Dağılım grafikleri, iki değişken arasındaki ilişkileri görselleştirmek için güçlü bir araçtır. Bununla birlikte, bazen veri noktalarını çizgilerle birleştirerek görselleştirmeyi geliştirmek, trendleri ve kalıpları vurgulamak faydalıdır. Bu öğretici, Matplotlib’te bunu başarmak için çeşitli yöntemleri, netliğe ve en iyi uygulamalara odaklanarak ele almaktadır.
İçerik Tablosu
- `scatter()` ve `plot()` Fonksiyonlarını Birleştirme
- `plot()` ile Çizgi Stillerini Özelleştirme
- `zorder` ile Katman Sırasını Kontrol Etme
scatter() ve plot() Fonksiyonlarını Birleştirme
En basit yaklaşım, hem scatter() hem de plot() fonksiyonlarını kullanmaktır. Bu, noktaların ve birleştirici çizgilerin görünümünü bağımsız olarak kontrol etmeyi sağlar. Çok önemli olarak, her iki öğeyi doğru şekilde görüntülemek için plt.show() fonksiyonunun *her iki fonksiyondan sonra* çağrıldığından emin olun.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Örnek veri
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 1, 3, 5])
# Dağılım grafiğini oluştur
plt.scatter(x, y, color='blue', label='Veri Noktaları')
# Noktaları bir çizgiyle birleştir
plt.plot(x, y, color='red', linestyle='-', linewidth=2, label='Trend Çizgisi')
# Etiketleri ve efsaneyi ekle
plt.xlabel("X-ekseni")
plt.ylabel("Y-ekseni")
plt.title("Birleştirici Çizgiyle Dağılım Grafiği")
plt.legend()
# Grafiği göster
plt.show()
plot() ile Çizgi Stillerini Özelleştirme
matplotlib.pyplot.plot() fonksiyonu, çizgi estetiği üzerinde kapsamlı bir kontrol sağlar. linestyle özniteliği, çeşitli çizgi stillerini (düz, kesikli, noktalı, vb.) belirtmenizi sağlar; color ve linewidth gibi diğer parametreler ise görünümü daha da geliştirir. İşaretçiler, veri noktalarını doğrudan çizgi üzerinde vurgulamak için eklenebilir.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 1, 3, 5])
plt.plot(x, y, linestyle='--', color='green', marker='o', markersize=8, label='Özel Çizgi')
plt.xlabel("X-ekseni")
plt.ylabel("Y-ekseni")
plt.title("Özelleştirilmiş Çizgi Grafiği")
plt.legend()
plt.show()
zorder ile Katman Sırasını Kontrol Etme
scatter() ve plot() fonksiyonlarını birleştirirken, çizim sırası her zaman yürütme sırasıyla eşleşmeyebilir. zorder anahtar kelime parametresi, grafik öğelerinin istifleme sırasını kontrol eder. Daha yüksek zorder değerleri üstte çizilir. Bu, bir çizgi üzerine bindirildiğinde bile dağılım noktalarının açıkça görünür olmasını sağlamak için çok önemlidir.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 1, 3, 5])
# Çizgi önce çizilir, dağılım noktalarının arkasında
plt.plot(x, y, zorder=1, color='purple', label='Temel Trend')
# Dağılım noktaları üstte çizilir
plt.scatter(x, y, zorder=2, color='orange', label='Veri Noktaları')
plt.xlabel("X-ekseni")
plt.ylabel("Y-ekseni")
plt.title("zorder ile Katman Sırasını Kontrol Etme")
plt.legend()
plt.show()
Bu tekniklerde ustalaşarak, verilerinizdeki hem bireysel veri noktalarını hem de genel trendleri etkili bir şekilde ileten, net, bilgilendirici ve görsel olarak çekici görselleştirmeler oluşturabilirsiniz.