Matplotlib’e ilk giren çoğu kişi gibi ben de en basitinden çizgi çizerek başladım. O klasik plt kullanımı zaten her yerde var, alışınca refleks oluyor. NumPy ile veri üretip direkt grafiğe döküyorsun, olay çok hızlı ilerliyor. İlk başta basit görünse de arkada bayağı sistem var.Genelde import işi import matplotlib.pyplot as plt şeklinde gidiyor.
Sonra NumPy ile veri oluşturuyorsun, mesela np.arange(10) gibi bir dizi yapıp plt.plot(data) dediğin an direkt çizgiyi basıyor. Bu en basic kullanım, sıfırdan başlamak için ideal. Fazla kurcalamadan sonucu görmek güzel oluyor, özellikle öğrenirken.
Grafikler aslında Figure objesinin içinde duruyor. plt.figure() dediğinde boş bir alan açıyorsun ama tek başına bir şey göstermiyor. İçine subplot eklemeden bir anlamı yok. fig.add_subplot(2, 2, 1) dediğinde 2x2’lik alan oluşturup ilk grafiği seçmiş oluyorsun. Aynı şekilde diğer alanları da açabiliyorsun. Bu sistem biraz alışkanlık istiyor ama sonrasında multi grafik işleri çok rahatlıyor.
Birden fazla subplot açtıktan sonra çizim yaptığında, son aktif olan grafiğe çiziyor. Mesela random veriyle plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(), 'k--') yazarsan siyah kesik çizgi basıyor. Buradaki 'k--' aslında stil kodu, yani renk ve çizgi tipi. Bu tarz kısa kullanım hızlı ama uzun vadede biraz karışabiliyor.O yüzden çoğu kişi parametreyle yazmayı tercih ediyor.
Aynı şeyi linestyle='--', color='g' şeklinde vermek daha okunaklı oluyor. Marker eklemek de mümkün, noktaların nerede olduğunu görmek için bayağı işe yarıyor. Mesela 'ko--' dediğinde siyah, yuvarlak marker’lı kesik çizgi alıyorsun. Alt tarafta aslında noktalar arasında lineer interpolasyon yapıyor, yani çizgiyi kendisi dolduruyor.Bu davranışı değiştirmek de mümkün, drawstyle parametresiyle oynayarak farklı çizim stilleri elde ediyorsun.
Default düz giderken steps-post gibi ayarlarla basamaklı grafik elde ediyorsun. Üstüne legend ekleyince grafik biraz daha okunur hale geliyor. Bu tarz küçük ayarlar, grafiği daha anlaşılır yapıyor.Bir noktadan sonra olay tamamen alışkanlık oluyor. Figure, subplot, plot derken el oturuyor. İlk başta karmaşık gelen şeyler birkaç denemeden sonra otomatikleşiyor, özellikle veriyle uğraşan biriysen matplotlib kaçınılmaz zaten.
Sonra NumPy ile veri oluşturuyorsun, mesela np.arange(10) gibi bir dizi yapıp plt.plot(data) dediğin an direkt çizgiyi basıyor. Bu en basic kullanım, sıfırdan başlamak için ideal. Fazla kurcalamadan sonucu görmek güzel oluyor, özellikle öğrenirken.
Grafikler aslında Figure objesinin içinde duruyor. plt.figure() dediğinde boş bir alan açıyorsun ama tek başına bir şey göstermiyor. İçine subplot eklemeden bir anlamı yok. fig.add_subplot(2, 2, 1) dediğinde 2x2’lik alan oluşturup ilk grafiği seçmiş oluyorsun. Aynı şekilde diğer alanları da açabiliyorsun. Bu sistem biraz alışkanlık istiyor ama sonrasında multi grafik işleri çok rahatlıyor.
Birden fazla subplot açtıktan sonra çizim yaptığında, son aktif olan grafiğe çiziyor. Mesela random veriyle plt.plot(np.random.randn(50).cumsum(), 'k--') yazarsan siyah kesik çizgi basıyor. Buradaki 'k--' aslında stil kodu, yani renk ve çizgi tipi. Bu tarz kısa kullanım hızlı ama uzun vadede biraz karışabiliyor.O yüzden çoğu kişi parametreyle yazmayı tercih ediyor.
Aynı şeyi linestyle='--', color='g' şeklinde vermek daha okunaklı oluyor. Marker eklemek de mümkün, noktaların nerede olduğunu görmek için bayağı işe yarıyor. Mesela 'ko--' dediğinde siyah, yuvarlak marker’lı kesik çizgi alıyorsun. Alt tarafta aslında noktalar arasında lineer interpolasyon yapıyor, yani çizgiyi kendisi dolduruyor.Bu davranışı değiştirmek de mümkün, drawstyle parametresiyle oynayarak farklı çizim stilleri elde ediyorsun.
Default düz giderken steps-post gibi ayarlarla basamaklı grafik elde ediyorsun. Üstüne legend ekleyince grafik biraz daha okunur hale geliyor. Bu tarz küçük ayarlar, grafiği daha anlaşılır yapıyor.Bir noktadan sonra olay tamamen alışkanlık oluyor. Figure, subplot, plot derken el oturuyor. İlk başta karmaşık gelen şeyler birkaç denemeden sonra otomatikleşiyor, özellikle veriyle uğraşan biriysen matplotlib kaçınılmaz zaten.
