Seaborn ve Matplotlib Kullanarak Dağılımı Keşfetme

Adı : Seaborn ve Matplotlib Kullanarak Dağılımı Keşfetme

Giriş
Dağılım analizi, verilerin dağılımının belirlenmesi ve veri setindeki diğer özelliklerin incelenmesi yoluyla veri setinin karakteristiği hakkında bilgi sağlar. Bu bilgiler, verilerin daha iyi anlaşılmasını ve gelecekteki tahminlerin daha doğru yapılmasını sağlar. Bu yazıda, seaborn ve matplotlib kütüphaneleri kullanarak dağılımı keşfetme konusunda bilgi vereceğim.
Seaborn Kullanarak Dağılımların Görselleştirilmesi
Seaborn, Matplotlib'in üzerine inşa edilmiş bir Python veri görselleştirme kütüphanesidir. İçinde bulunan dağılım grafikleriyle, verilerin nasıl dağıldığını ve dağılımdaki değişimleri görselleştirebiliriz.
Genel olarak, seaborn'da kullanabileceğimiz dağılım grafikleri şunlardır:
- Histogram: Verilerin dağılımını grafiğe çizer.
- KDE Plot: Verilerin yoğunluk grafiğini çizer.
- Rug Plot: Bazı noktaları grafik üzerinde belirtir.
Aşağıdaki örnekte, seaborn kütüphanesini kullanarak bir histogram çizimi gerçekleştirilmiştir. \"Tips\" isimli bir veri seti kullanarak, seaborn kütüphanesinde bulunan \"distplot\" fonksiyonu kullanılarak histogram grafiği oluşturulmuştur.
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load tips dataset
tips = sns.load_dataset(\"tips\")

# Draw a histogram
sns.distplot(tips[\"total_bill\"])
# Show the plot
plt.show()
```

KDE (Kernel Yoğunluk Tahmincisi) grafikleri, histogramların bir diğer alternatifidir. Bu grafikler sayesinde, verilerin dağılımının üst üste bindiği bölgeleri gösterir. Bunu yaparken, her veri noktasından bir dağılım fonksiyonu oluşturur.
Aşağıdaki örnekte, seaborn kütüphanesindeki \"kdeplot\" fonksiyonu kullanılarak, \"Tips\" veri setinden \"total_bill\" değişkenine ait KDE çizimi oluşturulmuştur.
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# Draw a Kernel Density Estimator on total bill
sns.kdeplot(tips[\"total_bill\"])

# Show the plot
plt.show()
```
Rug grafikleri, verilerin yoğunluğunu gösteren ve verilerin sıralandığı yere doğru bir çizgi ile gösteren bir diğer grafiktir. Bu grafikleri, verilerin yoğunluğunu anlamak için kullanabiliriz.
Aşağıdaki örnekte, seaborn kütüphanesinde bulunan \"rugplot\" fonksiyonu kullanılarak \"Tips\" veri seti üzerinden \"total_bill\" değişkenine ait rug grafik oluşturulmuştur.
```python
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

# Draw a rug plot
sns.rugplot(tips[\"total_bill\"])

# Show the plot
plt.show()
```
Matplotlib Kullanarak Dağılımların Görselleştirilmesi
Matplotlib, Python veri görselleştirme kütüphanesi olarak en sık kullanılan kütüphanedir. Matplotlib ile değılişım grafikleri çizebileceğimiz özellikler mevcuttur.
Matplotlib kütüphanesinde, seaborn kütüphanesindeki veri dağılım grafiklerine benzer şekilde histogram grafikleri, KDE grafikleri ve rug grafikleri oluşturabilmekteyiz.
Aşağıdaki örnekte, Matplotlib kütüphanesi kullanılarak bir histogram grafiği oluşturulmuştur. \"Tips\" veri setinden \"total_bill\" değişkenine ait histogram grafiği, \"hist\" fonksiyonunu kullanarak oluşturulmuştur.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

# Create a histogram of total bill
plt.hist(tips[\"total_bill\"])
# Show the plot
plt.show()
```
Matplotlib kütüphanesinde, aynı şekilde KDE grafikleri de oluşturabiliriz. Bu örnekte de, Matplotlib kütüphanesi kullanılarak bir KDE grafik oluşturulmuştur. \"Tips\" veri setinden \"total_bill\" değişkenine ait KDE çizimi, \"plot\" fonksiyonunu kullanarak oluşturulmuştur.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

# Draw a kernel density estimator on total bill
plt.plot(tips[\"total_bill\"])

# Show the plot
plt.show()
```
Rug grafikleri için de Matplotlib kütüphanesi kullanılarak benzeş şekilde grafikler oluşturulabilir. Aşağıdaki örnekte, \"Tips\" veri setinden \"total_bill\" değişkenine ait rug grafiği, \"plot\" fonksiyonu kullanılarak oluşturulmuştur.
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

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

# Draw a rug plot of total_bill
plt.plot(tips[\"total_bill\"], '|', markersize=5)

# Show the plot
plt.show()
```
Sık Sorulan Sorular
1. Seaborn ve Matplotlib arasındaki fark nedir?
- Seaborn, Matplotlib üzerine inşa edilmiş bir veri görselleştirme kütüphanesi olarak Matplotlib'den daha kullanışlı ve estetik görünümlü grafikler oluşturma imkanı sunar.
2. Histogram grafikleri nedir ve hangi durumlarda kullanılırlar?
- Histogram grafikleri, veri setindeki sınırları belirlenmiş birkaç eşit aralıkta verilerin yoğunluğunu gösteren bir grafiktir. Verilerin dağılımının genel hatları hakkında bir fikir verir. Büyük veri setlerinde kullanılmaları avantajlıdır.
3. KDE grafikleri nedir ve hangi durumlarda kullanılırlar?
- KDE grafikleri, verilerin yoğunluğunu gösteren ve verilerin sınırları belirlenmiş birkaç aralıkta üst üste bindiği bölgeleri gösteren bir grafiktir. Veri setindeki doğrusal bir grafik çizmek yerine, veri setindeki şekli daha hassas bir şekilde yakalar. Büyük veri setleri için daha verimli bir grafiktir.
4. Rug grafikleri nedir?
- Rug grafikleri, verilerin yoğunluğunu ve verilerin nerede yoğunlaştığını gösterir. Bu grafikler, verilerin ne kadar sık ya da nadir olduğunu görselleştirmek için kullanılabilir.
5. Matplotlib kütüphanesi içinde hangi grafik türleri vardır?
- Matplotlib kütüphanesinde, histogram grafikleri, KDE grafikleri, carpet grafikleri, bar grafikleri, scatterplot grafikleri, line grafikleri, contour grafikleri ve pie grafikleri gibi birçok grafik türü yer almaktadır.