Çizgi grafiklere giriş

Seaborn ile Veri Görselleştirmeye Giriş

Content Team

DataCamp

Çizgi grafikleri nedir?

İki tür ilişkisel grafik: saçılım grafiği ve çizgi grafiği

Saçılım grafikleri

Her nokta bağımsız bir gözlemdir

Çizgi grafikleri

Her nokta aynı “şeyi” temsil eder; genelde zaman içinde izlenir

Zamana göre hisse senedi fiyatı çizgi grafiği

Hava kirliliği verileri

Şehir genelinde toplama istasyonları
Azot dioksit düzeylerinin hava örnekleri

Hava kirliliği DataFrame’inin ilk beş satırı

Saçılım grafiği

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_mean, 
            kind="scatter")

plt.show()

Zamana göre ortalama azot dioksit saçılım grafiği

Çizgi grafiği

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_mean, 
            kind="line")

plt.show()

Zamana göre ortalama azot dioksit çizgi grafiği

Konuma göre alt gruplar

Konuma göre hava kirliliği DataFrame’inin ilk beş satırı

Konuma göre alt gruplar

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line",
            style="location", 
            hue="location")

plt.show()

Bölgeye göre zamana karşı ortalama azot dioksit çizgi grafiği

İşaretçi ekleme

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line", 
            style="location", 
            hue="location",
            markers=True)

plt.show()

İşaretçiler eklenmiş çizgi grafiği

Çizgi stilini kapatma

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2_mean", 
            data=air_df_loc_mean, 
            kind="line", 
            style="location", 
            hue="location",
            markers=True,
            dashes=False)

plt.show()

İşaretçiler ve düz çizgilerle çizgi grafiği

Her x-değeri için birden çok gözlem

İstasyona göre hava kirliliği DataFrame’inin ilk beş satırı

Her x-değeri için birden çok gözlem

Saçılım grafiği

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="scatter")

plt.show()

Tüm istasyonlar için zamana göre azot dioksit saçılım grafiği

Her x-değeri için birden çok gözlem

Çizgi grafiği

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line")

plt.show()

Tüm istasyonlar için zamana göre azot dioksit çizgi grafiği

Her x-değeri için birden çok gözlem

Gölgelik bölge güven aralığıdır

Veri kümesi rastgele örnek varsayılır
Ortalamanın bu aralıkta olmasına %95 güvenilir
Tahminimizdeki belirsizliği gösterir

Tüm istasyonlar için zamana göre azot dioksit çizgi grafiği

Güven aralığı yerine standart sapma kullanma

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line",
            errorbar="sd")

plt.show()

Standart sapmalı çizgi grafiği

Güven aralığını kapatma

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.relplot(x="hour", y="NO_2", 
            data=air_df, 
            kind="line",
            errorbar=None)

plt.show()

Güven aralığı olmayan çizgi grafiği

Haydi pratik yapalım!

Seaborn ile Veri Görselleştirmeye Giriş