Matplotlib'de dağıtım grafiği nasıl oluşturulur

Python’da dağıtım şeması oluşturmanın iki yaygın yolu vardır:

Yöntem 1: Matplotlib Kullanarak Histogram Oluşturma

 import matplotlib. pyplot as plt

plt. hist (data, color=' lightgreen ', ec=' black ', bins= 15 )

Rengin çubukların dolgu rengini, ec’nin çubuk kenarlarının rengini ve bin’lerin histogramdaki bölme sayısını kontrol ettiğini unutmayın.

Yöntem 2: Seaborn Kullanarak Yoğunluk Eğrisi ile Histogram Oluşturma

 import seaborn as sns
sns. displot (data, kde= True , bins= 15 )

kde=True’un histogram üzerine bir yoğunluk eğrisinin bindirilmesi gerektiğini belirttiğine dikkat edin.

Aşağıdaki örnekler, aşağıdaki NumPy dizisindeki değerlerin dağılımını görselleştirmek için her yöntemin pratikte nasıl kullanılacağını gösterir:

 import numpy as np

#make this example reproducible.
n.p. random . seed ( 1 )

#create numpy array with 1000 values that follows normal dist with mean=10 and sd=2
data = np. random . normal (size= 1000 , loc= 10 , scale= 2 )

#view first five values
data[: 5 ]

array([13.24869073, 8.77648717, 8.9436565, 7.85406276, 11.73081526])

Örnek 1: Matplotlib Kullanarak Histogram Oluşturma

NumPy dizisindeki değerlerin dağılımını görselleştirmek amacıyla Matplotlib’de bir histogram oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 import matplotlib. pyplot as plt

#create histogram
plt. hist (data, color=' lightgreen ', ec=' black ', bins= 15 )

X ekseni NumPy dizisindeki değerleri, y ekseni ise bu değerlerin sıklığını gösterir.

Bin bağımsız değişkeni için kullandığınız değer ne kadar büyük olursa, histogramda o kadar çok çubuk olacağını unutmayın.

Örnek 2: Seaborn’u kullanarak yoğunluk eğrisine sahip bir histogram oluşturun

Seaborn veri görselleştirme kütüphanesini kullanarak yoğunluk eğrisinin yer aldığı bir histogram oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 import seaborn as sns

#create histogram with density curve overlaid
sns. displot (data, kde= True , bins= 15 ) 

Sonuç, üzerine yoğunluk eğrisinin bindirildiği bir histogramdır.

Yoğunluk eğrisi kullanmanın avantajı, dağılımın şeklini tek bir sürekli eğri kullanarak özetlemesidir.

Not : Seaborn displot() işlevine ilişkin tüm belgeleri burada bulabilirsiniz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde Python’da diğer yaygın grafiklerin nasıl oluşturulacağı açıklanmaktadır:

Matplotlib’de Yığılmış Çubuk Grafikler Nasıl Oluşturulur
Matplotlib’de göreceli frekans histogramı nasıl oluşturulur
Seaborn’da yatay bir bar grafiği nasıl oluşturulur