{ "📊 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)" } } }