Tutoriel de visualisation de données avec Matplotlib

Introduction

Ce tutoriel présente l'utilisation de base de la bibliothèque Matplotlib en Python, qui est un outil de visualisation de données populaire en Python. Matplotlib est une bibliothèque qui permet aux utilisateurs de créer des visualisations telles que des graphiques en ligne, des graphiques de dispersion, des graphiques en barres, et bien d'autres encore.

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 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 résoudrons rapidement le problème pour vous.

Importation des bibliothèques requises

Tout d'abord, nous allons importer les bibliothèques nécessaires. Nous utiliserons le module pyplot de la bibliothèque matplotlib pour créer des visualisations.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Création d'un graphique en ligne simple

Nous allons créer un graphique en ligne simple avec des valeurs de l'axe des x allant de 0 à 5 et les valeurs correspondantes de l'axe des y. Nous utiliserons la fonction plot fournie par le module pyplot pour créer le graphique en ligne.

## Création des valeurs de l'axe des x
x = np.arange(0, 5, 0.1)

## Création des valeurs de l'axe des y
y = np.sin(x)

## Création d'un graphique en ligne
plt.plot(x, y)

## Ajout d'un titre et d'étiquettes au graphique
plt.title('Simple Line Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

## Affichage du graphique
plt.show()

Création d'un graphique de dispersion

Nous allons créer un graphique de dispersion avec des valeurs de l'axe des x allant de 0 à 5 et les valeurs correspondantes de l'axe des y. Nous utiliserons la fonction scatter fournie par le module pyplot pour créer le graphique de dispersion.

## Création des valeurs de l'axe des x
x = np.arange(0, 5, 0.1)

## Création des valeurs de l'axe des y
y = np.sin(x)

## Création d'un graphique de dispersion
plt.scatter(x, y)

## Ajout d'un titre et d'étiquettes au graphique
plt.title('Scatter Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

## Affichage du graphique
plt.show()

Création d'un graphique en barres

Nous allons créer un graphique en barres avec des valeurs de l'axe des x allant de 0 à 5 et les valeurs correspondantes de l'axe des y. Nous utiliserons la fonction bar fournie par le module pyplot pour créer le graphique en barres.

## Création des valeurs de l'axe des x
x = np.arange(0, 5, 0.1)

## Création des valeurs de l'axe des y
y = np.sin(x)

## Création d'un graphique en barres
plt.bar(x, y)

## Ajout d'un titre et d'étiquettes au graphique
plt.title('Bar Plot')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

## Affichage du graphique
plt.show()

Création d'un camembert

Nous allons créer un camembert avec cinq secteurs représentant différents points de données. Nous utiliserons la fonction pie fournie par le module pyplot pour créer le camembert.

## Création des données pour le camembert
data = [10, 20, 30, 25, 15]

## Création des étiquettes pour le camembert
labels = ['Donnée 1', 'Donnée 2', 'Donnée 3', 'Donnée 4', 'Donnée 5']

## Création d'un camembert
plt.pie(data, labels=labels)

## Ajout d'un titre au graphique
plt.title('Camembert')

## Affichage du graphique
plt.show()

Sommaire

Dans ce tutoriel, nous avons appris à utiliser la bibliothèque Matplotlib pour créer des visualisations de base telles que des graphiques en ligne, des graphiques de dispersion, des graphiques en barres et des camemberts. Nous avons utilisé le module pyplot de la bibliothèque matplotlib pour créer ces visualisations. Matplotlib est un puissant outil de visualisation de données en Python et peut être utilisé pour créer une grande variété de visualisations.