Création d'un graphique en ligne

Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer un graphique en ligne à l'aide de Python Matplotlib. Un graphique en ligne est un moyen d'afficher des points de données sur une ligne. Il est utilisé pour montrer la tendance d'un ensemble particulier de données au fil du temps.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Notebook pour accéder à Jupyter Notebook pour la pratique.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.

Importation des bibliothèques

Tout d'abord, nous devons importer les bibliothèques nécessaires. Nous allons utiliser la bibliothèque matplotlib.pyplot pour créer notre graphique en ligne.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Création de données

Ensuite, nous devons créer des données que nous allons tracer sur notre ligne. Nous allons utiliser NumPy pour créer quelques points de données aléatoires pour notre ligne.

x = np.linspace(0, 10)

Création du graphique en ligne

Maintenant, nous pouvons créer notre graphique en ligne en utilisant la fonction plot() de matplotlib.pyplot. Nous allons tracer 8 lignes aléatoires en utilisant différentes couleurs du schéma de couleurs Solarized Light.

with plt.style.context('Solarize_Light2'):
    plt.plot(x, np.sin(x) + x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 2 * x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 3 * x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 4 + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 5 * x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 6 * x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 7 * x + np.random.randn(50))
    plt.plot(x, np.sin(x) + 8 * x + np.random.randn(50))

Ajout d'étiquettes et de titre

Nous pouvons ajouter des étiquettes et un titre à notre graphique en ligne en utilisant les fonctions xlabel(), ylabel() et title().

plt.title('8 Random Lines - Line')
plt.xlabel('x label', fontsize=14)
plt.ylabel('y label', fontsize=14)

Affichage du graphique

Enfin, nous pouvons afficher notre graphique en ligne en utilisant la fonction show().

plt.show()

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris à créer un graphique en ligne à l'aide de Python Matplotlib. Nous avons importé les bibliothèques nécessaires, créé des données et utilisé la fonction plot() pour créer notre graphique en ligne. Nous avons ajouté des étiquettes et un titre à notre graphique et l'avons affiché à l'aide de la fonction show().