Création de graphiques à points de dispersion avec légendes

Introduction

Les graphiques à points de dispersion sont utilisés pour visualiser la relation entre deux variables. Un graphique à points de dispersion avec une légende est utile lorsqu'il y a plusieurs groupes dans les données et que l'on veut les distinguer dans le graphique. Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer des graphiques à points de dispersion avec des légendes en Python à l'aide de la bibliothèque Matplotlib.

Conseils sur la machine virtuelle

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

Importation des bibliothèques requises

Nous commençons par importer les bibliothèques nécessaires, y compris NumPy et Matplotlib.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Création d'un graphique à points de dispersion avec plusieurs groupes

Nous pouvons créer un graphique à points de dispersion avec plusieurs groupes en parcourant chaque groupe et en créant un graphique à points de dispersion pour ce groupe. Nous spécifions la couleur, la taille et la transparence des marqueurs pour chaque groupe en utilisant respectivement les paramètres c, s et alpha. Nous définissons également le paramètre label sur le nom du groupe, qui sera utilisé dans la légende.

fig, ax = plt.subplots()
for color in ['tab:blue', 'tab:orange', 'tab:green']:
    n = 750
    x, y = np.random.rand(2, n)
    scale = 200.0 * np.random.rand(n)
    ax.scatter(x, y, c=color, s=scale, label=color,
               alpha=0.3, edgecolors='none')

ax.legend()
ax.grid(True)

plt.show()

Création automatique de légende

Nous pouvons également utiliser la méthode PathCollection.legend_elements pour créer automatiquement une légende pour un graphique à points de dispersion. Cette méthode tentera de déterminer un nombre utile d'entrées de légende à afficher et renverra un tuple de poignées et d'étiquettes.

N = 45
x, y = np.random.rand(2, N)
c = np.random.randint(1, 5, size=N)
s = np.random.randint(10, 220, size=N)

fig, ax = plt.subplots()

scatter = ax.scatter(x, y, c=c, s=s)

## produire une légende avec les couleurs uniques du graphique à points de dispersion
legend1 = ax.legend(*scatter.legend_elements(),
                    loc="lower left", title="Classes")
ax.add_artist(legend1)

## produire une légende avec une tranche d'échelles du graphique à points de dispersion
handles, labels = scatter.legend_elements(prop="sizes", alpha=0.6)
legend2 = ax.legend(handles, labels, loc="upper right", title="Sizes")

plt.show()

Personnalisation des éléments de la légende

Nous pouvons personnaliser davantage les éléments de la légende en utilisant des arguments supplémentaires dans la méthode PathCollection.legend_elements. Par exemple, nous pouvons spécifier le nombre d'entrées de légende à créer et comment elles devraient être étiquetées.

volume = np.random.rayleigh(27, size=40)
amount = np.random.poisson(10, size=40)
ranking = np.random.normal(size=40)
price = np.random.uniform(1, 10, size=40)

fig, ax = plt.subplots()

## Étant donné que le prix est beaucoup trop petit lorsqu'il est utilisé comme taille pour ``s``,
## nous le normalisons à des tailles de points utiles, s=0.3*(prix*3)**2
scatter = ax.scatter(volume, amount, c=ranking, s=0.3*(price*3)**2,
                     vmin=-3, vmax=3, cmap="Spectral")

## Créer une légende pour le classement (couleurs). Même s'il y a 40 classements différents,
## nous ne voulons montrer que 5 d'entre eux dans la légende.
legend1 = ax.legend(*scatter.legend_elements(num=5),
                    loc="upper left", title="Ranking")
ax.add_artist(legend1)

## Créer une légende pour le prix (tailles). Étant donné que nous voulons montrer les prix
## en dollars, nous utilisons l'argument *func* pour fournir l'inverse de la fonction
## utilisée pour calculer les tailles ci-dessus. Le *fmt* assure d'afficher le prix
## en dollars. Notez comment nous visons 5 éléments ici, mais obtenons seulement 4 dans la
## légende créée en raison des prix arrondis automatiques qui sont choisis pour nous.
kw = dict(prop="sizes", num=5, color=scatter.cmap(0.7), fmt="$ {x:.2f}",
          func=lambda s: np.sqrt(s/.3)/3)
legend2 = ax.legend(*scatter.legend_elements(**kw),
                    loc="lower right", title="Price")

plt.show()

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris à créer des graphiques à points de dispersion avec légendes en Python en utilisant la bibliothèque Matplotlib. Nous avons créé des graphiques à points de dispersion avec plusieurs groupes et la création automatique de légendes. Nous avons également personnalisé les éléments de la légende en utilisant la méthode PathCollection.legend_elements. Les graphiques à points de dispersion avec légendes sont utiles pour visualiser la relation entre deux variables avec plusieurs groupes.