Saçılım grafiklerini özelleştirme

Seaborn ile Veri Görselleştirmeye Giriş

Content Team

DataCamp

Saçılım grafiğine genel bakış

İki nicel değişken arasındaki ilişkiyi gösterin

Gördüklerimiz:

Alt grafikler (col ve row)
Renkle alt gruplar (hue)

Yeni özelleştirmeler:

Nokta boyutu ve stiliyle alt gruplar
Nokta saydamlığını değiştirme

Hem scatterplot() hem relplot() ile kullanın

Nokta boyutuyla alt gruplar

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips, 
            kind="scatter", 
            size="size")

plt.show()

Nokta boyutu değişen saçılım grafiği

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Nokta boyutu ve renk tonu

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips, 
            kind="scatter", 
            size="size",
            hue="size")

plt.show()

Nokta boyutu ve rengi değişen saçılım grafiği

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Noktaların stiliyle alt gruplar

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips, 
            kind="scatter", 
            hue="smoker", 
            style="smoker")

plt.show()

Renk ve stile göre değişen saçılım grafiği

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Nokta saydamlığını değiştirme

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Alfa'yı 0 ile 1 arasında ayarlayın
sns.relplot(x="total_bill", 
            y="tip", 
            data=tips, 
            kind="scatter", 
            alpha=0.4)

plt.show()

Daha saydam noktalarla saçılım grafiği

¹ Waskom, M. L. (2021). seaborn: statistical data visualization. https://seaborn.pydata.org/

Haydi pratik yapalım!

Seaborn ile Veri Görselleştirmeye Giriş