Introduction to Matplotlib

Python Matplotlib ile Grafik Oluşturma

Kurulum

• Sisteminize Python 3 kurduktan sonra python get-pip.py diyerek Python Package Manager'i kurabilirsiniz. Böylece istediğiniz python paket, kütüphane vs.. kolayca kurabilirsiniz.
• pip install matplotlib diyerek kolayca matplotlib'i kurabilirsiniz.

İlk grafik

• workspace.py adında bir dosya oluşturup aşağıdaki kodlarımızı yazalım.

 
xxxxxxxxxx
import matplotlib.pyplot as plt
​
plt.plot(
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
    [9, 3, 6, 9, 3, 7, 5]
)
plt.show()

• matplotlibin pyplot modülünü import ettik. as plt diyerek dosyamızın her yerinde pyplot yerine plt olarak kullanacağımızı belirttik.

• pyplot'un (yani projemizdeki plt'nin) plot methoduna 2 adet liste verdik.

  • 1. listemiz grafikteki x eksenini, 2.listemiz y eksenini belirtiyor.

• plt.show() diyerek grafiğimizi gösteriyoruz.

• Terminalden python workspace.py diyerek çalıştırdıktan sonra aşağıdaki grafik oluşacak ve ekranda gösterilecek.

• Şimdi kodlarımızı aşağıdaki gibi düzenleyelim

 
xxxxxxxxxx
import matplotlib.pyplot as plt
​
x = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
y = [9, 3, 6, 9, 3, 7, 5]
​
plt.plot(x, y, label='Rastgele değerler')
​
plt.legend()
plt.title("Merhaba matplotlib!")
plt.show()

• title ile grafiğimize başlık ekliyoruz.
• legend; gösterilen grafiğin açıklamasını küçük bir kutu içinde gösterir. label kullanarak grafiğimizin rastgele değerlerden oluştuğunu belirttik.
• Şöyle bir senaryomuz olsun; "2 vize 2 final sınavına giren 4 arkadaşın performans grafiği"ni gösterelim.

 
xxxxxxxxxx
import matplotlib.pyplot as plt
​
sinavlar = [1, 2, 3, 4] # 1 ve 2 vize 3 ve 4 final
adnan_sonuclar = [60, 90, 70, 50]
hamit_sonuclar = [100, 80, 40, 90]
recep_sonuclar = [70, 80, 90, 96]
mehmet_sonuclar = [40, 60, 100, 98]
​
​
plt.plot(sinavlar, adnan_sonuclar, label='Adnan')
plt.plot(sinavlar, hamit_sonuclar, label='Hamit')
plt.plot(sinavlar, recep_sonuclar, label='Recep')
plt.plot(sinavlar, mehmet_sonuclar, label='Mehmet')
​
​
plt.xlabel("Sınavlar")
plt.ylabel("Sonuçlar")
​
plt.legend()
plt.title("Vize & Final\nÖğrenci Performansları")
plt.show()

• xlabel ve ylabel ile x ve y eksenlerine isim verebiliyoruz.

Şimdi haftanın 7 günü çalışılan saatleri bar grafiği olarak gösterelim.

 
xxxxxxxxxx
import matplotlib.pyplot as plt
​
days = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
​
work_hours = [8, 12, 10, 16, 6, 7, 3]
​
plt.bar(days, work_hours, color='#f48042')
​
plt.xlabel("Günler")
plt.ylabel("Çalışılan Saat")
​
plt.title("Günlük Çalışma Grafiği")
plt.show()

• plt.bar ile bar grafiği çizdirebiliyoruz. color ile istediğimiz rengi verebiliriz.
• Başka bir örnek olarak 2 kişinin harcamalarını bar grafiği üzerinde görelim.

 
xxxxxxxxxx
import matplotlib.pyplot as plt
​
adnan = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]
kaya = [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12]
​
adnan_payment = [43, 85, 97, 45, 87, 32, 13]
kaya_payment = [73, 35, 73, 45, 15, 60, 88]
​
plt.bar(adnan, adnan_payment, label='Adnan')
plt.bar(kaya, kaya_payment, label='Kaya')
​
plt.legend()
plt.title("Adnan ve Kaya Harcamalar")
plt.show()

Bir bölgedeki insanların yaşlarının oranlarını gösteren histogram uygulamasını görelim.

 
xxxxxxxxxx
import matplotlib.pyplot as plt
import random
# 100 adet rastgele sayı 10 ile 100 arasında üretir
population_ages = [random.randrange(10, 100) for _ in range(100)]
# yaş aralığını 10 ile 100 arasında grafik üzerinde temsil etmesi için
ages = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100]
plt.hist(population_ages, ages, histtype='bar', rwidth=0.5, label='Yaş populasyonu')
​
plt.ylabel("Sıklık")
plt.xlabel("Yaş")
​
plt.legend()
plt.title("Nüfus")
plt.show()
​

• histtype ile histogram tipini bar olarak belirledik.

• Grafiği x ekseninden başlayarak şöyle okuyabiliriz;

  • 20 yaşından küçük 10 kişi (Sıklık yani y ekseni) var.
  • 60 ile 70 yaş arasında 14 kişiden fazla insan var.
  • 30 ile 40 yaş arasında 6 kişi var.

Gelir ve Giderleri farklı bir grafik modeli scatter ile gösteren bir uygulama yapalım.

 
xxxxxxxxxx
import matplotlib.pyplot as plt
import random
​
months = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
revenues = [random.randrange(100, 1000) for _ in range(12)]
expenses = [random.randrange(100, 1000) for _ in range(12)]
​
​
plt.scatter(months, revenues, label='Gelir', marker='*', s=100)
plt.scatter(months, expenses, label='Gider', marker='o', s=100)
​
plt.xlabel('Aylar')
plt.ylabel('Tutar')
plt.xticks(months)
plt.legend()
​
plt.title("Gelir & Gider Grafiği")
plt.show()

• plt.scatter ile farklı bir grafik modeli oluşturuyoruz. marker parametresi ile verileri nasıl göstereceğimizi söylüyoruz. s=100 diyerek size yani boyutu belirledik.
• plt.xticks diyerek x eksenindeki değerleri grafiğin tam göstermesini sağladık. Yani 1'den 12'ye kadar olan bütün değerler. Aksi durumda 2'şerli artan değerler olarak gösteriyordu.

Haftalık faaliyetleri stackplot grafik modeli ile gösterelim

 
xxxxxxxxxx
import matplotlib.pyplot as plt
days = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
​
sleeping = [6, 7, 5, 8, 9, 12, 16]
eating = [2, 3, 2, 1, 4, 1, 2]
working = [10, 8, 10, 9, 11, 4, 6]
playing = [1, 2, 1, 3, 2, 1, 3]
​
labels = ['Uyku', 'Yemek', 'Çalışma', 'Oyun']
​
plt.stackplot(days,
              sleeping,
              eating,
              working,
              playing,
              labels=labels)
​
plt.xlabel('Günler')
plt.ylabel('Faaliyetler')
​
plt.title("Haftalık Faaliyet Grafiği")
plt.legend()
plt.show()

Pasta dilimi grafik modelini uygulayalım

 
xxxxxxxxxx
labels = ['Uyku', 'Yemek', 'Çalışma', 'Oyun']
colors = ['c', 'r', '#34ed65', '#f4ee42']
​
slices = [20,15,55,10] # dilimler
​
plt.pie(slices, 
        labels=labels,
        colors=colors,
        startangle=90,
        shadow=True,
        explode=(0, 0.1, 0, 0.2),
        autopct='%1.2f%%'
        )
​
plt.title("Haftalık Faaliyetler")
plt.show()

• plt.pie ile pasta dilimi grafiği olacağını belirtiyoruz.
• explode ile hangi dilimi ne kadar dışarı atacağımızı belirtiyoruz.
• autopct ile yüzdeli % olarak gösterebiliyoruz. shadow gölge efekti verir.
• startangle ile dilimlerin nereden başlayacağını (hangi açıdan) belirtiyoruz.

Dosya okunan veri ile grafik işlemi

 
xxxxxxxxxx
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
​
x, y = np.loadtxt('data.txt', delimiter=',', unpack=True)
​
plt.plot(x, y, label='Data.txt dosyası grafiği')
​
plt.xlabel('x değerleri')
plt.ylabel('y değerleri')
​
plt.title("Dosyadan Okuma")
plt.legend()
plt.show()

• data.txt içeriği:

 
xxxxxxxxxx
1,3
2,4
3,2
4,8
5,9
6,2
7,3
8,4
9,5
10,7
11,6
12,5
13,7
14,12
15,15
16,17
17,18
18,20
19,10
20,10
30,30