matplotlib ile grafiğin anatomisi

Kanca

Bu kursun her dersinde fig, ax = plt.subplots() yazdık, sonra ax.plot(...), ax.set_title(...) dedik. Neden plt.plot() yazmadık — internette gördüğün çoğu örnek tam olarak öyle yapıyor? İkisi de “çalışıyor”, ama biri seni ileride kurtarıyor.

Sezgi

Her matplotlib grafiğinde iki temel nesne vardır: Figure, tüm “tuval”dir (kağıdın kendisi, boyutu, arka planı) — Axes ise bu tuval üzerine çizim yaptığın “çerçeve”dir (eksenler, çizgiler, başlık burada yaşar). Bir Figure, birden fazla Axes içerebilir — plt.subplots(2, 3) dediğinde 6 ayrı Axes içeren tek bir Figure alırsın.

matplotlib’in iki kullanım biçimi bu ayrımdan doğar: pyplot biçimi (plt.plot(), plt.title()) o an “aktif” olan Axes’e sessizce işlem yapar — tek grafikte sorun değil. Nesne yönelimli biçim (ax.plot(), ax.set_title()) ise hangi Axes’e işlem yaptığını her zaman açıkça belirtir.

Mekanizma

Figure ve Axes nesnelerinin gerçekten ne olduğuna bakalım:

# Her matplotlib grafiğinde İKİ temel nesne vardır:
# Figure = tüm "tuval" (kağıt), Axes = üzerine çizim yaptığın "çerçeve" (bir tuvalde birden çok olabilir).
fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
print(f"fig tipi: {type(fig).__name__}")
print(f"ax tipi: {type(ax).__name__}")
print("\nBir Figure, bir veya daha fazla Axes içerebilir — 'subplots' adı buradan gelir.")
plt.close(fig)

fig tipi: Figure
ax tipi: Axes

Bir Figure, bir veya daha fazla Axes içerebilir — 'subplots' adı buradan gelir.

plt.subplots() bize hem fig hem ax döndürdü — “subplots” adı buradan geliyor: birden fazla alt-grafik (sub-plot) barındırabilen bir Figure. Şimdi iki API biçimini karşılaştıralım:

# matplotlib'in İKİ kullanım biçimi var: pyplot (durum tabanlı, plt.) ve nesne yönelimli (fig, ax).
# Tek grafikte ikisi de çalışır ama BİRDEN FAZLA grafik olunca nesne yönelimli olan çok daha güvenlidir.
gunler = np.arange(1, 8)
satis = rng.integers(80, 200, size=7)

# pyplot biçimi (basit ama hangi ekseni değiştirdiğin belirsizleşebilir)
plt.figure(figsize=(5, 3))
plt.plot(gunler, satis)
plt.title("pyplot biçimi")
plt.close()

# Nesne yönelimli biçim (hangi ekseni değiştirdiğin HER ZAMAN net)
fig2, ax2 = plt.subplots(figsize=(5, 3))
ax2.plot(gunler, satis)
ax2.set_title("Nesne yönelimli biçim")
plt.close(fig2)

print("İki biçim de aynı grafiği çizer — ama 2'den fazla panelde nesne yönelimli (ax.) tercih edilir.")

İki biçim de aynı grafiği çizer — ama 2'den fazla panelde nesne yönelimli (ax.) tercih edilir.

Tek grafikte ikisi de aynı sonucu verdi. Çoğu yeni başlayan “pyplot daha kısa, hep onu kullanayım” der. Değil, çünkü 2’den fazla panelli bir figürde (plt.subplots(2, 2) gibi) plt.title() HANGİ panele yazacağını bilemez — sadece “şu an aktif olan” panele yazar, ki bu genelde en son çizdiğin paneldir. ax.set_title() ise her zaman AÇIKÇA hangi paneli kastettiğini belirtir; bu kursun tüm çok-panelli figürlerinde nesne yönelimli API’yi kullanmamızın sebebi tam olarak bu.

Matematik

Kod

Bu parçaları gerçek bir grafik üzerinde etiketleyelim:

Nerede işe yarar

Figure/Axes ayrımını anlamak, ileride karşılaşacağın her matplotlib kodunu okumayı kolaylaştırır:

• Çok panelli raporlar. Bir EDA raporunda 4-6 grafiği tek bir Figure’da yan yana göstermek (plt.subplots(2, 3)).
• Yeniden kullanılabilir grafik fonksiyonları. Bir ax nesnesini parametre olarak alan fonksiyonlar, farklı panellere aynı çizim mantığını uygulayabilir.
• Kütüphaneler arası uyum. seaborn (14. ders) gibi kütüphaneler de ax parametresi kabul eder — matplotlib’in nesne yönelimli API’sini bilmek, bu kütüphaneleri de kontrol etmeni sağlar.

Bu 3 hatayı yaparsın:

1. Çok panelli bir figürde plt.title() kullanıp yanlış (veya en son çizilen) panele başlık eklemek.
2. Figure ve Axes’i aynı şey sanmak — biri tuval, diğeri çerçeve.
3. fig.savefig() yerine plt.savefig() kullanıp, çok figürlü bir ortamda yanlış figürü kaydetmek.

Kendini test et

Özet