Her yerimiz veri. Veriyle yaşıyor, veriyle var oluyoruz. Yalnızca tabloların içinde saklamak değil; doğru araçlarla ele alındığında, hikâye anlatımını güçlendiren etkili görsellere dönüşmesi gerekiyor. Çünkü zamanımız dar ve dikkatimiz düşük. O nedenle etkili görseller, harekete geçmemizi kolaylaştırıyor. İşte tam bu noktada, veri analistlerinin en büyük müttefiklerinden ikisi sahneye çıkıyor: Matplotlib ve Seaborn. Python ekosisteminin bu iki vazgeçilmez kütüphanesi, verileri yalnızca görselleştirmekle kalmaz; onları anlaşılır, estetik ve stratejik içgörüler üretebilen bir biçime dönüştürür.

Bu yazıda, bir veri analistinin sezgilerini destekleyen, raporlarını güçlendiren ve analizlerini etkileyici bir biçimde sunmasını sağlayan bu iki araç derinlemesine ele alacağız. Hangi durumlarda Matplotlib’in esnek yapısı öne çıkar, ne zaman Seaborn’un istatistiksel gücü sahneye alınır — hepsi, örneklerle ve profesyonel kullanım senaryolarıyla birlikte inceleyeceğiz.

Kısacası, bu rehber yalnızca “grafik çizmek” için değil; veriyi anlamlı, etkileyici ve stratejik biçimde anlatabilmek için bir başlangıç noktası. Haydi başlayalım.

Seaborn nedir? Python’da Seaborn ne işe yarar?

Seaborn, Matplotlib üzerine kurulu bir görselleştirme kütüphanesidir. Matplotlib’den farklı içerisinde hazır temalar ve renk paletleri vardır. Böylece çok hızlı, özgün görselleştirmeler yapılabilir. İçerisinde Matplotlib’de halihazırda bulunmayan ısı haritası, küme haritası gibi çok sayıda çizelge tipi vardır. Ayrıca, Pandas ile entegre çalışabilir. Pandas DataFrames ile kusursuz bir şekilde çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Böylece, verileri doğrudan bir veri kümesinden görselleştirme yapılabilir.

Seaborn ile Matplotlib arasında nasıl seçim yapılır?

Matplotlib temel bir görselleştirme kütüphanesi. Son derece özelleştirilebilir ve temel seviye görselleştirmeye olanak tanıyan bir kütüphanedir.

Matplotlib nedir? Python’da Matplotlib ne işe yarar?

Matplotlib çok daha temel bir kütüphanedir. Kullanıcıların kolayca özelleştirilebilir çizimler oluşturmasına olanak tanıyan güçlü bir kütüphanedir. Matplotlib, Python’daki diğer bilimsel hesaplama kütüphaneleriyle entegrasyonunu kolaylaştıran NumPy kütüphanesi üzerine kuruludur.

Görseller üzerine daha fazla kontrole ihtiyaç duyuluyorsa veya özel görselleştirmelere ihtiyaç varsa daha iyi bir seçenektir. Renkleri ayarlama, açıklama veya etiket ekleme, eksen sınırlarını belirleme ve çizimlerin düzenini ayarlama gibi çok çeşitli özelleştirme seçenekleri sunar. 

Matplotlib’in güçlü yanlarından biri esnekliğidir. Basit komutlar kullanarak karmaşık görselleştirmeler oluşturmanıza olanak tanır. Ancak bu esneklik, yeni başlayanların etkili bir şekilde kullanmasını bazen zorlayabilir.

Seaborn ve Matplotlib arasındaki farklar

• Kullanım kolaylığı: Hızlı görselleştirme yapmak istiyorsanız Seaborn’u tercih edebilirsiniz. Kullanımı kolaydır. Daha az kodla daha fazla çözüm yapabilirsiniz. Bunun temel nedeni Seaborn, Matplotlib üzerine kuruludur ve istatistiksel grafikler oluşturmak için daha üst düzey bir arayüz sunar.
• Özelleştirme: Seaborn başlangıçta kullanımı daha kolay olsa da, Matplotlib daha fazla özelleştirme seçeneği sunar. Görselleştirmelerin her bir bileşenini tek tek özelleştirebilirsiniz.
• Estetik: Seaborn, hızlı ve kolay çok estetik çözümler sunar.

Özellikler	Matplotlib	Seaborn
İşlevsellik	Temel grafikler oluşturmak için kullanılır. Veri kümeleri, çubuk grafikler, histogramlar, pasta grafikleri, dağılım grafikleri, çizgiler vb. yardımıyla görselleştirilir.	Seaborn, veri görselleştirme için çeşitli desenler ve grafikler içerir. İlgi çekici temalar kullanır. Tüm verilerin tek bir grafikte derlenmesine yardımcı olur. Ayrıca verilerin dağılımını da sağlar.
Sözdizimi	Nispeten karmaşık ve uzun bir sözdizimi kullanır.	Öğrenmesi ve anlaşılması daha kolay olan nispeten basit bir sözdizimi kullanır.
Birden Fazla Rakamla İşlem Yapmak	Aynı anda birden fazla şekli açıp kullanabiliriz. Ancak, bunlar ayrı ayrı kapatılır. Tek seferde bir şekli kapatmak için sözdizimi: matplotlib.pyplot.close(). Tüm şekilleri kapatmak için sözdizimi: matplotlib.pyplot.close(“all”)	Seaborn, her figürün oluşturulma zamanını ayarlar. Ancak bu, (OOM) bellek yetersizliği sorunlarına yol açabilir.
Görselleştirme	Matplotlib, Numpy ve Pandas ile iyi bir bağlantıya sahiptir ve Python’da veri görselleştirme için bir grafik paketi görevi görür. Pyplot, MATLAB ile benzer özellikler ve söz dizimi sunar. Bu nedenle MATLAB kullanıcıları onu kolayca inceleyebilir.	Seaborn, Pandas veri çerçevelerini işlemede daha rahattır. Python’da güzel grafikler sunmak için temel yöntem kümelerini kullanır.
Esneklik	Matplotlib, son derece özelleştirilmiş ve sağlam bir	Seaborn, varsayılan temalarının yardımıyla hızlı çözüm sunar.
Veri Çerçeveleri ve Dizileri	Matplotlib, veri çerçeveleri ve dizilerle verimli bir şekilde çalışır. Şekilleri ve eksenleri nesne olarak ele alır. Çizim için çeşitli durum bilgisi API’leri içerir. Bu nedenle, plot() benzeri yöntemler parametre olmadan da çalışabilir.	Seaborn, Matplotlib’den çok daha işlevsel ve düzenlidir ve tüm veri kümesini tek bir birim olarak ele alır. Seaborn çok durum bilgisi içermez ve bu nedenle plot() gibi yöntemleri çağırırken parametreler gerekir.
Kullanım Örnekleri	Matplotlib, Pandas ve Numpy kullanarak çeşitli grafikler çizer	Seaborn, grafikleri çizmek için Numpy ve Pandas ile birlikte Matplotlib’i kullanan Matplotlib’in genişletilmiş sürümüdür.