Créer des graphiques d'événements avec Matplotlib

Introduction

Dans ce laboratoire, vous allez apprendre à créer un graphique d'événements à l'aide de Matplotlib. Un graphique d'événements est un moyen de montrer l'occurrence d'événements au fil du temps. Les événements peuvent être représentés sous forme de lignes ou de points. Ce laboratoire vous guidera dans la création de graphiques d'événements horizontaux et verticaux avec différentes propriétés de ligne.

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 de notes pour accéder au carnet Jupyter Notebook pour pratiquer.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que le carnet Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations du carnet 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 et définition de la graine aléatoire

Nous allons commencer par importer les bibliothèques nécessaires et définir une graine aléatoire pour la reproductibilité.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

import matplotlib

matplotlib.rcParams['font.size'] = 8.0

## Fixing random state for reproducibility
np.random.seed(19680801)

Création de données aléatoires

Ensuite, nous allons créer quelques données aléatoires pour les utiliser dans nos graphiques d'événements.

data1 = np.random.random([6, 50])

Définir les couleurs et les propriétés des lignes pour le premier graphique d'événements

Nous allons définir des couleurs et des propriétés de ligne différentes pour chaque ensemble de positions dans le premier graphique d'événements.

colors1 = [f'C{i}' for i in range(6)]

lineoffsets1 = [-15, -3, 1, 1.5, 6, 10]
linelengths1 = [5, 2, 1, 1, 3, 1.5]

Créer le premier graphique d'événements - orientation horizontale

Nous allons créer le premier graphique d'événements en orientation horizontale.

fig, axs = plt.subplots(2, 2)

axs[0, 0].eventplot(data1, colors=colors1, lineoffsets=lineoffsets1,
                    linelengths=linelengths1)

Créer le premier graphique d'événements - orientation verticale

Nous allons créer le premier graphique d'événements en orientation verticale.

axs[1, 0].eventplot(data1, colors=colors1, lineoffsets=lineoffsets1,
                    linelengths=linelengths1, orientation='vertical')

Création de données aléatoires pour le second graphique d'événements

Nous allons créer un autre ensemble de données aléatoires pour le second graphique d'événements. Nous utiliserons la distribution gamma à des fins esthétiques.

data2 = np.random.gamma(4, size=[60, 50])

Définir les propriétés des lignes pour le second graphique d'événements

Nous allons utiliser des valeurs individuelles pour les propriétés des lignes dans le second graphique d'événements. Ces valeurs seront utilisées pour tous les ensembles de données, sauf pour lineoffsets2, qui définit l'incrément entre chaque ensemble de données.

colors2 = 'black'
lineoffsets2 = 1
linelengths2 = 1

Créer le second graphique d'événements - orientation horizontale

Nous allons créer le second graphique d'événements en orientation horizontale.

axs[0, 1].eventplot(data2, colors=colors2, lineoffsets=lineoffsets2,
                    linelengths=linelengths2)

Créer le second graphique d'événements - orientation verticale

Nous allons créer le second graphique d'événements en orientation verticale.

axs[1, 1].eventplot(data2, colors=colors2, lineoffsets=lineoffsets2,
                    linelengths=linelengths2, orientation='vertical')

Afficher les graphiques d'événements

Nous allons afficher les graphiques d'événements en utilisant plt.show().

plt.show()

Sommaire

Dans ce laboratoire, vous avez appris à créer des graphiques d'événements avec Matplotlib. Vous avez appris à créer des graphiques d'événements horizontaux et verticaux avec différentes propriétés de ligne. En suivant le guide étape par étape, vous pouvez facilement créer vos propres graphiques d'événements pour vos données.