Python ile Box Plots Oluşturma: Matplotlib vs Seaborn

Adı : Python ile Box Plots Oluşturma: Matplotlib vs Seaborn

Box plot, veri setindeki aykırı değerleri ve dağılımı görselleştirmek için kullanılan bir grafik türüdür. Python'da bu grafik türü için iki popüler kütüphane bulunmaktadır, bunlar Matplotlib ve Seaborn'dur. Bu makalede, Python'da box plot oluşturma işlemlerini hem Matplotlib hem de Seaborn kullanarak inceleyeceğiz.
Matplotlib ile Box Plot Oluşturma
Matplotlib, Python'da en çok kullanılan grafik kütüphanelerinden biridir. Box plot oluşturmak için Matplotlib kütüphanesinde `boxplot()` fonksiyonu kullanılmaktadır. Verilerimizi numpy kütüphanesi ile oluşturarak, Matplotlib ile box plot oluşturma işlemini gerçekleştirelim:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Veri seti oluşturma
veriler = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]
# Box plot oluşturma
plt.boxplot(veriler)
# Grafik ayarları
plt.title('Matplotlib Box Plot')
plt.grid(axis='y')
plt.show()
```
Yukarıdaki kod bloğunda, öncelikle numpy kütüphanesi kullanılarak veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra `boxplot()` fonksiyonu ile oluşturulan verileri kullanarak box plot grafiği oluşturulmuştur. Son olarak, `title()`, `grid()` ve `show()` fonksiyonları ile grafik ayarları yapılmış ve grafiği ekrana basılmıştır. Grafiğin çıktısı şu şekildedir:
Seaborn ile Box Plot Oluşturma
Seaborn, Matplotlib'in üstüne inşa edilmiş bir veri görselleştirme kütüphanesidir. Seaborn'un box plot oluşturma işlemleri için `boxplot()` fonksiyonu kullanılmaktadır. Aynı veri setiyle Seaborn ile box plot oluşturma işlemini gerçekleştirelim:
```python
import seaborn as sns
import numpy as np
# Veri seti oluşturma
veriler = [np.random.normal(0, std, 100) for std in range(1, 4)]
# Box plot oluşturma
sns.boxplot(data=veriler,
palette=\"Set3\")
# Grafik ayarları
plt.title('Seaborn Box Plot')
plt.show()
```
Yukarıdaki kod bloğunda, öncelikle numpy kütüphanesi kullanılarak veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra `boxplot()` fonksiyonu ile oluşturulan verileri kullanarak box plot grafiği oluşturulmuştur. Seaborn'daki `palette` parametresi, renk paletini ayarlamak için kullanılır. Bu parametrenin değeri \"Set3\" olarak belirlenmiştir. Son olarak, `title()` ve `show()` fonksiyonları ile grafik ayarları yapılmış ve grafiği ekrana basılmıştır. Grafiğin çıktısı şu şekildedir:
Matplotlib vs Seaborn - Karşılaştırma
Matplotlib ve Seaborn kullanarak oluşturduğumuz iki box plot grafiklerine bakıldığında, her iki kütüphanenin sonuçları birbirlerine oldukça benzerdir. Ancak Seaborn grafikleri, Matplotlib grafiklerine göre daha görsel açıdan çekici ve estetik görünmektedir.
Seaborn, Matplotlib kütüphanesinin üzerine kurulduğu için, Matplotlib fonksiyonlarına çok benzer bir şekilde kullanılmaktadır. Ancak Seaborn'daki bazı fonksiyonlar daha yüksek seviyeli işlemleri desteklediği için, kod yazımında daha kısa ve anlaşılır olabilir.
Sık Sorulan Sorular
S: Box plot grafiği hangi amaç için kullanılır?
C: Box plot grafiği, veri setindeki mevcut dağılımı ve aykırı değerleri görsel olarak temsil etmek için kullanılır. Veri setindeki ölçümlerin ortanca, çeyreklikler, maksimum/minimum değerler ve aykırı değerler gibi istatistiksel özelliklerini görselleştirebilir.
S: Box plot grafiğini Seaborn'da nasıl renklendirebilirim?
C: Seaborn'daki `palette` parametresi ile box plot grafiğini renklendirebilirsiniz. Örnek olarak, \"Set3\" değeri ile 12 farklı renk paletine sahip olursunuz. Bunun dışında, `color` parametresi ile belirli bir rengi seçebilirsiniz.
S: Box plot grafiği ile bireysel verileri göstermek mümkün müdür?
C: Box plot grafiği ile bireysel verileri göstermek mümkün değildir. Ancak Seaborn kütüphanesindeki `swarmplot()` veya `stripplot()` fonksiyonları gibi diğer grafik türleri ile bireysel verileri de görselleştirebilirsiniz.
S: Box plot grafiğinde, çeyreklikler arasındaki çizgi neyi temsil eder?
C: Box plot grafiğinde, kutunun üst ve alt kenarları, verinin %25'inci (Q1) ve %75'inci (Q3) çeyrekliklerini temsil eder. Kutunun ortasındaki çizgi ise verinin medyanını gösterir.