Introduction
Dans la visualisation de données, les graphiques à points sont utilisés pour montrer la relation entre deux variables. De plus, les histogrammes sont utiles pour montrer la distribution d'une seule variable. Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à créer un graphique à points avec des histogrammes à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python.
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 au carnet Jupyter pour pratiquer.
Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que le carnet Jupyter ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations du carnet Jupyter.
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.
Importez les bibliothèques requises
Dans cette étape, nous allons importer les bibliothèques nécessaires.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
Créez des données aléatoires
Dans cette étape, nous allons créer des données aléatoires pour utiliser dans le graphique à points.
np.random.seed(19680801)
x = np.random.randn(1000)
y = np.random.randn(1000)
Créez un graphique à points
Dans cette étape, nous allons créer un graphique à points à l'aide des données aléatoires de l'Étape 2.
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5.5, 5.5))
ax.scatter(x, y)
ax.set_aspect(1.)
Créez des histogrammes
Dans cette étape, nous allons créer des histogrammes pour les variables x et y à l'aide de make_axes_locatable provenant de mpl_toolkits.axes_grid1.
divider = make_axes_locatable(ax)
ax_histx = divider.append_axes("top", 1.2, pad=0.1, sharex=ax)
ax_histy = divider.append_axes("right", 1.2, pad=0.1, sharey=ax)
ax_histx.xaxis.set_tick_params(labelbottom=False)
ax_histy.yaxis.set_tick_params(labelleft=False)
binwidth = 0.25
xymax = max(np.max(np.abs(x)), np.max(np.abs(y)))
lim = (int(xymax/binwidth) + 1)*binwidth
bins = np.arange(-lim, lim + binwidth, binwidth)
ax_histx.hist(x, bins=bins)
ax_histy.hist(y, bins=bins, orientation='horizontal')
ax_histx.set_yticks([0, 50, 100])
ax_histy.set_xticks([0, 50, 100])
Affichez le graphique
Dans cette étape, nous allons afficher le graphique à points avec les histogrammes.
plt.show()
Sommaire
Dans ce tutoriel, vous avez appris à créer un graphique à points avec des histogrammes à l'aide de la bibliothèque Matplotlib de Python. Vous avez d'abord importé les bibliothèques nécessaires, puis créé des données aléatoires pour le graphique à points. Ensuite, vous avez créé le graphique à points et les histogrammes à l'aide de make_axes_locatable. Enfin, vous avez affiché le graphique.