Seaborn, Python programlama dilinde veri görselleştirme için kullanılan bir kütüphanedir. Matplotlib’e dayanarak, daha güçlü ve etkili bir API sunar. Seaborn, özellikle istatistiksel veri görselleştirmesi için tasarlanmıştır ve çeşitli grafik türlerini destekler. Özellikle, çekici ve bilgilendirici istatistiksel grafikler oluşturmak için kullanılır.
Seaborn’un Temel Özellikleri
- Veri Görselleştirme İçin Yüksek Seviye Arayüz: Seaborn, Matplotlib’e göre daha yüksek seviyede bir arayüz sunar, bu da daha az kod yazarak karmaşık grafikler oluşturmanıza olanak tanır.
- Çekici Stil ve Renk Paletleri: Seaborn, grafiklerinizi daha estetik ve çekici hale getirmek için önceden tanımlanmış renk paletleri ve stiller sunar.
- İstatistiksel Grafiklerin Otomatik Çizimi: Seaborn, verilerinizdeki ilişkileri keşfetmek için birçok istatistiksel grafik türünü otomatik olarak çizebilir. Örneğin; scatter plot, line plot, bar plot, histogram, box plot ve violin plot gibi grafikler çizmek için Seaborn’ün özel fonksiyonlarını kullanabilirsiniz.
- Veri Keşfi ve Analizi: Seaborn, veri keşfi ve analizi sürecini kolaylaştırmak için çeşitli fonksiyonlar sağlar. Özellikle, verileriniz arasındaki ilişkileri hızlı bir şekilde görselleştirmek için kullanışlıdır.
Şimdi Seaborn’ü kullanarak bir örnek veri seti oluşturabilir ve bunu hem NumPy dizileri hem de pandas DataFrame’leri kullanarak görselleştirebiliriz.
Önce Seaborn kütüphanesini yükleyelim:
import seaborn as sns import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
Şimdi, örnek veri setimizi NumPy dizileri kullanarak oluşturalım:
# Örnek veri setini oluşturma np.random.seed(0) x = np.random.normal(size=100) y = np.random.normal(size=100)
Şimdi, bu NumPy dizilerini bir pandas DataFrame’e dönüştürelim:
# NumPy dizilerini pandas DataFrame'e dönüştürme
df = pd.DataFrame({'X': x, 'Y': y})Veri setimizi başarıyla oluşturduk. Şimdi, bu veri setini kullanarak bir scatter plot çizelim:
# Seaborn ile scatter plot çizimi
sns.scatterplot(data=df, x='X', y='Y')
plt.title('Scatter Plot')
plt.show()
Bu kod, x ve y değişkenlerinin dağılımını gösteren bir scatter plot oluşturur. Seaborn’ün sunduğu daha pek çok grafik türü vardır, bunlar arasında bar plot, histogram, box plot ve violin plot gibi yaygın olanlar bulunur. Bu grafik türlerini çizmek için Seaborn’ün ilgili fonksiyonlarını kullanabilirsiniz.
Farklı türde grafikler çizmek için bazı örnekler:
Bar Plot (Çubuk Grafik)
# Seaborn ile bar plot çizimi
sns.barplot(data=df, x='X', y='Y')
plt.title('Bar Plot')
plt.show()
Bu kod, X değişkeninin farklı değerleri için Y değişkeninin ortalamasını gösteren bir çubuk grafik çizer.
Histogram
# Seaborn ile histogram çizimi
sns.histplot(data=df, x='X', bins=20, kde=True)
plt.title('Histogram')
plt.show()
Bu kod, X değişkeninin dağılımını gösteren bir histogram çizer. bins parametresi, verilerin gruplanacağı aralık sayısını belirler ve kde parametresi, çekirdek yoğunluk tahmininin gösterilip gösterilmeyeceğini belirler.
Box Plot
# Seaborn ile box plot çizimi
sns.boxplot(data=df, x='X')
plt.title('Box Plot')
plt.show()
Bu kod, X değişkeninin dağılımını gösteren bir box plot çizer. Box plot, verilerin dağılımı hakkında bilgi sağlayan bir grafik türüdür.
Violin Plot
# Seaborn ile violin plot çizimi
sns.violinplot(data=df, y='Y')
plt.title('Violin Plot')
plt.show()
Bu kod, Y değişkeninin dağılımını gösteren bir violin plot çizer. Violin plot, verilerin dağılımının yanı sıra veri yoğunluğunu da gösterir.
Bu örnekler, Seaborn’ün çeşitli grafik türlerini nasıl çizebileceğinizi gösterir. Veri setinize ve analiz ihtiyaçlarınıza bağlı olarak Seaborn’ün daha pek çok özelliğinden faydalanabilirsiniz.
