Upload 3 files

app_matplotlib.py

@@ -0,0 +1,279 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import numpy as np
+import matplotlib.pyplot as plt
+
+from plot_registry_plt import PlotRegistry
+
+
+# -------------------------------------------------
+# Sayfa ayarları
+# -------------------------------------------------
+st.set_page_config(
+    page_title="Matplotlib Veri Görselleştirme Aracı",
+    layout="wide"
+)
+
+st.title("📊 Matplotlib Tabanlı Veri Görselleştirme Aracı")
+
+
+# -------------------------------------------------
+# Yardımcı fonksiyonlar
+# -------------------------------------------------
+def detect_columns(df: pd.DataFrame):
+    numeric = []
+    categorical = []
+    ignore = []
+
+    for col in df.columns:
+        nunique = df[col].nunique(dropna=True)
+        ratio = nunique / max(len(df), 1)
+
+        if pd.api.types.is_numeric_dtype(df[col]):
+            if ratio < 0.05:
+                categorical.append(col)
+            else:
+                numeric.append(col)
+        else:
+            if ratio > 0.7:
+                ignore.append(col)
+            else:
+                categorical.append(col)
+
+    return numeric, categorical, ignore
+
+
+def eda_summary(df: pd.DataFrame):
+    st.subheader("🔍 Basit EDA Özeti")
+
+    st.markdown("**Veri Seti**")
+    st.dataframe(df.head())
+
+    c1, c2 = st.columns(2)
+
+    with c1:
+        st.markdown("**Veri Boyutu**")
+        st.write(df.shape)
+
+        st.markdown("**Eksik Değerler**")
+        st.dataframe(df.isnull().sum().to_frame("Eksik Sayısı")[df.isnull().sum() > 0])
+
+    with c2:
+        st.markdown("**Sayısal Alan İstatistikleri**")
+        st.dataframe(df.describe().T)
+
+
+# -------------------------------------------------
+# Plot registry
+# -------------------------------------------------
+registry = PlotRegistry("plots.json")
+
+
+# -------------------------------------------------
+# Dosya yükleme
+# -------------------------------------------------
+uploaded = st.file_uploader(
+    "📁 CSV / XLS / XLSX dosyası yükleyin",
+    type=["csv", "xls", "xlsx"]
+)
+
+if not uploaded:
+    st.info("Başlamak için bir veri seti yükleyin.")
+    st.stop()
+
+# -------------------------------------------------
+# Veri okuma
+# -------------------------------------------------
+if uploaded.name.endswith(".csv"):
+    df = pd.read_csv(uploaded)
+else:
+    df = pd.read_excel(uploaded)
+
+st.success("Veri başarıyla yüklendi")
+
+# -------------------------------------------------
+# EDA
+# -------------------------------------------------
+eda_summary(df)
+
+# -------------------------------------------------
+# Alan tespiti
+# -------------------------------------------------
+
+numeric_cols, cat_cols, ignore_cols = detect_columns(df)
+
+st.subheader("🧩 Alan Türleri (Düzenlenebilir)")
+
+c1, c2, c3 = st.columns(3)
+
+with c1:
+    num_options = df.columns
+    num_default = [c for c in numeric_cols if c in num_options]
+
+    numeric_cols = st.multiselect(
+        "🔢 Sayısal Alanlar",
+        options=num_options,
+        default=num_default
+    )
+
+
+with c2:
+    cat_options = df.columns
+    cat_default = [c for c in cat_cols if c in cat_options]
+
+    cat_cols = st.multiselect(
+        "🏷️ Kategorik Alanlar",
+        options=cat_options,
+        default=cat_default
+    )
+
+
+with c3:
+    ignore_cols = st.multiselect(
+        "🚫 Grafik Dışı Alanlar",
+        options=df.columns,
+        default=ignore_cols
+    ) 
+
+usable_cols = numeric_cols + cat_cols
+
+
+# -------------------------------------------------
+# Grafik seçimi
+# -------------------------------------------------
+st.divider()
+st.subheader("📈 Grafik Seçimi")
+
+groups = registry.get_groups()
+
+group = st.selectbox("Grafik Grubu", groups)
+plots = registry.get_plots_in_group(group)
+
+plot_key = st.selectbox(
+    "Grafik Türü",
+    list(plots.keys())
+)
+
+plot_info = registry.get_plot(group, plot_key)
+
+# -------------------------------------------------
+# Açıklama
+# -------------------------------------------------
+st.info(f"**Ne zaman kullanılır?**\n\n{plot_info.get('when_to_use','')}")
+
+# -------------------------------------------------
+# Alan seçimi
+# -------------------------------------------------
+st.subheader("🧮 Grafik Alanları")
+
+inputs = plot_info.get("inputs", [])
+
+vars_selected = {}
+
+for inp in inputs:
+    if inp in ["x", "y"]:
+        vars_selected[inp] = st.selectbox(
+            f"{inp.upper()} alanı",
+            options=usable_cols if inp != "y" else usable_cols
+        )
+
+# -------------------------------------------------
+# Grafik özel ayarları
+# -------------------------------------------------
+st.subheader("⚙️ Grafik Ayarları")
+
+PALETTES = {
+    "Default": plt.rcParams['axes.prop_cycle'].by_key()['color'],
+    "Pastel": ["#AEC6CF", "#FFB347", "#B39EB5", "#77DD77"],
+    "Bold": ["#e41a1c", "#377eb8", "#4daf4a", "#984ea3"],
+    "Grayscale": ["#222222", "#555555", "#888888", "#BBBBBB"]
+}
+
+
+options = {}
+opts = list(plot_info.get("options", {}).items())
+if opts:
+    cols = st.columns(len(opts))
+    for i, (opt, default) in enumerate(opts):
+        col = cols[i % len(cols)]
+        if opt == "color":
+            palette_name = col.selectbox("🎨 Palet", PALETTES.keys())
+            palette = PALETTES[palette_name]
+            options[opt] = col.color_picker("Tek Renk", palette[0])
+        else:
+            options[opt] = col.text_input(opt, value=str(default) if default is not None else "")
+else:
+    st.write("Bu grafik tipi için özelleştirilebilir ayar yok.")
+
+
+# -------------------------------------------------
+# Genel ayarlar
+# -------------------------------------------------
+st.subheader("🖼️ Genel Görsel Ayarlar")
+
+col1, col2 = st.columns([1, 4])
+
+with col1:
+    fig_w = st.number_input("Figür Genişliği", 4, 20, 8)
+    fig_h = st.number_input("Figür Yüksekliği", 4, 20, 5)
+
+with col2:
+    title = st.text_input("Başlık", "Grafik Başlığı")
+    xlabel = st.text_input("X Etiketi", vars_selected.get("x", ""))
+    ylabel = st.text_input("Y Etiketi", vars_selected.get("y", ""))
+
+# -------------------------------------------------
+# Grafik çizimi
+# -------------------------------------------------
+st.divider()
+st.subheader("📊 Grafik")
+
+fig, ax = plt.subplots(figsize=(fig_w, fig_h))
+
+# options string -> python obj
+clean_options = options
+
+exec_code, display_code = registry.generate_code(
+    group=group,
+    plot_key=plot_key,
+    variables={
+        "x": f"df['{vars_selected.get('x')}']",
+        "y": f"df['{vars_selected.get('y')}']"
+    },
+    user_options=options,
+    figsize=(fig_w, fig_h),
+    title=title,
+    xlabel=xlabel,
+    ylabel=ylabel
+)
+
+# Grafik kodunu çalıştır (try/except)
+try:
+    exec(exec_code, {"df": df, "plt": plt, "ax": ax})
+except Exception as e:
+    st.error("Grafik oluşturulurken hata oluştu.")
+    st.exception(e)
+else:
+    st.pyplot(fig)
+
+# -------------------------------------------------
+# PNG indirme
+# -------------------------------------------------
+import io
+
+buf = io.BytesIO()
+fig.savefig(buf, format="png", dpi=300)
+buf.seek(0)
+
+st.download_button(
+    "⬇️ Grafiği PNG olarak indir",
+    data=buf,
+    file_name="grafik.png",
+    mime="image/png"
+)
+
+# -------------------------------------------------
+# Kod gösterimi
+# -------------------------------------------------
+st.subheader("🐍 Python Kod Çıktısı (Notebook Uyumlu)")
+st.code(display_code, language="python")

plot_registry.py

@@ -0,0 +1,88 @@
+import json
+from pathlib import Path
+
+
+class PlotRegistry:
+    def __init__(self, json_path: str):
+        self.path = Path(json_path)
+        with open(self.path, "r", encoding="utf-8") as f:
+            self.registry = json.load(f)
+
+    # -------------------------------------------------
+    # Registry helpers
+    # -------------------------------------------------
+    def get_groups(self):
+        return list(self.registry.keys())
+
+    def get_plots_in_group(self, group: str):
+        return self.registry[group]
+
+    def get_plot(self, group: str, plot_key: str):
+        return self.registry[group][plot_key]
+
+    # -------------------------------------------------
+    # Code generation (FINAL)
+    # -------------------------------------------------
+    def generate_code(
+        self,
+        group: str,
+        plot_key: str,
+        variables: dict,
+        user_options: dict,
+        figsize=(8, 5),
+        title: str = "",
+        xlabel: str = "",
+        ylabel: str = "",
+    ):
+        plot = self.get_plot(group, plot_key)
+        # Template artık sadece fonksiyon adını içerebilir: "sns.scatterplot"
+        # Ancak mevcut JSON yapınızı bozmamak için string manipülasyonu yapacağız.
+        base_func = plot["code_template"].split("(")[0] 
+
+        # -----------------------------
+        # Dinamik Argüman Oluşturma
+        # -----------------------------
+        exec_args = ["data=df", "ax=ax"]
+        display_args = ["data=df"]
+
+        # 1. Zorunlu ve Opsiyonel Inputlar (x, y, hue, size vb.)
+        for name, value in variables.items():
+            if value is not None:
+                exec_args.append(f"{name}={name}")
+                display_args.append(f"{name}='{value}'")
+
+        # 2. Opsiyonel Ayarlar (alpha, bins, kde vb.)
+        for k, v in user_options.items():
+            if v not in ("", None):
+                exec_args.append(f"{k}={k}")
+                if isinstance(v, str):
+                    display_args.append(f"{k}={repr(v)}")
+                else:
+                    display_args.append(f"{k}={v}")
+
+        # -----------------------------
+        # Final Kod Oluşturma
+        # -----------------------------
+        exec_plot_line = f"{base_func}({', '.join(exec_args)})"
+        display_plot_line = f"{base_func}({', '.join(display_args)})"
+
+        exec_code = f"""
+# --- plotting ---
+{exec_plot_line}
+ax.set_title({repr(title)})
+ax.set_xlabel({repr(xlabel)})
+ax.set_ylabel({repr(ylabel)})
+"""
+        display_code = f"""
+import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sns
+
+fig, ax = plt.subplots(figsize={figsize})
+{display_plot_line}
+ax.set_title({repr(title)})
+ax.set_xlabel({repr(xlabel)})
+ax.set_ylabel({repr(ylabel)})
+plt.show()
+""".strip()
+
+        return exec_code.strip(), display_code

plots.json

@@ -0,0 +1,178 @@
+{
+  "📊 Temel & Dagilim": {
+    "scatter": {
+      "label": "Scatter Plot",
+      "when_to_use": "İki sayısal değişken arasındaki ilişkiyi ve dağılımı incelemek için kullanılır.",
+      "inputs": ["x", "y"],
+      "options": {
+        "color": "tab:blue",
+        "size": 40,
+        "alpha": 0.7
+      },
+      "code_template": "ax.scatter({x}, {y}, c={color}, s={size}, alpha={alpha})"
+    },
+
+    "line": {
+      "label": "Line Plot",
+      "when_to_use": "Zamana veya sıralı bir değişkene bağlı değişimi göstermek için uygundur.",
+      "inputs": ["x", "y"],
+      "options": {
+        "color": "tab:red",
+        "linewidth": 2
+      },
+      "code_template": "ax.plot({x}, {y}, color={color}, linewidth={linewidth})"
+    },
+
+    "bar": {
+      "label": "Bar Plot",
+      "when_to_use": "Kategorilere göre sayısal değerleri karşılaştırmak için kullanılır.",
+      "inputs": ["x", "y"],
+      "options": {
+        "color": "tab:green"
+      },
+      "code_template": "ax.bar({x}, {y}, color={color})"
+    },
+
+    "barh": {
+      "label": "Horizontal Bar Plot",
+      "when_to_use": "Uzun kategori isimlerinde yatay karşılaştırma için tercih edilir.",
+      "inputs": ["x", "y"],
+      "options": {
+        "color": "tab:purple"
+      },
+      "code_template": "ax.barh({x}, {y}, color={color})"
+    },
+
+    "hist": {
+      "label": "Histogram",
+      "when_to_use": "Tek bir sayısal değişkenin dağılımını incelemek için kullanılır.",
+      "inputs": ["x"],
+      "options": {
+        "bins": 20,
+        "color": "tab:blue",
+        "alpha": 0.7
+      },
+      "code_template": "ax.hist({x}, bins={bins}, color={color}, alpha={alpha})"
+    },
+
+    "box": {
+      "label": "Boxplot",
+      "when_to_use": "Dağılım, medyan ve aykırı değerleri görmek için kullanılır.",
+      "inputs": ["y"],
+      "options": {},
+      "code_template": "ax.boxplot({y})"
+    },
+
+    "violin": {
+      "label": "Violin Plot",
+      "when_to_use": "Dağılımın yoğunluk yapısını detaylı görmek için kullanılır.",
+      "inputs": ["y"],
+      "options": {},
+      "code_template": "ax.violinplot({y})"
+    },
+
+    "hexbin": {
+      "label": "Hexbin Plot",
+      "when_to_use": "Yoğun veri noktalarında scatter yerine tercih edilir.",
+      "inputs": ["x", "y"],
+      "options": {
+        "gridsize": 30,
+        "cmap": "Blues"
+      },
+      "code_template": "ax.hexbin({x}, {y}, gridsize={gridsize}, cmap={cmap})"
+    }
+  },
+
+  "📈 Iliski & Yogunluk": {
+    "errorbar": {
+      "label": "Error Bar",
+      "when_to_use": "Ölçüm belirsizliği veya hata payı olan verilerde kullanılır.",
+      "inputs": ["x", "y"],
+      "options": {
+        "yerr": "None"
+      },
+      "code_template": "ax.errorbar({x}, {y}, yerr={yerr}, fmt='o')"
+    },
+
+    "stem": {
+      "label": "Stem Plot",
+      "when_to_use": "Ayrık veri noktalarının büyüklüğünü vurgulamak için kullanılır.",
+      "inputs": ["x", "y"],
+      "options": {},
+      "code_template": "ax.stem({x}, {y})"
+    },
+
+    "step": {
+      "label": "Step Plot",
+      "when_to_use": "Basamaklı değişimleri göstermek için uygundur.",
+      "inputs": ["x", "y"],
+      "options": {},
+      "code_template": "ax.step({x}, {y})"
+    },
+
+    "fill_between": {
+      "label": "Fill Between",
+      "when_to_use": "İki eğri veya sıfır ile alan doldurmak için kullanılır.",
+      "inputs": ["x", "y"],
+      "options": {
+        "alpha": 0.4
+      },
+      "code_template": "ax.fill_between({x}, {y}, alpha={alpha})"
+    }
+  },
+
+  "🧭 Zaman Serisi & Istatistik": {
+    "rolling_mean": {
+      "label": "Rolling Mean",
+      "when_to_use": "Zaman serilerinde trendi yumuşatarak görmek için kullanılır.",
+      "inputs": ["y"],
+      "options": {
+        "window": 5
+      },
+      "code_template": "ax.plot({y}.rolling(window={window}).mean())"
+    },
+
+    "lag_plot": {
+      "label": "Lag Plot",
+      "when_to_use": "Zaman serilerinde otokorelasyonu görsel olarak incelemek için kullanılır.",
+      "inputs": ["y"],
+      "options": {
+        "lag": 1
+      },
+      "code_template": "ax.scatter({y}.shift({lag})[ {lag}: ], {y}[ {lag}: ])"
+    }
+  },
+
+  "🎯 Kategorik & Ozel": {
+    "pie": {
+      "label": "Pie Chart",
+      "when_to_use": "Bir bütünün parçalara oranını göstermek için kullanılır.",
+      "inputs": ["y"],
+      "options": {
+        "startangle": 90,
+        "autopct": "%1.2f%%"
+      },
+      "code_template": "ss={y}.value_counts(); ax.pie(ss, labels=ss.index, autopct={autopct})"
+    },
+
+    "donut": {
+      "label": "Donut Chart",
+      "when_to_use": "Pie chart'ın daha modern ve okunabilir hâlidir.",
+      "inputs": ["x", "y"],
+      "options": {},
+      "code_template": "wedges, _ = ax.pie({y}, labels={x}); centre = plt.Circle((0,0),0.6,fc='white'); ax.add_artist(centre)"
+    }
+  },
+
+  "🧠 Korelasyon": {
+    "correlation_heatmap": {
+      "label": "Correlation Heatmap",
+      "when_to_use": "Sayısal değişkenler arasındaki korelasyon ilişkilerini görmek için kullanılır.",
+      "inputs": [],
+      "options": {
+        "cmap": "coolwarm"
+      },
+      "code_template": "corr = df.select_dtypes(include='number').corr(); im = ax.imshow(corr, cmap={cmap}); ax.set_xticks(range(len(corr.columns))); ax.set_yticks(range(len(corr.columns))); ax.set_xticklabels(corr.columns, rotation=90); ax.set_yticklabels(corr.columns); plt.colorbar(im, ax=ax)"
+    }
+  }
+}