Python Matplotlib Görselleştirme Eğitimi

Eğitim Hakkında

Matplotlib ile Python'da veri görselleştirmenin temellerini atmak

Bu eğitim, Python'da Matplotlib kütüphanesiyle veri görselleştirmeye giriş sağlar. pyplot arayüzü ile figure/axes nesne tabanlı (OO) yaklaşımın farkı; çizgi, sütun, scatter, histogram, pasta ve kutu grafiği; eksen etiketleri, başlık, lejant, grid ve limit ayarları; renk, çizgi stili, marker ve colormap; subplots ile çoklu panel; pandas DataFrame ile doğrudan çizim; figürü PNG/PDF/SVG olarak kaydetme işlenir. NumPy dizileriyle örnek veri üretip grafik üretimi uygulamalı gösterilir. Seaborn'a geçiş için kısa bir köprü sunulur.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; Jupyter/Python üzerinde bol kod yazılan uygulamalı lab.

Seviye

Temel Seviye — Python'da Matplotlib ile temel grafik türleri, pyplot/OO API, eksen ve biçimlendirme ile görselleştirmeyi kapsar.

Öğrenme Metodu

Her grafik türü NumPy/pandas verisiyle canlı kod yazılarak üretilip biçimlendirilir.

Neden Bu Eğitim?

🐍Programatik Grafik

Grafikleri koddan üreterek tekrar edilebilir ve otomatikleştirilebilir hâle getirirsiniz.

🎛️Tam Kontrol

Figure/axes API'siyle grafiğin her ögesini ince ayarla biçimlendirirsiniz.

🔗Pandas Uyumu

DataFrame'den doğrudan çizim yapıp analiz akışınıza görselleştirme eklersiniz.

Anahtar Konular

matplotlib eğitimipython veri görselleştirmepyplotmatplotlib figure axespython grafikscatter histogrampandas plotveri görselleştirmepython analiz

“Bir satır kod, bazen bin satır veriyi anlatır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Python Temeli

Değişken, liste ve fonksiyon düzeyinde Python bilgisi beklenir.

2

NumPy/Pandas

Dizi ve DataFrame kavramlarına temel aşinalık faydalıdır.

3

Python Ortamı

Jupyter veya bir Python IDE ile matplotlib kurulu ortam gerekir.

4

Örnek Veri

Çizim için örnek CSV/DataFrame verilerine erişim gerekir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı pyplot ve OO API ile temel grafik türlerini üretebilir.

Modül 1

Başlangıç

matplotlib ve pyplot import
Jupyter'de inline/widget backend
plt.plot ile ilk grafik
Figure ve axes kavramı
pyplot vs OO API farkı
plt.show ve render mantığı

Modül 2

Çizgi ve Sütun

Çizgi grafiği ve çoklu seri
Sütun (bar) ve yatay bar
Stacked ve grouped bar
Alan (fill_between) grafiği
Seri etiketleme
Eksen aralığı

Modül 3

Dağılım ve Histogram

Scatter grafiği
Nokta boyut/renk eşleme
Histogram ve bin sayısı
Kutu grafiği (boxplot)
Yoğunluk/temel KDE
Dağılım yorumlama

Modül 4

Figure/Axes API

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot ve ax.set_* metotları
Nesne tabanlı avantajı
Birden çok axes ekleme
Eksen paylaşımı (sharex)
Figür boyutu (figsize)

Günün hedefiKatılımcı grafikleri biçimlendirip subplots kurup çıktı olarak kaydedebilir.

Modül 1

Eksen ve Etiket

Başlık, xlabel, ylabel
xlim/ylim ve ölçek (log)
Tick ve tick label biçimi
Grid ve çerçeve (spine)
Lejant (legend) konumu
Açıklama (annotate) ekleme

Modül 2

Renk ve Stil

Renk, çizgi stili, marker
Colormap ve renk haritası
Stil sayfaları (plt.style)
Alpha ve şeffaflık
Yazı tipi ve boyut
Tutarlı tema

Modül 3

Subplots

subplots ile ızgara
plt.subplot vs subplots
tight_layout ve boşluk
Ortak başlık (suptitle)
Eksen paylaşımı
Panel düzeni planlama

Modül 4

Pandas ve Kaydetme

df.plot ile hızlı çizim
Pandas-matplotlib köprüsü
savefig ile PNG/PDF/SVG
DPI ve çözünürlük
Rapor için gömme
Seaborn'a geçiş köprüsü

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

pyplot Kullanımı

pyplot ile hızlıca temel grafikler üretirsiniz.

✅

OO API

figure/axes nesne tabanlı yaklaşımla grafikleri ince kontrol edersiniz.

✅

Grafik Türleri

Çizgi, sütun, scatter, histogram ve boxplot çizersiniz.

✅

Eksen Ayarı

Etiket, limit, ölçek ve tick biçimini yapılandırırsınız.

✅

Stil

Renk, marker ve stil sayfalarıyla tutarlı görünüm kurarsınız.

✅

Subplots

Çoklu panel grafiklerini düzenli bir ızgarada sunarsınız.

✅

Pandas Çizim

DataFrame'den doğrudan grafik üretirsiniz.

✅

Çıktı

Grafikleri PNG/PDF/SVG olarak yüksek çözünürlükte kaydedersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Python temeli olan ve veriyi programatik olarak görselleştirmeye başlamak isteyen analist
mühendis
öğrenciler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Python temeli olan ve veriyi programatik olarak görselleştirmeye başlamak isteyen analist, mühendis ve öğrenciler için uygundur.

Python bilmek gerekir mi?

Evet; değişken, liste ve fonksiyon düzeyinde temel Python bilgisi beklenir.

pyplot ile OO API farkı nedir?

pyplot hızlı çizim, figure/axes OO API ise ince kontrol sağlar; eğitimde ikisi de uygulanır.

Seaborn de anlatılıyor mu?

Odak Matplotlib'tir; sonunda Seaborn'a geçiş için kısa bir köprü sunulur.

Sertifika veriliyor mu?

Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

PYTHON & MATPLOTLIB: GETTING STARTED WITH MATPLOTLIB FOR DATA VISUALIZATION EĞİTİMİ