<jupyter_start><jupyter_text>Matplotlib ![](https://matplotlib.org/stable/_images/anatomy.png)  Basit Bir Grafik Çizimi<jupyter_code>ageList = [50,85,63,12,95,21,32,55,5,45]
weightList = [86,60,78,40,61,78,88,81,15,65]

ageArray = np.sort(np.array(ageList))
weightArray = np.sort(np.array(weightList))
plt.plot(ageArray,weightArray,'g')
plt.xlabel('yas')
plt.ylabel('kilo')
plt.title("Kilo'nun Yaşa Göre Değişim Grafiği")
plt.show()
array1 = np.linspace(0,10,20)
array2 = array1 ** 3
plt.plot(array1,array2,'b*-')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Subplot<jupyter_code>plt.subplot(1,2,1)
plt.plot(array1,array2,'r*-')
plt.subplot(1,2,2)
plt.plot(array2,array1,'g--')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Figure (Özelleşirme) Plt nesnesi bize belli yükseklikte, belli genişlikte ve belli görünüm özelliklerine sahip bir nesne döndürür. Ancak biz kendimize özgü bir görselleştirme yapısı kullanabiliriz. Bunun içinde **figure** adını vermiş olduğumuz yapıdan nesne üreterek kendi ayralamalarımızı yapabiliriz.<jupyter_code>myFigure = plt.figure()
figureAxes = myFigure.add_axes([0.2,0.2,0.6,0.6]) # [sol_eksen,sağ_eksen,yükseklik,genişlik]
figureAxes.plot(array1,array2,'g')
figureAxes.set_xlabel('x ekseni')
figureAxes.set_ylabel('y ekseni')
figureAxes.set_title('başlık')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Nested Graph (İç içe Grafikler) **add_axes** değerleri ile oynayarak tam olarak ne ifade ettiğini anlayabilirsiniz. Grafiğin konumunu değiştirebilmemizi sağlamaktadır.<jupyter_code>figure1 = plt.figure()

axes1 = figure1.add_axes([0.1,0.1,0.9,0.9])
axes2 = figure1.add_axes([0.2,0.5,0.3,0.3])

axes1.plot(array1,array2,'g')
axes1.set_xlabel('x ekseni')
axes1.set_ylabel('y ekseni')
axes1.set_title('ana başlık')

axes2.plot(array2,array1,'r')
axes2.set_xlabel('x ekseni')
axes2.set_ylabel('y ekseni')
axes2.set_title('küçük başlık')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Subplots **Subplots** geriye eksen ve figür döndürür.<jupyter_code>(myFigure, myAxes) = plt.subplots()
myAxes.plot()
type(myAxes)
(myFigure2, myAxeses) = plt.subplots(nrows=1,ncols=2)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>subplot'lar oluşturunca geriye dönen eksen'ler numpy array formatında return edilirler.<jupyter_code>type(myAxeses)
for axes in myAxeses:
    axes.plot(array1,array2,'g')
    axes.set_xlabel('x ekseni')


myFigure2.tight_layout() # Eğer grafikler iç içe geçerse bu fonksiiyon ile aralarını açabilirsiniz.
myFigure2
fig, axs = plt.subplots(3,3)
axs[0,0].set_facecolor('red')
axs[2,2].set_facecolor('yellow')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Legend Kullanımı **figure parametreleri** **dpi** : görüntü kalitesini ayarlar **figuresize** : görüntünün yüksekliğini ve genişliğini ayarlar. tuple girdisi verilmeli.<jupyter_code>newFigure = plt.figure(dpi=100, figsize=(4,4))
newAxes = newFigure.add_axes([0.1,0.1,0.9,0.9])

newAxes.plot(array1, array1 ** 2, label='x**2')
newAxes.plot(array1, array2, label='x**3')
newAxes.legend(loc=6) ## loc ile legend'ın grafik üzerindeki konumunu ayarlar.<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Grafiği Kaydetme<jupyter_code>newFigure.savefig('files/myFigure.png')<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.14938543964702175, 'fraction_numerical': 0.043176804286164515, 'mean_word_length': 8.857142857142858, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 33, '<?xml version=': 0, '>': 33, 'https://': 1, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '8', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '369585', 'license': 'CC0-1.0', 'n_tokens_mistral': 1545, 'n_tokens_neox': 1435, 'n_words': 196, 'path': 'matplotlib/1.0.introduction.ipynb', 'repo_name': 'enesonmez/data-science-tutorial-turkish', 'size': '3173'}