Scatterplot, sütunların birbirleri ile ilişkisinin noktasal şekilde ifade edilmesi için kullanılan bir grafikleme yöntemidir.
Kullanılabilmesi için "Seaborn" kütüphanesinin içe aktarılması gerekmektedir.
import seaborn as sns
Söz dizimi: sns.scatterplot(x=None, y=None, hue=None, style=None, size=None, data=None, palette=None, hue_order=None, hue_norm=None, sizes=None, size_order=None, size_norm=None, markers=True, style_order=None, x_bins=None, y_bins=None, units=None, estimator=None, ci=95, n_boot=1000, alpha=’auto’, x_jitter=None, y_jitter=None, legend=’brief’, ax=None, **kwargs)
- x, verideki sütun adını temsil eder.
- y, verideki sütun adını temsil eder.
- hue, x ve y datasını DataFrame'deki başka bir sütun ile karşılaştırmasını yapar.(Örn: hue=z sütunu)
- size, noktaların büyüklüklerini temsil eder, sayısal değer girilmelidir.
- data, x ve y sütununun bağlı olduğu DataFrame'yi temsil etmektedir.(Örn: data=df) .
- marker, değerlerin x ve y sütununu kesmiş olduğu yerlerde konulan öğelerdir. Bu öğelerin çeşitli türleri vardır,bunlar:
Örnek-1: "Iris" verisetini Scatterplot kullanarak görselleştirelim.(Veri seti hikayesi: İris bir çiçek olup 3 sınıfına ait çanak yaprağı uzunluğu, çanak yaprağı genişliği, yaprak uzunluğu, yaprak genişliği ve sınıfın adını gösteren 150 satırlık bir veri setidir. )
import seaborn as sns
df=sns.load_dataset("iris")
df.head()
Çıktı:
sns.scatterplot(x='sepal_length',y='sepal_width',marker="3",data=df)
Çıktı:
#hue ile sınıfların kendi aralarındaki grafiklendirmesine bakalım
sns.scatterplot(x='sepal_length',y='sepal_width',hue="species",marker="*",data=df)
Çıktı:
