Créer des graphiques en barres visuellement attrayants avec Matplotlib

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Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à créer un graphique en barres à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python. Nous nous concentrerons sur la manière de contrôler la couleur des barres et des entrées de légende. Cela nous aidera à créer un graphique visuellement attrayant, facile à lire et à comprendre.

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.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlotCustomizationGroup(["Plot Customization"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/BasicConceptsGroup(["Basic Concepts"]) matplotlib(("Matplotlib")) -.-> matplotlib/PlottingDataGroup(["Plotting Data"]) python(("Python")) -.-> python/DataStructuresGroup(["Data Structures"]) matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/importing_matplotlib("Importing Matplotlib") matplotlib/BasicConceptsGroup -.-> matplotlib/figures_axes("Understanding Figures and Axes") matplotlib/PlottingDataGroup -.-> matplotlib/bar_charts("Bar Charts") python/DataStructuresGroup -.-> python/lists("Lists") python/DataStructuresGroup -.-> python/tuples("Tuples") matplotlib/PlotCustomizationGroup -.-> matplotlib/legend_config("Legend Configuration") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/importing_modules("Importing Modules") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills matplotlib/importing_matplotlib -.-> lab-48571{{"Créer des graphiques en barres visuellement attrayants avec Matplotlib"}} matplotlib/figures_axes -.-> lab-48571{{"Créer des graphiques en barres visuellement attrayants avec Matplotlib"}} matplotlib/bar_charts -.-> lab-48571{{"Créer des graphiques en barres visuellement attrayants avec Matplotlib"}} python/lists -.-> lab-48571{{"Créer des graphiques en barres visuellement attrayants avec Matplotlib"}} python/tuples -.-> lab-48571{{"Créer des graphiques en barres visuellement attrayants avec Matplotlib"}} matplotlib/legend_config -.-> lab-48571{{"Créer des graphiques en barres visuellement attrayants avec Matplotlib"}} python/importing_modules -.-> lab-48571{{"Créer des graphiques en barres visuellement attrayants avec Matplotlib"}} python/data_visualization -.-> lab-48571{{"Créer des graphiques en barres visuellement attrayants avec Matplotlib"}} end

Importation de la bibliothèque Matplotlib

Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque Matplotlib. Cela peut être fait à l'aide du code suivant :

import matplotlib.pyplot as plt

Définir les données pour le graphique

Ensuite, nous devons définir les données que nous voulons utiliser pour créer le graphique. Dans cet exemple, nous allons créer un graphique montrant l'offre de différents types de fruits. Nous définirons les noms des fruits, les comptes d'offre, les couleurs des barres et les étiquettes de légende comme suit :

fruits = ['apple', 'blueberry', 'cherry', 'orange']
counts = [40, 100, 30, 55]
bar_labels = ['red', 'blue', '_red', 'orange']
bar_colors = ['tab:red', 'tab:blue', 'tab:red', 'tab:orange']

Créer le graphique en barres

Maintenant, nous pouvons créer le graphique en barres à l'aide des données que nous avons définies dans l'Étape 2. Nous utiliserons la méthode bar() du module pyplot de Matplotlib pour créer le graphique. Nous passerons également les paramètres label et color pour contrôler respectivement les entrées de légende et les couleurs des barres. Le code suivant montre comment créer le graphique en barres :

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(fruits, counts, label=bar_labels, color=bar_colors)
ax.set_ylabel('fruit supply')
ax.set_title('Fruit supply by kind and color')
ax.legend(title='Fruit color')
plt.show()

Personnaliser le graphique

Nous pouvons personnaliser le graphique en ajoutant des étiquettes d'axe et un titre. Nous pouvons également changer la couleur des étiquettes d'axe et du titre de la légende. Le code suivant montre comment personnaliser le graphique :

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(fruits, counts, label=bar_labels, color=bar_colors)
ax.set_ylabel('fruit supply', color='blue')
ax.set_xlabel('fruit names', color='blue')
ax.set_title('Fruit supply by kind and color', color='purple')
ax.legend(title='Fruit color', title_color='red', labelcolor='green')
plt.show()

Sommaire

Dans ce laboratoire, nous avons appris à créer un graphique en barres à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python. Nous nous sommes concentrés sur la manière de contrôler la couleur des barres et des entrées de légende. Nous avons également appris à personnaliser le graphique en ajoutant des étiquettes d'axe et un titre. En suivant ces étapes, nous pouvons créer des graphiques visuellement attrayants qui sont faciles à lire et à comprendre.