Python ile Yüzde Grafiği Oluşturma

Yüzde Grafikleri Nedir?

Yüzde grafikleri, veri görselleştirmede önemli bir araçtır ve genellikle belirli bir veri kümesinin bileşenlerinin yüzdesel dağılımını gösterir. Bu tür grafikler, veriler arasındaki oranların hızlı bir şekilde anlaşılmasını sağlar, bu da karar verme süreçlerinde yardımcı olur. Örneğin, bir sınıftaki öğrencilerin not ortalamalarının dağılımını görebilir veya bir şirketin yıllık satışlarının farklı ürün gruplarına göre dağılımını inceleyebiliriz.

Yüzde grafikleri, genellikle pasta grafikleri veya çubuk grafiklerle sunulur. Pasta grafikleri, toplamın yüzdesel dağılımını göstermenin görsel bir yolu olarak kullanılırken, çubuk grafikler ise verinin sayısal değerleri ile yüzdesel oranları arasında bir karşılaştırma yapma imkanı sunar. Python, bu tür grafiklerin oluşturulmasında oldukça yetkin bir dildir. Bu yazıda, Python ve popüler kütüphaneleri kullanarak nasıl yüzde grafikleri oluşturabileceğimizi göreceğiz.

Yüzde grafiklerinin avantajları arasında, karmaşık verileri basit bir forma dönüştürme, izleyicilerin veriyi daha iyi anlamasını sağlama ve sonuçları görsel olarak ifade etme yeteneği bulunmaktadır. Bu nedenle, veri analizi veya sunumları hazırlarken yüzde grafiklerinin etkili bir şekilde kullanılması önemlidir.

Python ile Yüzde Grafiği Oluşturma

Python’da yüzde grafikleri oluşturmak için sıkça kullanılan kütüphanelerden biri Matplotlib’tir. Bu kütüphane, 2D grafikler ve görselleştirmeler oluşturmak için kapsamlı bir araç seti sunar. Öncelikle, Matplotlib kütüphanesini yükleyerek başlayalım. Eğer Matplotlib yüklü değilse, aşağıdaki komutu kullanarak yükleyebilirsiniz:

pip install matplotlib

Kurulumdan sonra, verilerimizin ve yüzde grafiklerinizi oluşturmak için gerekli kütüphaneleri içe aktaralım:

import matplotlib.pyplot as plt

Ayrıca, görünüm açısından daha şık grafikler elde etmek için seaborn kütüphanesini de kullanabiliriz. Seaborn’u yüklemek için de basit bir pip komutu kullanmalıyız:

pip install seaborn

Yüzde Dağılımını Hesaplama
Bir yüzdelik dağılım oluşturmak için öncelikle bir veri kümesine ihtiyacımız var. Örneğin, bir okulda öğrencilerin matematik, fen bilimleri ve edebiyat derslerinden aldıkları notların dağılımını inceleyebiliriz. Bu notlar üzerinden yüzdelik hesaplamalar yaparak, her dersin toplam not içindeki yüzdesel değerini bulabiliriz:

notlar = {'Matematik': 85, 'Fen Bilimleri': 90, 'Edebiyat': 75}

Buradan yola çıkarak, her dersin toplam içindeki yüzdesel değerini hesaplamak için toplamı alabilir ve her bir derse ait notu bu toplamla orantılayabiliriz. Toplam notları bulmak için şu kodu kullanabiliriz:

toplam_not = sum(notlar.values())

Daha sonra, her ders için yüzde hesaplamalarını gerçekleştirebiliriz:

yuzde_dagilimi = {ders: notlar[ders] / toplam_not * 100 for ders in notlar}

Artık elde ettiğimiz `yuzde_dagilimi` sözlüğü ile grafiğimizi oluşturabiliriz.

Yüzde Grafiği Oluşturma

% Dağılım grafiklerini görselleştirmek için Matplotlib kullanarak önce çubuk grafik, ardından pasta grafiği oluşturacağız. Örnek olarak, yukarıda tanımladığımız `yuzde_dagilimi` verilerini kullanarak her iki grafik türünü de oluşturalım.

Çubuk Grafik

İlk olarak çubuk grafiği oluşturalım. Çubuk grafik oluşturmak oldukça basit bir işlemdir. Aşağıdaki kod, yüzdelik dağılımı görselleştiren bir çubuk grafik oluşturur:

plt.bar(yuzde_dagilimi.keys(), yuzde_dagilimi.values(), color=['b', 'g', 'r'])

Burada, `color` parametresi ile çubukların renklerini ayarlayabiliriz. Çubuğun her bir derse ait yüzdesel değeri temsil ettiğini belirtmek amacıyla grafik üzerine başlık ve eksen etiketleri eklememiz faydalı olacaktır:

plt.title('Dersler Üzerinden Yüzde Dağılımı')
plt.xlabel('Dersler')
plt.ylabel('Yüzde (%)')

Şimdi, grafiği göstermek için son olarak `plt.show()` komutunu kullanıyoruz:

plt.show()

Bu kodları çalıştırarak çubuk grafiklerimizi başarıyla oluşturmuş olduk.

Pasta Grafik

Pasta grafiği oluşturmak için benzer bir yaklaşım kullanacağız. Ancak bu sefer `plt.pie()` fonksiyonunu kullanıyoruz. Pasta grafiğimizin parçalarını belirleyebilmek için yüzdelik dilimlerini ve her dilime isim vermemiz gerekmektedir:

plt.pie(yuzde_dagilimi.values(), labels=yuzde_dagilimi.keys(), autopct='%1.1f%%')

Yukarıdaki kodda, `autopct` parametresi, her dilimin yüzdesini otomatik olarak göstermemizi sağlar. Pasta grafiğimizin başlığında da belirtmek istiyoruz:

plt.title('Dersler Üzerinden Yüzde Dağılımı (Pasta Grafik)')

Yine sonuç olarak grafiği göstermemiz gerekiyor:

plt.show()

Pasta grafiğini çalıştırarak görselleştirilmiş sonuçlar elde edebiliriz.

Ek İpuçları ve İpuçları

Grafiklerinizi daha da iyileştirmek için bazı ipuçlarına dikkat etmeniz faydalı olabilir. Renklerin seçimi, izleyicinin dikkatini belirli bir bölgeye çekmek için faydalı olabilir. Renk körlüğü gibi faktörleri göz önünde bulundurarak, herkesin ayırt edebileceği renklere odaklanmalısınız.

Ayrıca, grafiklerinizi interaktif hale getirmek için Plotly veya Bokeh gibi kütüphaneleri de göz önünde bulundurabilirsiniz. Bu kütüphaneler, kullanıcıların verileri tıklayarak veya üzerine gelerek daha fazla bilgi almasını sağlar. Grafiklerinizi açıklayıcı hale getirmek için yeterli bilgiyle desteklemek de önemlidir.

Son olarak, grafiklerinizi eksenleri ve ölçümleri uygun şekilde ölçeklendirilmiş şekilde sunmayı unutmayın. Grafikte görselleştirdiğiniz verilerin yanına açıklayıcı notlar eklemek, verinin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olacaktır.

Sonuç

Bu yazıda, Python ile yüzde grafikleri oluşturmanın temellerini öğrendik. Matplotlib ve Seaborn gibi kütüphanelerin yardımıyla, yüzde dağılımlarını çubuk ve pasta grafikleriyle görselleştirme işlemi oldukça kolay hale gelmektedir. Verilerinizi analiz etme, sunma ve paylaşma aşamalarında yüzde grafiklerini kullanarak daha etkili ve anlaşılır sonuçlar elde edebilirsiniz.

Artık, elinizdeki verilerle denemeler yaparak kendi yüzde grafiklerinizi oluşturabilirsiniz. Farklı veri kümeleri ve grafik türleri ile denemeler yaparak, becerilerinizi geliştirebilir ve visualizasyon dünyasında daha ileri adımlar atabilirsiniz. Unutmayın, veri görselleştirme yalnızca bir araçtır; asıl önemli olan, verinizi en anlaşılır ve etkili şekilde sunmaktır.