik türüdür ve genellikle ilişki analizi sürecinde kullanılır. Bu grafik türü, her bir pütürün İçinde bir frekans dağılımı veya yoğunluğu barındırır ve her pütür farklı bir veri kategorisini veya özelliğini temsil eder.

Pütür grafikleri, genellikle seaborn ve matplotlib kütüphanelerinde kullanılarak oluşturulur ve veri sağlamak için kullanabileceğiniz birkaç yöntem vardır. Bu yazıda, seaborn ve matplotlib kullanarak pütür grafikleri oluşturma konusuna yoğunlaşacağız.

Seaborn ile Pütür Grafikleri Oluşturma:

Seaborn, Python için bir görselleştirme kütüphanesidir ve özellikle istatistiksel modelleme için kullanılır. Seaborn ile pütür grafikleri oluşturmak oldukça kolaydır ve genellikle veri görselleştirme için en popüler araçlardan biri olarak kabul edilir. Aşağıdaki örnek, seaborn kullanarak bir pütür grafik oluşturma adımlarını göstermektedir:

Öncelikle, seaborn ve numpy kütüphanelerini içe aktarmamız gerekiyor:

```python
import seaborn as sns
import numpy as np
```

Daha sonra, seaborn ile kullanabileceğimiz özel bir veri seti olan \"tips\" veri setini yüklüyoruz:

```python
tips = sns.load_dataset(\"tips\")
```

Bu örnekte, seaborn kütüphanesinin sunduğu \"tips\" veri setini kullanıyoruz. Bu, bir restoran veri setidir ve bahşişler ve faturalar hakkında bilgi içerir. Şimdi, pütürlerde göstermek için bahşiş yüzdesini hesaplamak üzere bir işlev tanımlıyoruz:

```python
def tip_percent(x):
return (x.tip / x.total_bill) * 100
```

Bu işlev, bahşiş yüzdesini hesaplamak için kullanılır. Her bir bahşiş yüzdesi değeri, pütürlerde görünecek bir kategoriyi temsil eder. Şimdi, seaborn pütür grafiği işlevi olan \"sns.histplot()\" işlevini kullanarak pütür grafikleri oluşturabiliriz:

```python
sns.histplot(tips, x=tip_percent, kde=False)
```

Bu, seaborn ile pütürlerin oluşturulduğu basit bir örnektir. \"sns.histplot()\" işlevi, veri setindeki bahşiş yüzdesi değerlerini şekilde gösterir. histplot() işlevi, pütür grafiklerindeki her bir barın \"bins\" parametresi ile ayarlanabilen bir sayıda pütür oluşturduğuna dikkat edin. Bu sayı, genellikle bu grafik türünde oynanabilen önemli bir değişkendir.

Matplotlib ile Pütür Grafikleri Oluşturma:

Matplotlib, Python için bir görselleştirme kütüphanesidir ve çok sayıda grafik türü oluşturmak için kullanılabilir. Pütür grafikleri için kullanabileceğiniz birkaç şekil türü vardır, ancak genellikle bar grafiklerini kullanmaktadırlar. Bar grafikleri, bir serinin dağılımını görselleştirmek için kullanılır ve veri setindeki her bir veri kategorisi için bir sütun oluşturur. Aşağıdaki örnek, matplotlib kullanarak bir bar grafik oluşturma adımlarını gösterir:

Öncelikle, matplotlib kütüphanesini içe aktarmamız gerekiyor:

```python
import matplotlib.pyplot as plt
```

Daha sonra, seaborn örneğiyle aynı \"tips\" veri setini kullanacağız. Buna ek olarak, bahşiş yüzdesinin nasıl hesaplandığını açıklayan aynı işlevi kullanacağız:

```python
def tip_percent(x):
return (x.tip / x.total_bill) * 100
```

Şimdi, pütür grafiklerinde göstermek için her bir pütür için yüksekliklerin hesaplanması gerekir. Bu yükseklikler, her bir pütürdeki örnek sayısını temsil eder. Bu örnekte, \"tips\" veri setindeki örnek sayısını hesaplamak için numpy'nin \"histogram()\" fonksiyonunu kullanacağız:

```python
tips_percent = tip_percent(tips)
counts, bins = np.histogram(tips_percent, bins=range(0, 101, 10))
```

Bu işlev, her bir pütür için bir sayı sağlayan bir örnek dağılımı hesaplar. \"range(0, 101, 10)\" parametresi, veri setindeki bahşiş yüzdesi değerlerinin 10 aralıklarla kesildiğini belirtir.

Son olarak, bu örnek için bar grafik oluşturabiliriz:

```python
plt.bar(bins[:-1], counts, width=10)
plt.xlabel('Tip Percent')
plt.ylabel('Count')
plt.show()
```

Bu, matplotlib ile basit bir bar grafik örneği olduğunu belirten matplotlib.plot() / plt.bar () işlevlerini kullanan bir örnektir. Pütür grafiklerinde genellikle, pütür genişliği (width) ayarlanarak, her bir pütürün birbirinden ayrı bir şekilde gösterilmesi sağlanır.

Sık Sorulan Sorular:

1- Pütür grafikleri, hangi senaryolarda kullanılmalıdır?

Pütfür grafikleri, verilerin yoğunluğunu ve dağılımını görselleştirmek istediğiniz herhangi bir senaryoda kullanılabilir. Örneğin, bir satış ekiplerinin çalışanlarının gelir düzeylerini veya müşteri sayılarını analiz etmek istediğinizde, pütür grafikleri oldukça yararlıdır.

2- Pütür grafikleri oluşturmak için en iyi Python kütüphaneleri hangileridir?

Seaborn ve matplotlib, Python'da pütür grafikleri oluşturmak için en yaygın kullanılan kütüphanelerdir. Seaborn, bar ve histogram pütürleri oluşturmak için kullanılırken matplotlib, bar grafikleri için en uygun seçenektir.

3- Pütür grafiklerinde, pütürlerin ne kadar geniş veya dar olması gerekir?

Pütür grafiklerinde, pütürlerin genişliği, veri setindeki örnek sayısı ve pütürlerin sayısı gibi faktörlere bağlıdır. Pütürlerin optimal genişliğini belirlemek için deneme yanılma yöntemi kullanılabilir.

Sonuç Olarak, bu yazıda, seaborn ve matplotlib kullanarak pütür grafikleri oluşturma konusunda örnekler ve yöntemler sunduk. Pütür grafikleri, veri analizi sürecinde daha iyi bir görüş sağlamak için faydalı bir araçtır ve Python ile kolayca oluşturulabilirler. Bu örnekler, veri görselleştirme sürecinde daha fazla esneklik ve özelleştirme seçeneği belirleyerek, pütür grafiklerinin özellikler and çalışma prensiplerini daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır."