• Çizgi Grafikler (plot): Zaman serisi verileri, fonksiyon grafikleri veya iki değişken arasındaki ilişkinin gösterilmesinde idealdir.
• Saçılım Grafikleri (scatter): İki sayısal değişken arasındaki korelasyonu veya veri noktalarının dağılımını incelemek için kullanılır. Özellikle büyük veri setlerinde yoğunluk bölgelerini göstermek için `scatter` fonksiyonunun farklı kullanımları mevcuttur.
• Çubuk Grafikler (bar): Kategorik verilerin karşılaştırılmasında veya farklı grupların değerlerini göstermede etkilidir. Dikey veya yatay olarak çizilebilirler.
• Histogramlar (histogram): Bir veri setindeki değerlerin frekans dağılımını görselleştirmek için kullanılır. Verinin yoğunlaştığı bölgeleri ve aykırı değerleri belirlemeye yardımcı olur.
• Pasta Grafikler (pie): Bir bütünün parçalarını veya yüzdelik dilimlerini göstermek için kullanılır. Genellikle küçük sayıda kategori için daha uygundur.

% Çizgi Grafik Örneği
x = 0:0.1:2*pi;
y = sin(x);
figure;
plot(x, y, 'b-o', 'LineWidth', 1.5, 'MarkerSize', 6);
title('Sinüs Fonksiyonu');
xlabel('Açı (Radyan)');
ylabel('Sin(x)');
grid on;

% Saçılım Grafik Örneği
rng(1); % Rastgele sayı üreticiyi sıfırla
x_scatter = randn(100, 1);
y_scatter = 2 * x_scatter + randn(100, 1) * 0.5;
figure;
scatter(x_scatter, y_scatter, 'filled', 'MarkerFaceColor', [0.85 0.33 0.1]);
title('Rastgele Saçılım Grafiği');
xlabel('Değişken 1');
ylabel('Değişken 2');

% Histogram Örneği
data = randn(1000, 1) * 2 + 5; % Ortalama 5, standart sapma 2 olan normal dağılım
figure;
histogram(data, 20, 'FaceColor', [0.47 0.67 0.19], 'EdgeColor', 'k');
title('Veri Dağılımı Histogramı');
xlabel('Değer');
ylabel('Frekans');

• Başlıklar ve Eksen Etiketleri: `title()`, `xlabel()`, `ylabel()` fonksiyonları ile grafiklere ve eksenlere açıklayıcı başlıklar ekleyebilirsiniz. Bu, grafiğin konusunu ve eksenlerin neyi temsil ettiğini açıkça belirtir.
• Lejantlar (Legend): Birden fazla veri serisi içeren grafiklerde `legend()` fonksiyonu ile her serinin neyi temsil ettiğini gösteren bir lejant eklemek, grafiğin okunabilirliğini artırır.
• Renkler, Çizgi Stilleri ve İşaretçiler: `plot`, `scatter` gibi fonksiyonlara ek argümanlar vererek veya `set()` fonksiyonunu kullanarak çizgi renklerini, kalınlıklarını, stillerini (kesikli, noktalı vb.) ve veri noktalarının işaretleyicilerini değiştirebilirsiniz. MATLAB'ın geniş renk haritaları (colormap) da özellikle ısı haritaları gibi görselleştirmelerde önemlidir.
• Eksen Limitleri ve Ölçekler: `xlim()`, `ylim()`, `zlim()` ile eksen aralıklarını manuel olarak ayarlayabilir veya `axis auto` ile otomatik ölçeklemeyi geri yükleyebilirsiniz. Logaritmik ölçekler için `semilogx`, `semilogy`, `loglog` gibi özel plot fonksiyonları mevcuttur.
• Grid Hatları: `grid on` komutu ile grafiğe kılavuz çizgileri ekleyerek belirli noktaların değerlerini okumayı kolaylaştırabilirsiniz.
• Açıklamalar ve Oklar: `text()` ve `annotation()` gibi fonksiyonlarla grafiğe metin kutuları, oklar ve şekiller ekleyerek belirli veri noktalarını veya bölgeleri vurgulayabilirsiniz.

% Çoklu Çizgi Grafik ve Özelleştirme
x = 0:0.01:2*pi;
y1 = sin(x);
y2 = cos(x);
y3 = sin(2*x);

figure;
plot(x, y1, 'r-', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Sin(x)');
hold on; % Aynı eksenlere çizmeye devam et
plot(x, y2, 'b--', 'LineWidth', 1.5, 'DisplayName', 'Cos(x)');
plot(x, y3, 'g:', 'LineWidth', 1, 'DisplayName', 'Sin(2x)');
hold off;

title('Trigonometrik Fonksiyonlar Karşılaştırması', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold');
xlabel('Açı (Radyan)', 'FontSize', 12);
ylabel('Değer', 'FontSize', 12);
legend('Location', 'bestoutside');
grid on;
xlim([0 2*pi]);
ylim([-1.5 1.5]);

% Grafiğe metin ve ok ekleme
text(pi/2, 1.1, 'Maksimum Nokta', 'Color', 'red', 'FontSize', 10, 'HorizontalAlignment', 'center');
annotation('arrow', [0.3 0.35], [0.75 0.7]);

• 3D Çizgi Grafikler (plot3): Üç boyutlu uzayda noktaları veya çizgileri çizer.
• Yüzey ve Kafes Grafikler (surf, mesh): Fonksiyonların veya matris verilerinin 3D yüzeylerini görselleştirmek için kullanılır. `surf` yüzeyi renklendirirken, `mesh` sadece ağ yapısını gösterir.
• Kontur Grafikler (contour): İki boyutlu bir düzlemde 3D verinin eş yükseklik eğrilerini gösterir. Topografik haritalara benzer.
• Isı Haritaları (heatmap): Matris verilerindeki değerlerin yoğunluğunu renk tonları ile gösterir. Genellikle korelasyon matrisleri veya gen ifadesi verileri için kullanılır.
• Subplot'lar: Bir figür penceresinde birden fazla grafik düzenlemek için `subplot()` fonksiyonu kullanılır. Bu, farklı veri görünümlerini veya farklı analiz sonuçlarını yan yana karşılaştırmayı kolaylaştırır.
• Animasyonlar: Zamanla değişen verileri veya simülasyon sonuçlarını göstermek için animasyonlar oluşturulabilir. `animatedline` veya `getframe` ile videolar kaydedilebilir.

% Subplot ve 3D Grafik
[X, Y, Z] = peaks(25); % Bir 3D yüzey örneği

figure;
subplot(1, 2, 1); % 1 satır, 2 sütun, 1. grafik
surf(X, Y, Z);
title('3D Yüzey Grafiği');
xlabel('X Ekseni');
ylabel('Y Ekseni');
zlabel('Z Ekseni');
colorbar; % Renk skalası ekle

subplot(1, 2, 2); % 1 satır, 2 sütun, 2. grafik
contour(X, Y, Z, 15); % 15 kontur seviyesi
title('Kontur Grafiği');
xlabel('X Ekseni');
ylabel('Y Ekseni');
hold on;
plot(0, 0, 'rx', 'MarkerSize', 10, 'LineWidth', 2); % Merkezi işaretle
text(0.1, 0.1, 'Merkez', 'Color', 'red');
hold off;

• Amaca Uygunluk: Görselleştirmenin amacını net bir şekilde belirleyin. Bir ilişkiyi mi, bir dağılımı mı, yoksa bir karşılaştırmayı mı göstermek istiyorsunuz? Doğru grafik türünü seçmek, mesajınızı net bir şekilde iletmenin ilk adımıdır.
• Basitlik ve Anlaşılırlık: Gereksiz karmaşıklıktan kaçının. Bir grafiğin amacı, karmaşık veriyi basitleştirmek ve ana mesajı hemen aktarmaktır. Fazla renk, gereksiz 3D efektler veya kalabalık etiketler görseli bozabilir.
• Renk Seçimi: Renkleri dikkatli kullanın. Anlamlı renk paletleri seçin (örneğin, sıcak-soğuk renkler, ardışık veya diverjan paletler). Renk körlüğünü de göz önünde bulundurun.
• Etiketleme ve Açıklamalar: Her zaman eksenleri, grafiği ve lejantı etiketleyin. Gerekirse belirli noktaları veya bölgeleri metin kutuları veya oklarla açıklayın.
• Tutarlılık: Birden fazla grafik kullanıyorsanız, tutarlı renkler, yazı tipleri ve stiller kullanmaya özen gösterin.
• Verinin Doğru Temsili: Eksen ölçeklendirmeleri, veri manipülasyonları veya grafik kesintileri gibi yanıltıcı tekniklerden kaçının. Veriyi her zaman doğru ve tarafsız bir şekilde temsil edin.

"Veri görselleştirme, istatistiksel veriyi görsel bir temsil haline getirerek, anlaşılması ve yorumlanması daha kolay hale getirme sanatıdır." - Edward Tufte

Genişletmek için tıkla ...

• App Designer: Etkileşimli veri görselleştirme uygulamaları oluşturmak için sürükle-bırak arayüzü sunar. Kullanıcıların veriyi dinamik olarak incelemesine olanak tanır.
• Toolbox'lar: Birçok özel görselleştirme aracı, MATLAB'ın çeşitli toolbox'larında bulunur. Örneğin, İstatistik ve Makine Öğrenimi Toolbox'ı (Statistics and Machine Learning Toolbox) gelişmiş dağılım grafikleri ve kümeleme görselleştirmeleri sunarken, Görüntü İşleme Toolbox'ı (Image Processing Toolbox) görüntü ve video verilerini görselleştirmek için güçlü araçlar sağlar.
• MATLAB Graphics Object System: Her grafik öğesi (eksennler, çizgiler, metinler) bir obje olarak temsil edilir ve bu objelerin özellikleri programatik olarak değiştirilebilir. Bu, görselleştirmeler üzerinde tam kontrol sağlar.
• Yüksek Kaliteli Çıktılar: Grafikleri çeşitli formatlarda (PNG, JPEG, TIFF, PDF, EPS vb.) yüksek çözünürlükte kaydedebilirsiniz. `print()` fonksiyonu bu konuda oldukça esneklik sunar.