# Matplotlib & Seaborn ile Görselleştirme (Data Science & ML)

> Figures, axes, subplots, line plots, scatter plots, histogramlar, heatmaps, styling, özelleştirme

- 20 mülakat soruları
- Mid-Level
- [Mülakat Soruları: Data Science & ML](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari.md)

## 1. Matplotlib'deki pyplot arayüzü ile nesne yönelimli arayüz arasındaki temel fark nedir?

**Cevap**

pyplot arayüzü (plt.plot, plt.title), mevcut figures ve axes'i örtük olarak yöneten MATLAB tarzı bir API'dir ve hızlı basit plotlar için uygundur. Nesne yönelimli arayüz (fig, ax = plt.subplots()) her öğe (Figure, Axes) üzerinde açık kontrol sağlar ve karmaşık plotlar, çoklu subplots veya production scriptleri için önerilir, çünkü kodu daha okunabilir ve sürdürülebilir hale getirir.

## 2. 2 satır ve 3 sütun subplots ızgarasına sahip bir figure oluşturmak için hangi yöntem kullanılmalıdır?

**Cevap**

plt.subplots(2, 3) fonksiyonu 2 satır ve 3 sütun subplots ızgarası içeren bir figure oluşturur. (fig, axes) tuple döner, burada axes (2, 3) şeklinde 2D NumPy dizisidir ve axes[row, col] aracılığıyla her subplot'a erişim sağlar. Bu yaklaşım, Matplotlib'de düzenli subplots ızgarası oluşturmanın en kısa ve idiomatic yoludur.

## 3. Seaborn ile Pandas DataFrame'in korelasyon heatmap'i nasıl gösterilir?

**Cevap**

Korelasyon heatmap'i göstermek için önce df.corr() ile korelasyon matrisini hesaplayın, ardından sonucu sns.heatmap()'a iletin. annot=True seçeneği her hücrede korelasyon değerlerini görüntüleyerek okumayı kolaylaştırır. Bu kombinasyon, keşifsel veri analizinde sayısal değişkenler arasındaki korelasyonları görselleştirmek için standart bir yöntemdir.

## 17 soru daha mevcut

- plt.hist()'teki 'bins' parametresinin rolü nedir?
- Aynı satırdaki birden çok subplot arasında Y ekseni nasıl paylaşılır?

Ücretsiz kaydol: https://sharpskill.dev/tr/login

## Diğer Data Science & ML mülakat konuları

- [Python Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-basics.md): 25 soru, Junior
- [Python Nesne Yönelimli Programlama](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-oop.md): 20 soru, Junior
- [Python Veri Yapıları](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/python-data-structures.md): 20 soru, Junior
- [Git Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/git-fundamentals.md): 18 soru, Junior
- [SQL Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/sql-basics.md): 20 soru, Junior
- [NumPy Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/numpy-fundamentals.md): 22 soru, Junior
- [Pandas Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/pandas-basics.md): 22 soru, Junior
- [Jupyter & Google Colab](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/jupyter-colab.md): 16 soru, Junior
- [SQL Joins ve Gelişmiş Sorgular](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/sql-joins-advanced.md): 22 soru, Mid-Level
- [İleri Pandas](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/pandas-advanced.md): 24 soru, Mid-Level
- [Plotly ile Etkileşimli Görselleştirmeler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/plotly-interactive.md): 18 soru, Mid-Level
- [Tanımlayıcı İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/statistics-descriptive.md): 20 soru, Mid-Level
- [Çıkarımsal İstatistik](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/statistics-inferential.md): 24 soru, Mid-Level
- [Web Scraping](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/web-scraping.md): 18 soru, Mid-Level
- [BigQuery & Cloud Data](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/bigquery-cloud.md): 18 soru, Mid-Level
- [Feature Engineering](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/feature-engineering.md): 22 soru, Mid-Level
- [Denetimli ML: Regresyon](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-supervised-regression.md): 24 soru, Mid-Level
- [Denetimli ML: Sınıflandırma](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-supervised-classification.md): 24 soru, Mid-Level
- [Karar Ağaçları ve Topluluk Yöntemleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-trees-ensembles.md): 24 soru, Mid-Level
- [Denetimsiz ML](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-unsupervised.md): 22 soru, Mid-Level
- [ML Pipeline'ları & Doğrulama](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/ml-pipelines-validation.md): 22 soru, Mid-Level
- [Zaman Serileri & Tahminleme](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/time-series-forecasting.md): 22 soru, Mid-Level
- [Deep Learning Temelleri](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/deep-learning-fundamentals.md): 24 soru, Senior
- [TensorFlow & Keras](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/tensorflow-keras.md): 22 soru, Senior
- [CNN ve görüntü sınıflandırma](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/cnn-image-classification.md): 24 soru, Senior
- [RNN ve Diziler](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/rnn-sequences.md): 22 soru, Senior
- [Transformers ve Attention](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/transformers-attention.md): 24 soru, Senior
- [NLP ve Hugging Face](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/nlp-huggingface.md): 24 soru, Senior
- [GenAI ve LangChain](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/genai-langchain.md): 24 soru, Senior
- [MLOps ve Dağıtım](https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/mlops-deployment.md): 24 soru, Senior

---

Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack.
HTML version of this page: https://sharpskill.dev/tr/technologies/data-science/mulakat-sorulari/matplotlib-seaborn