Python Matplotlib Modülü

Veri Görselleştirme

Matplotlib Modülüne Giriş

Matplotlib, Python'da statik, interaktif ve hareketli grafikler oluşturmak için kullanılan kapsamlı bir kütüphanedir. Genellikle veri biliminde, bilimsel hesaplamalarda ve yayın kalitesinde grafikler üretmek için kullanılır.

1. Kurulum ve İçe Aktarma

Matplotlib de harici bir kütüphanedir ve genellikle plt kısaltmasıyla içe aktarılır.

# Terminalde/Komut Satırında Kurulum
pip install matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np # Veri oluşturmak için numpy'yi de kullanacağız

2. Temel Çizim (Line Plot)

En basit ve en sık kullanılan grafik türü çizgi grafiğidir (.plot()).

# Yıllar ve o yıllara ait hayali satışlar
yillar = np.array([2021, 2022, 2023, 2024, 2025])
satislar = np.array([100, 150, 130, 200, 250])
# 1. Grafiği Çizme
plt.plot(yillar, satislar)
# 2. Grafiği Özelleştirme
plt.title("Yıllara Göre Şirket Satışları") # Başlık
plt.xlabel("Yıl")                        # X ekseni etiketi
plt.ylabel("Satış Miktarı (x1000 TL)")   # Y ekseni etiketi
# 3. Grafiği Gösterme
plt.show()

3. Farklı Grafik Türleri

Matplotlib, farklı analiz ihtiyaçlarına yönelik çeşitli grafik türlerini destekler.

A. Dağılım Grafiği (Scatter Plot) - İlişkiyi İnceleme

İki değişken arasındaki ilişkiyi veya korelasyonu görmek için kullanılır.

# Rastgele 10 adet tecrübe ve maaş verisi oluşturalım
tecrube = np.arange(1, 11)
maaş = 30000 + tecrube * 5000 + np.random.randint(5000, 15000, 10) 
# Tecrübeyle artan maaş
plt.scatter(tecrube, maaş)
plt.title("Tecrübe Yılına Göre Maaş Dağılımı")
plt.xlabel("Tecrübe Yılı")
plt.ylabel("Maaş (TL)")
plt.grid(True) # Izgara ekle
plt.show()

B. Çubuk Grafik (Bar Chart) - Kategorik Karşılaştırma

Farklı kategorilerdeki değerleri karşılaştırmak için kullanılır.

urunler = ['A', 'B', 'C', 'D']
stok_sayilari = [45, 120, 80, 55]
plt.bar(urunler, stok_sayilari,color=['blue', 'green', 'red', 'cyan'])
plt.title("Ürün Stok Durumu")
plt.xlabel("Ürün Adı")
plt.ylabel("Stok Sayısı")
plt.show()

C. Histogram - Veri Dağılımını Görme

Bir veri setindeki değerlerin hangi aralıklarda toplandığını (frekans dağılımını) görmek için kullanılır.

# Normal dağılıma sahip rastgele 1000 adet veri
rastgele_veri = np.random.randn(1000)
plt.hist(rastgele_veri, bins=30, edgecolor='black') 
# bins: Kaç adet çubuk olacağı
plt.title("Normal Dağılımın Histogramı")
plt.xlabel("Değer Aralığı")
plt.ylabel("Frekans (Sayı)")
plt.show()

4. Çoklu Grafik (Subplots)

Bazen tek bir pencerede birden fazla grafik göstermek isteriz. .subplot(satır, sütun, konum) metodu bunun için kullanılır.

# 1 satır, 2 sütunlu bir pencere oluştur
plt.figure(figsize=(10, 4)) # Pencere boyutunu ayarla
# 1. Grafik: Çizgi (Konum: 1)
plt.subplot(1, 2, 1) 
plt.plot(yillar, satislar, 'r-') # 'r-': Kırmızı çizgi
plt.title("Çizgi Grafik")
# 2. Grafik: Çubuk (Konum: 2)
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.bar(urunler, stok_sayilari, color='orange')
plt.title("Çubuk Grafik")
plt.tight_layout() # Grafikler arasında boşluk bırak
plt.show()