Python programlama dili, son yıllarda büyük bir popülarite kazanmıştır. Bunun nedeni, Python’un kolay anlaşılır ve okunaklı kodlama yapısına sahip olmasıdır. Ayrıca, Python ile birçok alanda ve farklı sektörlerde kullanılabilecek uygulamalar geliştirilebilir.

Bu yazıda, Python programlama dilinde kullanılabilecek önemli kütüphaneler hakkında bilgiler vereceğiz. Python kütüphaneleri, programlama dilinin işlevselliğini artırmak için sağladığı modüllerdir. Bu kütüphaneler, farklı sektörlerdeki problemlerin çözümüne yönelik çeşitli fonksiyonlar içerir.

Bazı Python kütüphaneleri, veri işleme, veri analizi, web uygulama geliştirme ve makine öğrenmesi alanlarında oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu kütüphaneler arasında Numpy, Pandas ve Matplotlib gibi popüler kütüphaneler bulunmaktadır. Bu kütüphaneler, her biri farklı amaçlar için tasarlanmıştır.

Numpy

Python programlama dili, veri analizi veya bilimsel hesaplamalar için Numpy kütüphanesi kullanımına izin verir. Numpy, Python kütüphaneleri arasında en çok kullanılanlardan biridir. Bu kütüphane, çok boyutlu veri dizilerinin üzerinde çalışmak için kullanışlı bir arayüze sahiptir. Numpy, özellikle lineer cebir, matematiksel işlemler ve rastgele sayılar gibi işlemler için son derece optimize edilmiştir.

Numpy, Python programlama dili için yararlı olan birçok fonksiyona sahiptir. Bu kütüphane sayesinde, verileriniz üzerinde çeşitli işlemler yapabilir ve çeşitli bilimsel hesaplamalar gerçekleştirebilirsiniz. Ayrıca, Numpy kütüphanesi, verileri daha hızlı bir şekilde işleyip depolama kapasitesini genişleterek işlem yapmanıza olanak tanır.

• Numpy kütüphanesi, vektör ve matris işlemleri için optimize edilmiştir.
• Bu kütüphane, çeşitli sayısal işlemler yapmak için temel işlevleri içerir.
• Numpy ayrıca, verilerin yüksek hızda işlenmesi için çok boyutlu dizileri de destekler.

Numpy kütüphanesi, bilimsel ve matematiksel hesaplamalar gerçekleştirmek isteyen araştırmacılar ve veri bilimcileri için vazgeçilmez bir araçtır. Bu kütüphane, Python programlama dili için güçlü ve kullanışlı bir arayüz sağlayarak, verileriniz üzerindeki analiz işlemlerinizi daha hızlı ve etkili hale getirir.

Pandas

Pandas, Python programlama dili için oldukça popüler bir veri analizi kütüphanesidir. Bu kütüphane, geniş veri setleri üzerinde veri manipülasyonu ve analizi yapmak için oldukça etkilidir.

Pandas kütüphanesi, temel olarak DataFrame ve Series yapısı üzerine inşa edilmiştir. DataFrame yapısı, verileri sütun ve satırlar halinde organize etmeye yarar ve veri manipülasyonu için oldukça kullanışlıdır.

Pandas kütüphanesi içerisinde yer alan DataFrame yapısı ile veri manipülasyonu işlemleri oldukça kolay hale gelir. Örneğin, kolonlardaki verilerin filtrelenmesi ya da sütunlar arasındaki matematiksel işlemlerin yapılması oldukça kolaydır. Ayrıca, bu kütüphane sayesinde verilerin birleştirilmesi ve gruplanması gibi işlemler de oldukça kolay bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Pandas kütüphanesi, aynı zamanda verilerin görselleştirilmesi için de kullanılabilir. Kullanıcılar, kütüphanenin sunduğu farklı grafik türlerini kullanarak birbirinden şık ve etkileyici grafikler oluşturabilirler. Bu özellik sayesinde, verilerin önemli noktaları daha rahat bir şekilde analiz edilebilir hale gelmektedir.

DataFrame

Pandas kütüphanesi, veri analizi, işleme ve manipülasyonu için kullanılan önemli bir kütüphanedir. DataFrame, bu kütüphanenin en önemli yapısıdır ve tablo şeklindeki veriler için en suitable yöntemlerden biridir. DataFrame yapısı, sütun ve satırların kesiştiği bir tablo şeklinde düzenlenmiş verilerdir. Bu yapının anlaşılması ve kullanılması, veri analizi konusunda Python dilindeki büyük bir avantaj sağlar.

DataFrame yapısının oluşturulması, daha önceki işlemlerden farklılık gösterir. DataFrame yapısı, birden fazla varyasyonla oluşturulabilir. Bu varyasyonlar arasında dict, list, CSV, SQL vb. yer alır. Olası bir örnek, aşağıda gösterilmiştir:

import pandas as pd# DataFrame yapısı için sözlük verisi kullanımıdf=pd.DataFrame({  'Adı':['Ali', 'Ece', 'Ahmet', 'Merve', 'Betül'],  'Yaş':[25, 19, 30, 27, 21],  'Cinsiyet':['Erkek', 'Kadın', 'Erkek', 'Kadın', 'Kadın']})

Yukarıdaki örnekte DataFrame yapısı, sözlük verisi kullanılarak oluşturulmuştur. Sözlük verisinin anahtarları, sütun başlıklarını temsil ederken, anahtarların değerleri, ilgili sütundaki verileri içerir.

DataFrame yapısının manipülasyonu, veri analizi için oldukça önemlidir. Bu manipülasyon işlemleri arasında sütun veya satır seçme, veri filtreleme, veri sıralama vb. yer alır. Aşağıdaki örnekle birlikte, pandas kütüphanesi ile yapılabilen veri manipülasyonu işlemleri gösterilmektedir:

# Sütun seçme işlemiprint(df['Adı'])# Satır seçme işlemiprint(df.loc[0])# Veri filtreleme işlemiprint(df[df['Yaş'] > 25])# Veri sıralama işlemiprint(df.sort_values('Yaş'))

DataFrame yapısının yazılımdaki kullanımı, bu yapının öğrenilmesini gerektirir. Pandas kütüphanesi ile veri analizi yapmak isteyen kod yazıcıları, bu yapı üzerindeki deneyimlerini arttırarak, daha doğru ve kullanışlı veri analizi sonuçları elde edebilirler.

DataFrame Oluşturma

DataFrame yapısı, Pandas kütüphanesi içerisindeki önemli bir yapıdır. Verileri tutmak ve yönetmek için kullanılan DataFrame yapısı, çeşitli yollarla oluşturulabilir. Bunlardan ilki, Python listelerini kullanarak DataFrame oluşturmaktır. Örnek olarak, bir öğrenci veri seti oluşturulabilir.

Bu veriler, Python listeleri şeklinde tanımlanabilir:

• öğrenci = [‘Ahmet’, ‘Mehmet’, ‘Ayşe’]
• notlar = [85, 70, 90]

Daha sonra, bu listeler Pandas DataFrame yapısı içinde kullanılabilir:

• import pandas as pd
• veri = {‘Öğrenci’: öğrenci, ‘Not’: notlar}
• df = pd.DataFrame(veri)
• print(df)

Bu örnekler, DataFrame yapısı oluşturma işlemini Python listeleri yardımıyla gerçekleştiriyor. Pandas kütüphanesi, CSV dosyaları ve diğer veri kaynaklarından da verileri Pandas DataFrame yapısına aktarmak için kullanılabilir.

Veri Manipülasyonu

Pandas kütüphanesi, DataFrame yapısı üzerinde birçok veri manipülasyon işlemi yapmak için kullanılır. Bu işlemler arasında sütun seçimi, sıralama, filtreleme, ekleme, silme ve dönüştürme yer almaktadır.

Sütun seçimi yapmak için, DataFrame yapısında yer alan her bir sütunun başlığına erişmek gerekir. Başlığı kullanarak, ilgili sütundaki veriler üzerinde işlem yapılabilir. Sıralama işlemi için ise, sort_values() fonksiyonu kullanılır. Bu fonksiyon, belirtilen sütuna göre DataFrame yapısını sıralar. Filtreleme işlemi için ise, ilgili sütuna/kolonuna filtreleme işlemi yapmak için .loc[] operatörü kullanılır.

DataFrame yapısındaki verileri ekleme, silme ve dönüştürme işlemlerini yapmak için birçok fonksiyon vardır. Bunlar arasında merge(), append(), pivot_table(), drop_duplicates() ve replace() fonksiyonları yer almaktadır. merge() fonksiyonu, iki DataFrame yapısını belirtilen sütuna göre birleştirir. append() fonksiyonu, iki DataFrame yapısını üst üste ekler. Pivot_table() fonksiyonu, belirtilen sütuna göre DataFrame yapısını yeniden düzenler. drop_duplicates() fonksiyonu, belirtilen sütuna göre DataFrame yapısındaki yinelenen satırları siler. replace() fonksiyonu ise belirtilen sütuna göre ilgili değerleri değiştirir.

Tüm bu işlemler, verilerin işlenmesinde son derece yararlıdır ve Pandas kütüphanesi bu işlemleri kolaylaştırmak için kullanılabilir. Bu sayede, veri analizi ve manipülasyonu işlemleri daha hızlı ve etkili bir şekilde gerçekleştirilebilir.

Series

Pandas kütüphanesi ile kullanılan bir başka veri yapısı olan Series, tek boyutlu etiketli bir dizidir. Series için veriler, Python listesi, Numpy array veya başka bir Pandas Series yapısı kullanılarak oluşturulabilir. Özellikle zaman serisi verileri üzerinde sıkça kullanılan bir yapısıdır.

Series yapısında, her bir veri elemanına bir etiket belirleyebiliriz. Bu etiketler, veri elemanına erişirken kullanılabilir. Eğer etiket belirtilmezse, 0’dan başlayan bir dizin numarası default olarak atanır.

Series yapısında, bir dizi etiketlenmiş veri elemanı oluşturulabilir. Bu veri elemanlarına erişim, elemanların oluşturulduğu sıralarına veya etiket isimlerine göre yapılabilir. Series yapısı, DataFrame yapısı gibi seçme, filtreleme ve değiştirme işlemleri için kullanılabilir.

Matplotlib

Matplotlib, Python programlama dilinde kullanılan bir grafik çizdirme ve görselleştirme kütüphanesidir. Bu kütüphane sayesinde, verilerinizi görselleştirebilir, grafikler çizebilir ve sonuçlarınızı daha anlaşılır hale getirebilirsiniz.

Matplotlib, programcılara çizimlerinde inanılmaz derecede esneklik sağlar. Kullanıcılar, bu kütüphane ile bar grafikleri, pasta grafikleri, çizgi grafikleri, histogramlar, kutu grafikleri ve daha birçok ilginç grafik türü oluşturabilirler. Bu grafikler genellikle veri analizi ve görselleştirme için kullanıldığından, Matplotlib genellikle veri bilimcileri ve araştırmacılar tarafından benimsenmiştir.

• Matplotlib, açık kaynak olması nedeniyle ücretsizdir ve asgari miktarda kod yazmayla anında grafik oluşturma olacaktır.
• Kullanıcılar, grafiklerini özelleştirmek için birçok seçenek ve ayarlarla oynayabilirler. Zaman çizelgeleri veya panel grafikleri oluşturmak mümkündür.
• Aynı zamanda Matplotlib, Python programlama dilinde çokça kullanılan Pandas kütüphanesiyle kolayca entegre edilir.
• Matplotlib ile oluşturulan grafikler, PNG, PDF, SVG ve EPS gibi birçok farklı dosya biçiminde kaydedilebilir.

Matplotlib, verilerinizi daha anlaşılır göstermek için mükemmel bir araçtır. Grafikler oluşturarak, karmaşık verileri daha anlaşılır hale getirebilirsiniz. Bu kütüphane sayesinde, veri analizi sürecindeki sonuçlarınızı daha anlaşılır görselleştirme imkanınız olacaktır.

Grafik Çeşitleri

Matplotlib, Python dilinde kullanılabilecek en popüler grafik çizdirme kütüphanesidir. Bu kütüphane, farklı veri tipleri ile kullanarak çizdirilen grafiklerin görsel olarak daha iyi anlaşılmasını sağlar. Matplotlib kütüphanesi sayesinde bir veri setindeki değişkenlerin dağılımı, ortalama, medyan gibi değerler incelenebilir. Aynı zamanda, trend analizi ve veri setindeki verilerin arasındaki ilişkilerin belirlenmesi gibi işlemler de gerçekleştirilebilir.

Matplotlib kütüphanesi, kullanıcıların çeşitli grafik türlerini oluşturmasına olanak tanır. Bu grafik türleri şu şekildedir:

• Çizgi Grafikleri
• Sütun Grafikleri
• Bölgesel Grafikler
• Pie Grafikleri
• Scatter (Dağılım) Grafikleri
• Hexagonal Bin Grafikler

Bu grafik türlerinin her biri farklı veri setleri ve analiz işlemleri için uygun olabilir. Örneğin, çizgi grafikleri bir veri setindeki değerlerin zamana göre değişimini göstermek için idealdir. Sütun grafikleri ise veri setindeki farklı kategorilerin değerlerini karşılaştırmak için kullanılabilir. Pie grafikleri ise veri setindeki her bir kategorinin toplam veri seti içindeki oranını göstermek için idealdir.

Matplotlib kütüphanesi, kullanıcıların grafiklerini de istedikleri şekilde özelleştirebilecekleri pek çok seçenek sunar. Grafiklerin renkleri, boyutları, etiketleri, çizgi kalınlıkları gibi pek çok özellik kullanıcının isteği doğrultusunda yapılandırılabilir.

Görselleştirme Örnekleri

Matplotlib kütüphanesi, Python programlama dilindeki verileri grafikler halinde görselleştirmek için kullanılır. Bu kütüphane, verilerin anlaşılması ve sunulması için birçok seçenek sunar. Aşağıda, Matplotlib kütüphanesi kullanılarak yapılmış görselleştirme örnekleri bulunmaktadır.

Örnek 1: Sıcaklık grafiği
Bu grafik, aylık ortalama sıcaklık verilerini göstermektedir. X ekseni ayları, Y ekseni ise sıcaklık değerlerini temsil eder. Grafikte, Ortalama Sıcaklık, Maksimum Sıcaklık ve Minimum Sıcaklık verileri farklı renklerle gösterilmiştir.

Örnek 2: İşlem Hacmi grafiği
Bu grafik, bir borsa hisse senedinin işlem hacmini göstermektedir. X ekseni zamanı, Y ekseni ise hisse senedi işlem hacmini temsil eder. Grafik, çizgi grafiği olarak tasarlanmıştır ve her bir nokta, belirli bir zaman dilimindeki işlem hacmini gösterir.

Örnek 3: Yüzde Dağılım grafiği
Bu grafik, bir şirketin çalışanların yaş dağılımını göstermektedir. X ekseni yaş aralıklarını, Y ekseni ise çalışanların yüzde dağılımını temsil eder. Grafik, pasta grafiği olarak tasarlanmıştır ve her bir dilim, belirli bir yaş aralığındaki çalışanların yüzdesini gösterir.

Bu örnekler, Matplotlib kütüphanesi kullanılarak yapılmış basit grafiklerdir. Kullanıcılar, kendi verilerini kullanarak bu grafiklerin tasarımlarını özelleştirebilirler.