Giter Club home page Giter Club logo

python-veri-gorsellestirme-dersleri's Introduction

Python Veri Görselleştirme Dersleri

1. Scatterplot

Veri: scatterplot_data.xlsx (veriye buradan ulaşabilirsiniz).

import pandas as pd

df = pd.read_excel('./data/scatterplot_data.xlsx')
df.head()

1.1. Matplotlib

Basit bir grafik ile başlayalım.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(
    'USDTRY',
    'ENFLASYON',
    data=df
)
plt.show()

Başka neler yapabiliriz?

Noktaların rengini değiştirebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(
    'USDTRY',
    'ENFLASYON',
    data=df,
    color='red'
)
plt.show()

Yatay (x) ve dikey (y) eksenlerin etiketlerini belirtebilir; başlık ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(
    'USDTRY',
    'ENFLASYON',
    data=df,
    color='red'
)
plt.xlabel('USDTRY (%)')
plt.ylabel('ENFLASYON')
plt.title('USDTRY ve ENFLASYON - TÜRKİYE')
plt.show()

Alt tarafa bilgilendirme ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(
    'USDTRY',
    'ENFLASYON',
    data=df,
    color='red'
)
plt.xlabel('USDTRY (%)')
plt.ylabel('ENFLASYON')
plt.title('USDTRY ve ENFLASYON - TÜRKİYE')
plt.figtext(0.55, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.55, -0.07, 'USDTRY: Aylık alış kuru yüzde değişimler', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.55, -0.10, 'Enflasyon: Bir önceki yılın aynı ayına göre', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

Noktaların rengini kategorilere göre ayarlayabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

kategori_renkleri = {
    'Durmuş Yılmaz': 'orange',
    'Erdem Başçı': 'blue',
    'Murat Çetinkaya': 'green',
    'Murat Uysal': 'yellow',
    'Naci Ağbal': 'purple',
    'Şahap Kavcıoğlu': 'red'
}

for kategori, renk in kategori_renkleri.items():
    kategoriler = df[df['TCMB_BASKAN'] == kategori]
    plt.scatter(
        kategoriler['USDTRY'],
        kategoriler['ENFLASYON'],
        color=renk
    )

plt.xlabel('USDTRY (%)')
plt.ylabel('ENFLASYON')
plt.title('USDTRY ve ENFLASYON - TÜRKİYE')
plt.figtext(0.55, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.55, -0.07, 'USDTRY: Aylık alış kuru yüzde değişimler', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.55, -0.10, 'Enflasyon: Bir önceki yılın aynı ayına göre', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

Bu tip noktaların iç içe geçtiği bir grafikte saydamlığı ayarlamak güzel bir fikir olabilir.

import matplotlib.pyplot as plt

kategori_renkleri = {
    'Durmuş Yılmaz': 'orange',
    'Erdem Başçı': 'blue',
    'Murat Çetinkaya': 'green',
    'Murat Uysal': 'yellow',
    'Naci Ağbal': 'purple',
    'Şahap Kavcıoğlu': 'red'
}

for kategori, renk in kategori_renkleri.items():
    kategoriler = df[df['TCMB_BASKAN'] == kategori]
    plt.scatter(
        kategoriler['USDTRY'],
        kategoriler['ENFLASYON'],
        color=renk,
        alpha=0.7
    )

plt.xlabel('USDTRY (%)')
plt.ylabel('ENFLASYON')
plt.title('USDTRY ve ENFLASYON - TÜRKİYE')
plt.figtext(0.55, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.55, -0.07, 'USDTRY: Aylık alış kuru yüzde değişimler', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.55, -0.10, 'Enflasyon: Bir önceki yılın aynı ayına göre', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

Kategori renklerini her zaman belirtmek zorunda değiliz. Bu durumda renk parametresi yazılmayabilir.

import matplotlib.pyplot as plt

kategori_renkleri = {
    'Durmuş Yılmaz': 'orange',
    'Erdem Başçı': 'blue',
    'Murat Çetinkaya': 'green',
    'Murat Uysal': 'yellow',
    'Naci Ağbal': 'purple',
    'Şahap Kavcıoğlu': 'red'
}

for kategori, renk in kategori_renkleri.items():
    kategoriler = df[df['TCMB_BASKAN'] == kategori]
    plt.scatter(
        kategoriler['USDTRY'],
        kategoriler['ENFLASYON'],
        # color=renk,
        alpha=0.7
    )

plt.xlabel('USDTRY (%)')
plt.ylabel('ENFLASYON')
plt.title('USDTRY ve ENFLASYON - TÜRKİYE')
plt.figtext(0.55, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.55, -0.07, 'USDTRY: Aylık alış kuru yüzde değişimler', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.55, -0.10, 'Enflasyon: Bir önceki yılın aynı ayına göre', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

Lejant ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

kategori_renkleri = {
    'Durmuş Yılmaz': 'orange',
    'Erdem Başçı': 'blue',
    'Murat Çetinkaya': 'green',
    'Murat Uysal': 'yellow',
    'Naci Ağbal': 'purple',
    'Şahap Kavcıoğlu': 'red'
}

for kategori, renk in kategori_renkleri.items():
    kategoriler = df[df['TCMB_BASKAN'] == kategori]
    plt.scatter(
        kategoriler['USDTRY'],
        kategoriler['ENFLASYON'],
        color=renk,
        alpha=0.7,
        label=kategori
    )

plt.xlabel('USDTRY (%)')
plt.ylabel('ENFLASYON')
plt.title('USDTRY ve ENFLASYON - TÜRKİYE')
plt.figtext(0.55, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.55, -0.07, 'USDTRY: Aylık alış kuru yüzde değişimler', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.55, -0.10, 'Enflasyon: Bir önceki yılın aynı ayına göre', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.legend()
plt.show()

Temayı değiştirebiliriz. Tema değiştiği için lejantı, eksenlere ait etiketleri ve başlığı küçültebilir; alt bilginin konumunda ufak bir oynama yapabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('fivethirtyeight')

kategori_renkleri = {
    'Durmuş Yılmaz': 'orange',
    'Erdem Başçı': 'blue',
    'Murat Çetinkaya': 'green',
    'Murat Uysal': 'yellow',
    'Naci Ağbal': 'purple',
    'Şahap Kavcıoğlu': 'red'
}

for kategori, renk in kategori_renkleri.items():
    kategoriler = df[df['TCMB_BASKAN'] == kategori]
    plt.scatter(
        kategoriler['USDTRY'],
        kategoriler['ENFLASYON'],
        color=renk,
        alpha=0.7,
        label=kategori
    )

plt.xlabel('USDTRY (%)', fontsize='12')
plt.ylabel('ENFLASYON', fontsize='12')
plt.title('USDTRY ve ENFLASYON - TÜRKİYE', fontsize='14')
plt.figtext(0.6, -0.07, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.6, -0.10, 'USDTRY: Aylık alış kuru yüzde değişimler', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.6, -0.13, 'Enflasyon: Bir önceki yılın aynı ayına göre', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.rcParams['legend.fontsize'] = 'xx-small'
plt.legend()
plt.show()

Son olarak, grafikte dikkat çeken bir kategoriye ait noktaları üçgen olarak gösterebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('fivethirtyeight')

kategori_renkleri = {
    'Durmuş Yılmaz': 'orange',
    'Erdem Başçı': 'blue',
    'Murat Çetinkaya': 'green',
    'Murat Uysal': 'yellow',
    'Naci Ağbal': 'purple',
    'Şahap Kavcıoğlu': 'red'
}

for kategori, renk in kategori_renkleri.items():
    kategoriler = df[df['TCMB_BASKAN'] == kategori]
    marker = 'o'
    if kategori == 'Şahap Kavcıoğlu':
        marker = '^'
    plt.scatter(
        kategoriler['USDTRY'],
        kategoriler['ENFLASYON'],
        color=renk,
        alpha=0.7,
        label=kategori,
        marker=marker
    )

plt.xlabel('USDTRY (%)', fontsize='12')
plt.ylabel('ENFLASYON', fontsize='12')
plt.title('USDTRY ve ENFLASYON - TÜRKİYE', fontsize='14')
plt.figtext(0.6, -0.07, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.6, -0.10, 'USDTRY: Aylık alış kuru yüzde değişimler', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.figtext(0.6, -0.13, 'Enflasyon: Bir önceki yılın aynı ayına göre', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.rcParams['legend.fontsize'] = 'xx-small'
plt.legend()
plt.show()

2. Line Graph

Veri: linegraph_data.xlsx (veriye buradan ulaşabilirsiniz).

import pandas as pd

df = pd.read_excel('./data/linegraph_data.xlsx')
df['TARIH'] = pd.to_datetime(df['TARIH'], format='%Y-%m-%d')
df.head()

2.1. Matplotlib

Basit bir grafik ile başlayalım.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK',
    data=df
)
plt.show()

Başka neler yapabiliriz?

Çizginin rengini değiştirebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK',
    data=df,
    color='red'
)
plt.show()

Yatay (x) ve dikey (y) eksenlerin etiketlerini belirtebilir; başlık ekleyebiliriz. Burada, yatay (x) ekseni etiketinin belirtilmesine gerek duyulmayabilir.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK',
    data=df,
    color='red'
)
plt.ylabel('REDK')
plt.title('TÜFE Bazlı Reel Efektif Döviz Kuru (2003=100), Türkiye')
plt.show()

Alt tarafa bilgilendirme ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK',
    data=df,
    color='red'
)
plt.ylabel('REDK')
plt.title('TÜFE Bazlı Reel Efektif Döviz Kuru (2003=100), Türkiye')
plt.figtext(0.6, -0.03, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

100 değerini baz alarak yatay bir çizgi ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK',
    data=df,
    color='red'
)
plt.ylabel('REDK')
plt.title('TÜFE Bazlı Reel Efektif Döviz Kuru (2003=100), Türkiye')
plt.figtext(0.6, -0.03, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.axhline(y=100, color='black', linestyle='--')
plt.show()

Çoklu çizgi grafik yapabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK',
    data=df,
    color='black'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMEKTE',
    data=df,
    color='blue'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMIS',
    data=df,
    color='orange'
)
plt.ylabel('REDK')
plt.title('TÜFE Bazlı Reel Efektif Döviz Kuru (2003=100), Türkiye')
plt.figtext(0.6, -0.03, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.axhline(y=100, color='red', linestyle='--')
plt.show()

Lejant ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK',
    data=df,
    color='black'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMEKTE',
    data=df,
    color='blue'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMIS',
    data=df,
    color='orange'
)
plt.ylabel('REDK')
plt.title('TÜFE Bazlı Reel Efektif Döviz Kuru (2003=100), Türkiye')
plt.figtext(0.6, -0.03, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.axhline(y=100, color='red', linestyle='--')
plt.legend()
plt.show()

Lejantı küçültebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK',
    data=df,
    color='black'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMEKTE',
    data=df,
    color='blue'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMIS',
    data=df,
    color='orange'
)
plt.ylabel('REDK')
plt.title('TÜFE Bazlı Reel Efektif Döviz Kuru (2003=100), Türkiye')
plt.figtext(0.6, -0.03, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.axhline(y=100, color='red', linestyle='--')
plt.legend(fontsize='xx-small')
plt.show()

Sağ üst tarafa konumlanan lejantı sol alt tarafa alabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK',
    data=df,
    color='black'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMEKTE',
    data=df,
    color='blue'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMIS',
    data=df,
    color='orange'
)
plt.ylabel('REDK')
plt.title('TÜFE Bazlı Reel Efektif Döviz Kuru (2003=100), Türkiye')
plt.figtext(0.6, -0.03, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.axhline(y=100, color='red', linestyle='--')
plt.legend(fontsize='xx-small', loc='lower left')
plt.show()

Lejantların etiketleri alt çizgili pek profesyonel durmuyor. Etiketleri değiştirebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK',
    data=df,
    color='black',
    label='TÜFE REDK'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMEKTE',
    data=df,
    color='blue',
    label='TÜFE REDK GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMIS',
    data=df,
    color='orange',
    label='TÜFE REDK GELİŞMİŞ ÜLKELER'
)
plt.ylabel('REDK')
plt.title('TÜFE Bazlı Reel Efektif Döviz Kuru (2003=100), Türkiye')
plt.figtext(0.6, -0.03, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.axhline(y=100, color='red', linestyle='--')
plt.legend(fontsize='xx-small', loc='lower left')
plt.show()

Temayı değiştirebiliriz. Tema değiştiği için eksenlere ait etiketleri ve başlığı küçültebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.style.use('fivethirtyeight')

plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK',
    data=df,
    color='black',
    label='TÜFE REDK'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMEKTE',
    data=df,
    color='blue',
    label='TÜFE REDK GELİŞMEKTE OLAN ÜLKELER'
)
plt.plot(
    'TARIH',
    'TUFE_REDK_GELISMIS',
    data=df,
    color='orange',
    label='TÜFE REDK GELİŞMİŞ ÜLKELER'
)
plt.ylabel('REDK', fontsize='12')
plt.title('TÜFE Bazlı Reel Efektif Döviz Kuru (2003=100), Türkiye', fontsize='14')
plt.figtext(0.6, -0.03, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.axhline(y=100, color='red', linestyle='--')
plt.legend(fontsize='xx-small', loc='lower left')
plt.show()

3. Histogram

Veri: histogram_data.xlsx (veriye buradan ulaşabilirsiniz).

import pandas as pd

df = pd.read_excel('./data/histogram_data.xlsx')
df.head()

3.1. Matplotlib

Basit bir grafik ile başlayalım.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df
)
plt.show()

Başka neler yapabiliriz?

Histogram'ın rengini değiştirebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red'
)
plt.show()

Yatay (x) ve dikey (y) eksenlerin etiketlerini belirtebilir; başlık ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red'
)
plt.xlabel('Getiri (%)')
plt.ylabel('Frekans')
plt.title('BIST100 Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)')
plt.show()

Alt tarafa bilgilendirme ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red'
)
plt.xlabel('Getiri (%)')
plt.ylabel('Frekans')
plt.title('BIST100 Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

Histogram tipinde dikey (y) eksenin kalması çoğu zaman anlamlı olmuyor. Burayı kaldırabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red'
)
plt.xlabel('Getiri (%)')
plt.title('BIST100 Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.yticks([])
plt.show()

Histogram'da kullanılan sütun sayısını belirleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red',
    bins=20
)
plt.xlabel('Getiri (%)')
plt.title('BIST100 Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.yticks([])
plt.show()

Histogram'da kullanılan sütun sayısını otomatik olacak şekilde de belirleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red',
    bins='auto'
)
plt.xlabel('Getiri (%)')
plt.title('BIST100 Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.yticks([])
plt.show()

Sıfır noktasından dikey bir çizgi ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red',
    bins='auto'
)
plt.xlabel('Getiri (%)')
plt.title('BIST100 Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.yticks([])
plt.axvline(x=0, color='black', linestyle='--')
plt.show()

Bir değişken daha ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red',
    bins='auto'
)
plt.hist(
    'USDTRY',
    data=df,
    color='orange',
    bins='auto'
)
plt.xlabel('Getiri (%)')
plt.title('BIST100 ve USDTRY Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.yticks([])
plt.axvline(x=0, color='black', linestyle='--')
plt.show()

Saydamlığı ayarlayabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red',
    bins='auto',
    alpha=0.7
)
plt.hist(
    'USDTRY',
    data=df,
    color='orange',
    bins='auto',
    alpha=0.7
)
plt.xlabel('Getiri (%)')
plt.title('BIST100 ve USDTRY Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.yticks([])
plt.axvline(x=0, color='black', linestyle='--')
plt.show()

Lejant ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red',
    bins='auto',
    alpha=0.7,
    label='BIST100'
)
plt.hist(
    'USDTRY',
    data=df,
    color='orange',
    bins='auto',
    alpha=0.7,
    label='USDTRY'
)
plt.xlabel('Getiri (%)')
plt.title('BIST100 ve USDTRY Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.yticks([])
plt.axvline(x=0, color='black', linestyle='--')
plt.legend()
plt.show()

Dikey çizgiyi sıfır yapmak yerine her iki değişkenin medyan değeri olacak şekilde de yapabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

medyan_bist100 = np.median(df['BIST100'])
medyan_usdtry = np.median(df['USDTRY'])

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red',
    bins='auto',
    alpha=0.7,
    label='BIST100'
)
plt.hist(
    'USDTRY',
    data=df,
    color='orange',
    bins='auto',
    alpha=0.7,
    label='USDTRY'
)
plt.xlabel('Getiri (%)')
plt.title('BIST100 ve USDTRY Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.yticks([])
plt.axvline(x=medyan_bist100, color='red', linestyle='--', linewidth='3', label='BIST100 Medyan')
plt.axvline(x=medyan_usdtry, color='orange', linestyle='--', linewidth='3', label='USDTRY Medyan')
plt.legend()
plt.show()

Lejantı büyük geldiği için küçültebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

medyan_bist100 = np.median(df['BIST100'])
medyan_usdtry = np.median(df['USDTRY'])

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red',
    bins='auto',
    alpha=0.7,
    label='BIST100'
)
plt.hist(
    'USDTRY',
    data=df,
    color='orange',
    bins='auto',
    alpha=0.7,
    label='USDTRY'
)
plt.xlabel('Getiri (%)')
plt.title('BIST100 ve USDTRY Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.yticks([])
plt.axvline(x=medyan_bist100, color='red', linestyle='--', linewidth='3', label='BIST100 Medyan')
plt.axvline(x=medyan_usdtry, color='orange', linestyle='--', linewidth='3', label='USDTRY Medyan')
plt.rcParams['legend.fontsize'] = 'x-small'
plt.legend()
plt.show()

Temayı değiştirebiliriz. Tema değiştiği için eksenlere ait etiketleri ve başlığı küçültebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('fivethirtyeight')

medyan_bist100 = np.median(df['BIST100'])
medyan_usdtry = np.median(df['USDTRY'])

plt.hist(
    'BIST100',
    data=df,
    color='red',
    bins='auto',
    alpha=0.7,
    label='BIST100'
)
plt.hist(
    'USDTRY',
    data=df,
    color='orange',
    bins='auto',
    alpha=0.7,
    label='USDTRY'
)
plt.xlabel('Getiri (%)', fontsize='12')
plt.title('BIST100 ve USDTRY Aylık Getirileri (01/2003-06/2023)', fontsize='14')
plt.figtext(0.7, -0.07, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.yticks([])
plt.axvline(x=medyan_bist100, color='red', linestyle='--', linewidth='3', label='BIST100 Medyan')
plt.axvline(x=medyan_usdtry, color='orange', linestyle='--', linewidth='3', label='USDTRY Medyan')
plt.rcParams['legend.fontsize'] = 'x-small'
plt.legend()
plt.show()

4. Bar Chart

Veri: barchart_data.xlsx (veriye buradan ulaşabilirsiniz).

import pandas as pd

df = pd.read_excel('./data/barchart_data.xlsx')
df.head()

4.1. Matplotlib

Basit bir grafik ile başlayalım.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(
    'TARIH',
    'TOPLAM',
    data=df
)
plt.show()

Başka neler yapabiliriz?

Yatay (x) eksendeki yılları düzeltebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt

df['TARIH'] = df['TARIH'].astype(str)

plt.bar(
    'TARIH',
    'TOPLAM',
    data=df
)
plt.show()

Dikey (y) eksen değerleri milyon cinsinden ifade edilebileceği için buranın formatını daha okunabilir hale getirebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

df['TARIH'] = df['TARIH'].astype(str)

plt.bar(
    'TARIH',
    'TOPLAM',
    data=df
)
formatter = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.0f}'.format(x/1000000) + 'M' if x != 0 else '')
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.show()

Çubukların rengini değiştirebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

df['TARIH'] = df['TARIH'].astype(str)

plt.bar(
    'TARIH',
    'TOPLAM',
    data=df,
    color='red'
)
formatter = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.0f}'.format(x/1000000) + 'M' if x != 0 else '')
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.show()

Yatay (x) eksenin etiketini belirtebilir; başlık ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

df['TARIH'] = df['TARIH'].astype(str)

plt.bar(
    'TARIH',
    'TOPLAM',
    data=df,
    color='red'
)
formatter = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.0f}'.format(x/1000000) + 'M' if x != 0 else '')
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.ylabel('Ziyaretçi Sayısı')
plt.title('Yıllara Göre Türkiye\'ye Gelen Toplam Ziyaretçi Sayısı')
plt.show()

Alt tarafa bilgilendirme ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

df['TARIH'] = df['TARIH'].astype(str)

plt.bar(
    'TARIH',
    'TOPLAM',
    data=df,
    color='red'
)
formatter = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.0f}'.format(x/1000000) + 'M' if x != 0 else '')
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.ylabel('Ziyaretçi Sayısı')
plt.title('Yıllara Göre Türkiye\'ye Gelen Toplam Ziyaretçi Sayısı')
plt.figtext(0.6, -0.06, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

Yatay (x) ekseni başka bir kategori olarak da alabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

df['TARIH'] = df['TARIH'].astype(str)

df2 = pd.melt(
    df,
    id_vars='TARIH', value_vars=['AVRUPA', 'BDT', 'AMERIKA', 'AFRIKA', 'ASYA'],
    var_name='GRUP',
    value_name='SAYI'
)
df2 = df2[df2['TARIH'] == '2020']

plt.bar(
    'GRUP',
    'SAYI',
    data=df2,
    color='red'
)
formatter = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.0f}'.format(x/1000000) + 'M' if x != 0 else '')
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.ylabel('Ziyaretçi Sayısı')
plt.title('Ülke Gruplarına Göre Türkiye\'ye Gelen Toplam Ziyaretçi Sayısı, 2020')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

Kategorileri değerlerine göre büyükten küçüğe doğru sırayalabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

df['TARIH'] = df['TARIH'].astype(str)

df2 = pd.melt(
    df,
    id_vars='TARIH', value_vars=['AVRUPA', 'BDT', 'AMERIKA', 'AFRIKA', 'ASYA'],
    var_name='GRUP',
    value_name='SAYI'
)
df2 = df2[df2['TARIH'] == '2020']

df_sirala = df2.sort_values('SAYI', ascending=False)

plt.bar(
    'GRUP',
    'SAYI',
    data=df_sirala,
    color='red'
)
formatter = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.0f}'.format(x/1000000) + 'M' if x != 0 else '')
plt.gca().yaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.ylabel('Ziyaretçi Sayısı')
plt.title('Ülke Gruplarına Göre Türkiye\'ye Gelen Toplam Ziyaretçi Sayısı, 2020')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

Grafiği çevirebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

df['TARIH'] = df['TARIH'].astype(str)

df2 = pd.melt(
    df,
    id_vars='TARIH', value_vars=['AVRUPA', 'BDT', 'AMERIKA', 'AFRIKA', 'ASYA'],
    var_name='GRUP',
    value_name='SAYI'
)
df2 = df2[df2['TARIH'] == '2020']

df_sirala = df2.sort_values('SAYI', ascending=True)

plt.barh(
    'GRUP',
    'SAYI',
    data=df_sirala,
    color='red'
)
formatter = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.0f}'.format(x/1000000) + 'M' if x != 0 else '')
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.xlabel('Ziyaretçi Sayısı')
plt.title('Ülke Gruplarına Göre Türkiye\'ye Gelen Toplam Ziyaretçi Sayısı, 2020')
plt.figtext(0.6, -0.04, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

Temayı değiştirebiliriz. Tema değiştiği için eksenlere ait etiketleri ve başlığı küçültebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker

plt.style.use('fivethirtyeight')

df['TARIH'] = df['TARIH'].astype(str)

df2 = pd.melt(
    df,
    id_vars='TARIH', value_vars=['AVRUPA', 'BDT', 'AMERIKA', 'AFRIKA', 'ASYA'],
    var_name='GRUP',
    value_name='SAYI'
)
df2 = df2[df2['TARIH'] == '2020']

df_sirala = df2.sort_values('SAYI', ascending=True)

plt.barh(
    'GRUP',
    'SAYI',
    data=df_sirala,
    color='red'
)
formatter = ticker.FuncFormatter(lambda x, pos: '{:,.0f}'.format(x/1000000) + 'M' if x != 0 else '')
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(formatter)
plt.xlabel('Ziyaretçi Sayısı', fontsize='12')
plt.title('Ülke Gruplarına Göre Türkiye\'ye Gelen Toplam Ziyaretçi Sayısı, 2020', fontsize='14')
plt.figtext(0.6, -0.09, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='10', fontstyle='italic')
plt.show()

5. Multi-set Bar Chart

Veri: multisetbarchart_data.xlsx (veriye buradan ulaşabilirsiniz).

import pandas as pd

df = pd.read_excel('./data/multisetbarchart_data.xlsx')
df.head()

5.1. Matplotlib

Basit bir grafik ile başlayalım.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
teknolojiler = df.columns.tolist()
teknolojiler.remove('TARIH')

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.15
bar_ara_mesafe = 0

for i, teknoloji in enumerate(teknolojiler):
    veriler = df[teknoloji]
    plt.bar(
        yatay_eksen + (bar_genislik + bar_ara_mesafe) * i,
        veriler,
        width=bar_genislik
    )

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.show()

Başka neler yapabiliriz?

Renkleri değiştirebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
teknolojiler = df.columns.tolist()
teknolojiler.remove('TARIH')

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.15
bar_ara_mesafe = 0

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(teknolojiler)))

for i, teknoloji in enumerate(teknolojiler):
    veriler = df[teknoloji]
    plt.bar(
        yatay_eksen + (bar_genislik + bar_ara_mesafe) * i,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        color=viridis_renk_paleti[i]
    )

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.show()

Dikey (y) eksenin etiketini belirtebilir; başlık ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
teknolojiler = df.columns.tolist()
teknolojiler.remove('TARIH')

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.15
bar_ara_mesafe = 0

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(teknolojiler)))

for i, teknoloji in enumerate(teknolojiler):
    veriler = df[teknoloji]
    plt.bar(
        yatay_eksen + (bar_genislik + bar_ara_mesafe) * i,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        color=viridis_renk_paleti[i]
    )

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.ylabel('Endeks')
plt.title('Yıllara Göre Sanayi Üretim Teknoloji Endeksleri')
plt.show()

Alt tarafa bilgilendirme ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
teknolojiler = df.columns.tolist()
teknolojiler.remove('TARIH')

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.15
bar_ara_mesafe = 0

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(teknolojiler)))

for i, teknoloji in enumerate(teknolojiler):
    veriler = df[teknoloji]
    plt.bar(
        yatay_eksen + (bar_genislik + bar_ara_mesafe) * i,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        color=viridis_renk_paleti[i]
    )

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.ylabel('Endeks')
plt.title('Yıllara Göre Sanayi Üretim Teknoloji Endeksleri')
plt.figtext(0.6, -0.02, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

Lejant ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
teknolojiler = df.columns.tolist()
teknolojiler.remove('TARIH')

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.15
bar_ara_mesafe = 0

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(teknolojiler)))

for i, teknoloji in enumerate(teknolojiler):
    veriler = df[teknoloji]
    plt.bar(
        yatay_eksen + (bar_genislik + bar_ara_mesafe) * i,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        color=viridis_renk_paleti[i],
        label=teknoloji
    )

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.ylabel('Endeks')
plt.title('Yıllara Göre Sanayi Üretim Teknoloji Endeksleri')
plt.figtext(0.6, -0.02, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.legend()
plt.show()

Lejantı küçültebiliriz. Profesyonel durmadığı için etiketlerdeki alt çizgileri kaldırabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
teknolojiler = df.columns.tolist()
teknolojiler.remove('TARIH')

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.15
bar_ara_mesafe = 0

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(teknolojiler)))

for i, teknoloji in enumerate(teknolojiler):
    veriler = df[teknoloji]
    plt.bar(
        yatay_eksen + (bar_genislik + bar_ara_mesafe) * i,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        color=viridis_renk_paleti[i],
        label=teknoloji.replace('_',' ')
    )

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.ylabel('Endeks')
plt.title('Yıllara Göre Sanayi Üretim Teknoloji Endeksleri')
plt.figtext(0.6, -0.02, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.legend(fontsize='x-small')
plt.show()

Temayı değiştirebiliriz. Tema değiştiği için eksenlere ait etiketleri ve başlığı küçültebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('fivethirtyeight')

yillar = df['TARIH'].astype(str)
teknolojiler = df.columns.tolist()
teknolojiler.remove('TARIH')

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.15
bar_ara_mesafe = 0

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(teknolojiler)))

for i, teknoloji in enumerate(teknolojiler):
    veriler = df[teknoloji]
    plt.bar(
        yatay_eksen + (bar_genislik + bar_ara_mesafe) * i,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        color=viridis_renk_paleti[i],
        label=teknoloji.replace('_',' ')
    )

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.ylabel('Endeks', fontsize='12')
plt.title('Yıllara Göre Sanayi Üretim Teknoloji Endeksleri', fontsize='14')
plt.figtext(0.6, -0.02, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.legend(fontsize='x-small')
plt.show()

6. Stacked Bar Graph

Veri: stackedbargraph_data.xlsx (veriye buradan ulaşabilirsiniz).

import pandas as pd

df = pd.read_excel('./data/stackedbargraph_data.xlsx')
df.head()

6.1. Matplotlib

Basit bir grafik ile başlayalım.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
df.drop('TARIH', axis=1, inplace=True)

df.drop('TOPLAM_YURTICI', axis=1, inplace=True)

df_yuzde = df.div(df.sum(axis=1), axis=0) * 100

bankalar = df.columns.tolist()

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.7
bar_ara_mesafe = 0

taban = np.zeros(len(yillar))

for i, banka in enumerate(bankalar):
    veriler = df_yuzde[banka]
    plt.bar(
        yatay_eksen,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        bottom=taban
    )
    taban += veriler

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.show()

Başka neler yapabiliriz?

Renkleri değiştirebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
df.drop('TARIH', axis=1, inplace=True)

df.drop('TOPLAM_YURTICI', axis=1, inplace=True)

df_yuzde = df.div(df.sum(axis=1), axis=0) * 100

bankalar = df.columns.tolist()

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.7
bar_ara_mesafe = 0

taban = np.zeros(len(yillar))

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(bankalar)))

for i, banka in enumerate(bankalar):
    veriler = df_yuzde[banka]
    plt.bar(
        yatay_eksen,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        bottom=taban,
        color=viridis_renk_paleti[i]
    )
    taban += veriler

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.show()

Dikey (y) eksenin etiketini belirtebilir; başlık ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
df.drop('TARIH', axis=1, inplace=True)

df.drop('TOPLAM_YURTICI', axis=1, inplace=True)

df_yuzde = df.div(df.sum(axis=1), axis=0) * 100

bankalar = df.columns.tolist()

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.7
bar_ara_mesafe = 0

taban = np.zeros(len(yillar))

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(bankalar)))

for i, banka in enumerate(bankalar):
    veriler = df_yuzde[banka]
    plt.bar(
        yatay_eksen,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        bottom=taban,
        color=viridis_renk_paleti[i]
    )
    taban += veriler

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.ylabel('Kredi Hacmi Payı (%)')
plt.title('Yurt İçi Kredi Hacmi Dağılımı')
plt.show()

Dikey (y) eksendeki değerleri 25'er olacak şekilde atlatabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
df.drop('TARIH', axis=1, inplace=True)

df.drop('TOPLAM_YURTICI', axis=1, inplace=True)

df_yuzde = df.div(df.sum(axis=1), axis=0) * 100

bankalar = df.columns.tolist()

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.7
bar_ara_mesafe = 0

taban = np.zeros(len(yillar))

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(bankalar)))

for i, banka in enumerate(bankalar):
    veriler = df_yuzde[banka]
    plt.bar(
        yatay_eksen,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        bottom=taban,
        color=viridis_renk_paleti[i]
    )
    taban += veriler

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.yticks([0, 25, 50, 75, 100])
plt.ylabel('Kredi Hacmi Payı (%)')
plt.title('Yurt İçi Kredi Hacmi Dağılımı')
plt.show()

Alt tarafa bilgilendirme ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
df.drop('TARIH', axis=1, inplace=True)

df.drop('TOPLAM_YURTICI', axis=1, inplace=True)

df_yuzde = df.div(df.sum(axis=1), axis=0) * 100

bankalar = df.columns.tolist()

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.7
bar_ara_mesafe = 0

taban = np.zeros(len(yillar))

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(bankalar)))

for i, banka in enumerate(bankalar):
    veriler = df_yuzde[banka]
    plt.bar(
        yatay_eksen,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        bottom=taban,
        color=viridis_renk_paleti[i]
    )
    taban += veriler

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.yticks([0, 25, 50, 75, 100])
plt.ylabel('Kredi Hacmi Payı (%)')
plt.title('Yurt İçi Kredi Hacmi Dağılımı')
plt.figtext(0.6, -0.02, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.show()

Lejant ekleyebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
df.drop('TARIH', axis=1, inplace=True)

df.drop('TOPLAM_YURTICI', axis=1, inplace=True)

df_yuzde = df.div(df.sum(axis=1), axis=0) * 100

bankalar = df.columns.tolist()

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.7
bar_ara_mesafe = 0

taban = np.zeros(len(yillar))

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(bankalar)))

for i, banka in enumerate(bankalar):
    veriler = df_yuzde[banka]
    plt.bar(
        yatay_eksen,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        bottom=taban,
        color=viridis_renk_paleti[i],
        label=banka
    )
    taban += veriler

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.yticks([0, 25, 50, 75, 100])
plt.ylabel('Kredi Hacmi Payı (%)')
plt.title('Yurt İçi Kredi Hacmi Dağılımı')
plt.figtext(0.6, -0.02, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.legend()
plt.show()

Lejantı yatay (x) eksenin altına alabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
df.drop('TARIH', axis=1, inplace=True)

df.drop('TOPLAM_YURTICI', axis=1, inplace=True)

df_yuzde = df.div(df.sum(axis=1), axis=0) * 100

bankalar = df.columns.tolist()

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.7
bar_ara_mesafe = 0

taban = np.zeros(len(yillar))

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(bankalar)))

for i, banka in enumerate(bankalar):
    veriler = df_yuzde[banka]
    plt.bar(
        yatay_eksen,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        bottom=taban,
        color=viridis_renk_paleti[i],
        label=banka
    )
    taban += veriler

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.yticks([0, 25, 50, 75, 100])
plt.ylabel('Kredi Hacmi Payı (%)')
plt.title('Yurt İçi Kredi Hacmi Dağılımı')
plt.figtext(0.6, -0.05, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.legend(loc='upper center', ncol=len(bankalar), bbox_to_anchor=(0.5, -0.06))
plt.show()

Lejantın etrafındaki çizgiyi kaldırabiliriz. Aynı zamanda alt çizgileri kaldırabiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

yillar = df['TARIH'].astype(str)
df.drop('TARIH', axis=1, inplace=True)

df.drop('TOPLAM_YURTICI', axis=1, inplace=True)

df_yuzde = df.div(df.sum(axis=1), axis=0) * 100

bankalar = df.columns.tolist()

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.7
bar_ara_mesafe = 0

taban = np.zeros(len(yillar))

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(bankalar)))

for i, banka in enumerate(bankalar):
    veriler = df_yuzde[banka]
    plt.bar(
        yatay_eksen,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        bottom=taban,
        color=viridis_renk_paleti[i],
        label=banka.replace('_',' ')
    )
    taban += veriler

plt.xticks(yatay_eksen, yillar)
plt.yticks([0, 25, 50, 75, 100])
plt.ylabel('Kredi Hacmi Payı (%)')
plt.title('Yurt İçi Kredi Hacmi Dağılımı')
plt.figtext(0.6, -0.05, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.legend(loc='upper center', ncol=len(bankalar), bbox_to_anchor=(0.5, -0.06), frameon=False)
plt.show()

Temayı değiştirebiliriz. Tema değiştiği için eksenlere ait etiketleri ve başlığı küçültebiliriz.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.style.use('fivethirtyeight')

yillar = df['TARIH'].astype(str)
df.drop('TARIH', axis=1, inplace=True)

df.drop('TOPLAM_YURTICI', axis=1, inplace=True)

df_yuzde = df.div(df.sum(axis=1), axis=0) * 100

bankalar = df.columns.tolist()

yatay_eksen = np.arange(len(yillar))
bar_genislik = 0.7
bar_ara_mesafe = 0

taban = np.zeros(len(yillar))

viridis_renk_paleti = plt.cm.viridis(np.linspace(0, 1, len(bankalar)))

for i, banka in enumerate(bankalar):
    veriler = df_yuzde[banka]
    plt.bar(
        yatay_eksen,
        veriler,
        width=bar_genislik,
        bottom=taban,
        color=viridis_renk_paleti[i],
        label=banka.replace('_',' ')
    )
    taban += veriler

plt.xticks(yatay_eksen, yillar, fontsize='11')
plt.yticks([0, 25, 50, 75, 100], fontsize='11')
plt.ylabel('Kredi Hacmi Payı (%)', fontsize='12')
plt.title('Yurt İçi Kredi Hacmi Dağılımı', fontsize='14')
plt.figtext(0.6, -0.09, 'Veriler TCMB/EVDS\'den alınmıştır.', ha='left', fontsize='8', fontstyle='italic')
plt.legend(loc='upper center', ncol=len(bankalar), bbox_to_anchor=(0.5, -0.06), frameon=False, handlelength=1, fontsize='x-small')
plt.show()

python-veri-gorsellestirme-dersleri's People

Contributors

urazakgul avatar

Stargazers

avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar avatar

Watchers

avatar avatar

Forkers

ferudunkeskin-code

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.