Introduction
Matplotlib est une bibliothèque de visualisation de données largement utilisée en Python. Elle est capable de créer différents types de graphiques et diagrammes tels que des graphiques en ligne, des diagrammes en barres, des nuages de points, etc. Dans ce tutoriel, nous allons vous guider tout au long du processus de création d'un graphique de démonstration de conversion de dates à l'aide de Matplotlib.
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 Carnet d'étude pour accéder à Jupyter Notebook pour pratiquer.
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 réglerons rapidement le problème pour vous.
Importez les bibliothèques nécessaires
Avant de commencer à créer le graphique, nous devons importer les bibliothèques requises, qui sont Matplotlib, NumPy et datetime. Copiez et collez le code suivant :
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.dates import DateFormatter, DayLocator, HourLocator, drange
Définissez les dates et le delta
Ensuite, nous allons définir les valeurs de dates et de delta à l'aide de la bibliothèque datetime. La plage de dates ira du 2 mars 2000 au 6 mars 2000, avec un intervalle de 6 heures. Copiez et collez le code suivant :
date1 = datetime.datetime(2000, 3, 2)
date2 = datetime.datetime(2000, 3, 6)
delta = datetime.timedelta(hours=6)
dates = drange(date1, date2, delta)
Définissez les valeurs de y
Après avoir défini la plage de dates, nous allons créer les valeurs de y à l'aide de la fonction arange de NumPy. Les valeurs de y auront la même longueur que le nombre de dates. Copiez et collez le code suivant :
y = np.arange(len(dates))
Créez le graphique
Maintenant, nous pouvons créer le graphique à l'aide des dates et des valeurs de y. Nous allons tout d'abord créer un objet figure et d'axe à l'aide de la fonction subplots. Ensuite, nous traçons le graphique à l'aide de la fonction plot. Copiez et collez le code suivant :
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dates, y**2, 'o')
Réglez l'axe des x et formatez les dates
Pour rendre le graphique plus lisible, nous allons définir les limites de l'axe des x sur les premières et dernières dates de la plage. Nous allons également définir les repères principaux et secondaires sur DayLocator et HourLocator respectivement. Enfin, nous allons formater les dates à l'aide de la fonction DateFormatter. Copiez et collez le code suivant :
ax.set_xlim(dates[0], dates[-1])
ax.xaxis.set_major_locator(DayLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(HourLocator(range(0, 25, 6)))
ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%Y-%m-%d'))
ax.fmt_xdata = DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
Faites pivoter les étiquettes de l'axe des x
Par défaut, les étiquettes de l'axe des x sont en orientation horizontale. Nous pouvons faire pivoter les étiquettes pour les mettre en orientation diagonale afin de les rendre plus lisibles. Copiez et collez le code suivant :
fig.autofmt_xdate()
Affichez le graphique
Enfin, nous pouvons afficher le graphique à l'aide de la fonction show. Copiez et collez le code suivant :
plt.show()
Sommaire
Dans ce tutoriel, nous avons appris à créer un graphique de démonstration de conversion de dates à l'aide de Matplotlib. Nous avons abordé l'importation des bibliothèques nécessaires, la définition des dates et des valeurs de y, la création du graphique, la mise en forme de l'axe des x et l'affichage du graphique. Avec ces connaissances, vous pouvez commencer à créer vos propres graphiques et diagrammes personnalisés à l'aide de Matplotlib.