Önceki derslerde verilen çalışmaların çıktı ifadeleri, hatırlanacağı üzere sadece kelime ve rakamlardan oluşmaktadır. Bu ifadeler oldukça basit ve sıradan bir formda gözükmetedir. Bu durum herhangi bir olumsuzluk teşkil etmese de, çıktıların ifadelerinin daha anlaşılabilir olması ve görünüm açısından kaliteli olması, bizlere avantaj sağlamaktadır.

Örneğin, bir şirkette sunum yaparken sadece sayısal ve kelime çıktılarını sunmak, dinleyicileri etkilemeyebilir. Ancak, çalışmaların istatiksel sonuçlarını grafik haline dönüştürerek sunum yapmak, dinleyicilerin dikkatlerinin toplanmasına neden olabilir. 

Ayrıca, geniş bir perspektifle tüm sonuçları görsel bir çıktı üzerinden incelemek, daha etkili ve başarılı bir şekilde anlaşılmaya neden olacaktır. Bu bağlamda Python'da, iki değişken arasındaki ilişkiyi görsel olarak inceleyebilmek için dağılım grafikleri oluşturulmaktadır(Bu konu ayrıntılı olarak veri görselleştirmesi bölümünde anlatılmaktadır). 

Değişkenler arasındaki ilişkileri grafikler oluşturarak inceleyebilmek için;

Örnek-1: Rastgele değerlerden oluşan x ve y değerleri oluşturarak grafikleme işlemi uygulayalım.

import numpy as np

#x ve y değerleri rastgele oluşturuldu
x=np.random.randint(1,100,50)
y=np.random.randint(1,100,50)

print(f"x değerleri:{x}")
print(f"y değerleri:{y}")

 Çıktı:

x değerleri:[71 47 82  4 42 23 36  6 49 65 33 38 91 18 84 98 63 63 67 74 95 55 59 94
 67 16 81 55 66 66 36 54 97 27 75 61 75 98 97 56 41 45 46 82 92 22  3 27
 83 26]
y değerleri:[10 97 48 27  4 46 59 30 89 51 85 84 69 12 65 74 30  4 39 84 15 14 60 88
 56 20 48 13 10 89  1 95 55 16  1 64 72 49 10 99 41 47 30  1  4 25 56 69
 49 54]

#x ve y değerlerini grafiksel olarak gösterelim
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.scatter(x, y)
plt.show()

Çıktı:

Görüldüğü üzere iki değişkenin(x ve y) aralarındaki ilişki grafiksel olarak oluşturulmuştur. Sonuç olarak, x ve y'nin aralarında neredeyse hiçbir ilişki bulunmadığı grafik sayesinde kolaylıkla anlaşılmaktadır.