Line Plot, Matplotlib kütüphanesi içerisinde bulunan ve çizim işlemlerinin en temel formu olarak kabul edilen bir çizgi grafiğidir. Line Plot kullanılarak oluşturulan grafik iki farklı eksenden (x ve y) oluşur ve bu grafikte eksenlerin birbirlerine göre nasıl değişim gösterdiği analizlenmektedir.
Kullanılabilmesi için "matplotlib.pyplot" kütüphanesinin içe aktarılması gerekmektedir.
import matplotlib.pyplot as plt
Söz dizimi: plot(*args, scalex=True, scaley=True, data=None, **kwargs)
- x, x ekseninde(yatayda) alacağı değerler listesidir.
- y, y ekseninde(dikeyde) alacağı değerler listesidir. x ve y nin uzunlukları eşit olmalıdır. (len(x)=len(y))
- color, gösterim çizgisinin rengini ifade eder. İki şekilde de (c veya color) yazılabilir. Çizimi yapılabilecek renklerden bazıları; blue, green, red, cyan, magenta, yellow, black, white'dır. Bu renklerin sadece baş harfleri de kullanılabilir.
- marker, değerlerin x ve y sütununu kesmiş olduğu yerlerde konulan öğelerdir. Bu öğeler birçok farklı biçimde şekillendirilmiştir. Örneğin;
- linestyle, grafik içersinde oluşan çizgileri tanımlar. linestyle veya ls olarak da yazılabilir. Çizgi türleri; solid ("-"), dashed ("--"), dash-dot ("-.") veya dotted (":") şeklinde seçilebilir.
- linewidth, grafik içersinde oluşan çizgilerin genişliğini tanımlar.
- markersize, marker'ların boyutunu temsil eder.
Bir grafiğin nasıl elde edileceği bilgisi aşağıdaki örnekler içersinde detaylandırılarak anlatılmıştır.
Örnek-1: Rastgele olarak 2 farkı değişken oluşturalım ve bu değişken değerlerini görselleştirelim.
#Gerekli kütüphaneler import edildi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
x=np.arange(20) #0 dan 20 ye kadar tam sayılar listesi
y=np.random.normal(10,1,20) #ortalaması 10, standart sapması 1, 20 tane data
print("x="+str(x))
print("y="+str(y))
Çıktı:
x=[ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] y=[12.1342708 10.07201129 10.54582986 9.24768756 9.70940412 10.33061846 10.01780092 9.87049261 10.57781048 9.50556686 9.5669034 10.21425728 8.62617183 9.39579054 9.67496389 11.73984011 10.84586847 8.99824459 11.03804435 9.42467589]
Değişken ataması yapıldığı için artık görselleştirme aşamasına geçilebilir. Görselleştirme aşamasında Figure ve Axes konusunda görülen yapının aynısı kullanılacak olup sadece ilgili grafik çizme yöntemi ne ise (burada Line Plot) ilgili eksene yerleştirilecektir.
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x,y,marker='o',color='red')
plt.title("y'değerinin x'e göre değişimi grafiği")
plt.xlabel('X sutünu')
plt.ylabel('Y sutünu')
plt.savefig("resim1.png",dpi=128)
Çıktı:
Örnek-2: Rastgele olarak 2 farkı değişken oluşturalım ve bu değişken değerlerini görselleştirelim.
#Gerekli kütüphaneler import edildi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#Değişken ataması yapıldı
x=np.linspace(0,10,100)
y=np.linspace(10,20,1000)
#Görselleştirme yapıldı
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x,np.sin(x),c='r')
plt.plot(x,np.cos(x),c='b')
plt.plot(y,np.cos(y),c='g')
plt.title("y'değerinin x'e göre değişimi grafiği")
plt.xlabel('X sutünu')
plt.ylabel('Y sutünu')
plt.savefig("resim2.png",dpi=128)
Çıktı:
Örnek-3: Rastgele olarak 2 farkı değişken oluşturalım ve bu değişken değerlerini görselleştirelim.
#Gerekli kütüphaneler import edildi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#Değişken ataması yapıldı
x=np.linspace(0,10,100)
y=np.linspace(10,20,1000)
#Görselleştirme yapıldı
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x,x+0,linestyle='--')
plt.plot(x,x+1,linestyle='--')
plt.plot(x,x+2,linestyle='--')
plt.plot(y,y-5,linestyle=':')
plt.title("y'değerinin x'e göre değişimi grafiği")
plt.xlabel('X sutünu')
plt.ylabel('Y sutünu')
plt.savefig("resim3.png",dpi=128)
Çıktı:
Örnek-4: Rastgele olarak 2 farkı değişken oluşturalım ve bu değişken değerlerini görselleştirelim.
#Gerekli kütüphaneler import edildi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#Değişken ataması yapıldı
x=np.linspace(0,20,80)
y=np.sin(x)
#Görselleştirme yapıldı
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x,y,marker="D",color="r")
plt.title("y'değerinin x'e göre değişimi grafiği")
plt.xlabel('X sutünu')
plt.ylabel('Y sutünu')
plt.savefig("resim4.png",dpi=128)
Çıktı:
Örnek-5: Rastgele olarak 3 farkı değişken oluşturalım ve bu değişken değerlerini görselleştirelim.
#Gerekli kütüphaneler import edildi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#Değişken ataması yapıldı
x=np.arange(20) #0 dan 20 ye kadar tam sayılar listesi
y=np.random.normal(10,1,20) #ortalaması 10, standart sapması 1, 20 tane data
z=np.random.normal(10,2,20) #ortalaması 10, standart sapması 2, 20 tane data
#Görselleştirme yapıldı
plt.figure(figsize=(8,4))
plt.plot(x,y,marker='h',c='b',label="x ve y")
plt.plot(x,z,marker='3',c='g',linestyle="dashed",label="x ve z")
plt.title("x in y'ye ve z'ye göre değişim grafiği")
plt.xlabel("X'in sutünu(x değerleri)")
plt.ylabel("Y sutünu(y ve z değerleri)")
plt.legend() #çizgi anlamlarını(tanımlanan label değerlerini) görüntülemek için kullanılır.
plt.savefig("resim5.png",dpi=128)
Çıktı:
Örnek-6: Rastgele olarak 3 farkı değişken oluşturalım ve bu değişken değerlerini yan yana olan 2 tabloda görselleştirelim.
#Gerekli kütüphaneler import edildi
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
#Değişken ataması yapıldı
x=np.arange(20) #0 dan 20 ye kadar tam sayılar listesi
y=np.random.normal(10,1,20) #ortalaması 10, standart sapması 1, 20 tane data
z=np.random.normal(10,2,20) #ortalaması 10, standart sapması 2, 20 tane data
#Görselleştirme yapıldı
fig=plt.figure(figsize=(15,4))
x1=fig.add_subplot(121) #1 tane figürde 2 tane grafik ve bu grafiklerin 1.si
x1.plot(x,y,marker='o',color='red')
x1.set_title("y'değerinin x'e göre değişimi grafiği")
x1.set_xlabel('X değerleri')
x1.set_ylabel('Y değerleri')
x2=fig.add_subplot(122) #1 tane figürde 2 tane grafik ve bu grafiklerin 2.si
x2.plot(x,z,marker='X',color='blue',linestyle=':')
x2.set_title("z'değerinin x'e göre değişimi grafiği")
x2.set_xlabel('X değerleri')
x2.set_ylabel('Z değerleri')
fig.savefig("resim6.png",dpi=128)
Çıktı:
