Visualisation avec Matplotlib
Matplotlib est l’une des bibliothèques les plus utilisées pour créer des visualisations statiques en Python. Dans ce chapitre, nous explorerons les bases de Matplotlib, la personnalisation des graphiques pour les adapter à vos besoins spécifiques, et les techniques avancées de gestion des graphiques pour rendre vos visualisations plus interactives et informatives. À travers ce chapitre, vous apprendrez à créer des graphiques professionnels et à maîtriser les différents outils de cette bibliothèque.
Ce que vous allez apprendre dans ce chapitre :
Création de Graphiques de Base
- Courbes (plot) : Tracez des courbes pour visualiser l’évolution d’une variable continue dans le temps ou selon une autre variable.
- Graphiques en barres (bar) : Représentez des comparaisons entre différentes catégories à l’aide de barres verticales ou horizontales.
- Histogrammes (hist) : Analysez la distribution d’une variable continue en regroupant les valeurs en intervalles.
- Scatter plots (scatter) : Visualisez les relations entre deux variables numériques à l’aide de points dispersés.
- Boîte à moustaches : Résumez la distribution d’une variable et détectez les valeurs aberrantes avec les boxplots.
- Diagramme circulaire (pie) : Illustrez la composition d’un ensemble avec un graphique en secteurs.
Personnalisation des Graphiques
- Titre et Labels : Ajoutez un titre clair et des étiquettes aux axes pour contextualiser vos visualisations.
- Légendes : Utilisez les légendes pour identifier les différentes séries de données dans un graphique.
- Couleurs, styles de lignes et marqueurs : Rendez vos graphiques plus lisibles et esthétiques avec des styles visuels personnalisés.
- Annotation : Mettez en valeur des points spécifiques de vos graphiques grâce à des annotations textuelles.
- Axes et ticks : Contrôlez l’affichage des axes, l’échelle, les graduations et les étiquettes pour plus de précision.
- Optimisation de la mise en page : Ajustez l’espacement, la taille et la disposition pour une présentation claire et professionnelle.
Gestion Avancée des Graphiques
- Ajout de sous-graphiques (subplot, gridspec) : Créez des visualisations complexes en combinant plusieurs graphiques dans une seule figure pour comparer facilement différentes perspectives.
- Sauvegarde et export des visualisations : Apprenez à enregistrer vos graphiques dans différents formats (PNG, PDF, SVG, etc.) pour les intégrer dans des rapports ou présentations.
💡 Matplotlib est un outil flexible et puissant, essentiel pour transformer vos données en graphiques clairs, précis et attrayants.