Seaborn İle Yoğunluk Grafiği Oluşturma

Adı : Seaborn İle Yoğunluk Grafiği Oluşturma

Seaborn, Python veri görselleştirme kütüphanesidir. Yoğunluk grafiği, veri dağılımını görselleştirmek için kullanılır. Bu yazıda, Seaborn ile yoğunluk grafiği oluşturma konusuna ayrıntılı bir şekilde değineceğiz.

Yoğunluk Grafiği Nedir?

Yoğunluk grafiği, veri setindeki değerlerin yoğunluğunu gösteren bir görselleştirme şeklidir. Grafik, x-ekseninde değişkenin minimum ve maksimumu arasında bir aralıkta yer alır ve y-ekseninde değişkenin yoğunluğunu temsil eder. Yoğunluk grafiği, veri seti üzerindeki desenleri ve genel veri dağılımını analiz etmek için kullanılır.

Seaborn İle Yoğunluk Grafiği Nasıl Oluşturulur?

Seaborn kütüphanesi, yoğunluk grafiği çizmek için kdeplot fonksiyonunu kullanır. Bu işlev, veri kümesindeki verilerin yoğunluğunu tahmin etmek için bir çekirdek yoğunluk tahmin yöntemi olan kernel density estimation (KDE) kullanır.

Seaborn ile bir yoğunluk grafiği oluşturmak için öncelikle Seaborn ve Pandas kütüphanesini yüklemek gerekmektedir. Aşağıdaki kodu kullanarak bu kütüphaneleri yükleyebilirsiniz:

```
import seaborn as sns
import pandas as pd
```

Daha sonra, bir veri kümesi oluşturulmalıdır. Bu örnekte, bir Airbnb kiralama veri kümesi kullanacağız. Veri kümesini yüklemek ve önizlemek için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:

```
airbnb = pd.read_csv('airbnb.csv')
airbnb.head()
```

Daha sonra, kdeplot işlevini kullanarak bir yoğunluk grafiği çizdirebilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki kod, \"price\" adlı bir sütundaki AirBnb kiralama fiyatlarının yoğunluk grafiğini çizdirir:

```
sns.kdeplot(airbnb['price'])
```

Son olarak, grafik gösterilir:

```
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
```

Tam kod, aşağıdaki gibi görünür:

```
import seaborn as sns
import pandas as pd

airbnb = pd.read_csv('airbnb.csv')
sns.kdeplot(airbnb['price'])
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
```

Bu küçük örnek, bir yoğunluk grafiğinin nasıl oluşturulacağı ve gösterileceği hakkında fikir verir.

Seaborn İle Yoğunluk Grafiği Örnekleri

Bu bölümde, farklı veri kümesi örnekleri ile yoğunluk grafiği çizme işlemini göstereceğiz.

Örnek 1: Daire Satış Fiyatları

Bu örnekte, \"daire satış fiyatları\" başlıklı bir CSV dosyası kullanacağız. Kod dizisini şu şekilde yazabilirsiniz:

```
import seaborn as sns
import pandas as pd

house_prices = pd.read_csv('house_prices.csv')
sns.kdeplot(house_prices['SalePrice'])
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
```

Bu kodu çalıştırdıktan sonra, sales price adlı bir sütundaki ev fiyatlarının yoğunluk grafiğini göreceksiniz.

Örnek 2: Otomobil Hızı

Bu örnekte, \"otomobil hızları\" başlıklı bir CSV dosyası kullanacağız. Kod dizisini şu şekilde yazabilirsiniz:

```
import seaborn as sns
import pandas as pd

car_speeds = pd.read_csv('car_speeds.csv')
sns.kdeplot(car_speeds['Speed'])
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
```

Bu kodu çalıştırdıktan sonra, sütundaki otomobil hızlarına ilişkin yoğunluk grafiğini göreceksiniz.

Örnek 3: İstatistiksel Dağılım

Bu örnekte, \"istatistiksel dağılım\" başlıklı bir CSV dosyası kullanacağız. Kod dizisini şu şekilde yazabilirsiniz:

```
import seaborn as sns
import pandas as pd

statistical_distribution = pd.read_csv('statistical_distribution.csv')
sns.kdeplot(statistical_distribution['Data'])
import matplotlib.pyplot as plt
plt.show()
```

Bu kodu çalıştırdıktan sonra, bir yoğunluk grafiği ile istatistiksel verilerin dağılımını göreceksiniz.

Sık Sorulan Sorular

S: Yoğunluk grafiği, hangi durumlarda kullanılır?

C: Yoğunluk grafiği, veri seti üzerindeki desenleri ve genel veri dağılımını analiz etmek için kullanılır.

S: Seaborn ile yoğunluk grafiği oluşturmak için hangi kütüphaneyi yüklemek gerekir?

C: Seaborn ve Pandas kütüphaneleri yüklenmelidir.

S: Seaborn ile yoğunluk grafiği nasıl oluşturulur?

C: Seaborn kütüphanesi, kdeplot işlevini kullanarak bir yoğunluk grafiği çizmek için kullanılır.

S: Yoğunluk grafiği çiziminde kernel density estimation (KDE) nedir?

C: KDE, veri setindeki verilerin yoğunluğunu tahmin etmek için bir çekirdek yoğunluk tahmini yöntemi kullanır."