Diagramme circulaire
Le diagramme circulaire, ou pie chart, est une représentation graphique classique utilisée pour illustrer la répartition proportionnelle d’un ensemble de catégories au sein d’un total. Chaque secteur du cercle correspond à une part relative d’une catégorie, ce qui facilite la visualisation des parts de marché, des répartitions ou des compositions.
Ce type de graphique est particulièrement intuitif pour montrer des proportions simples, mais il est recommandé de limiter le nombre de catégories afin de garantir une bonne lisibilité.
Matplotlib propose des outils simples et flexibles pour créer des diagrammes circulaires personnalisables, permettant d’ajouter des labels, des pourcentages, et de jouer sur les couleurs pour une meilleure clarté.
Cette section vous guidera dans la création et l’interprétation des diagrammes circulaires pour une présentation efficace de vos données catégorielles.
Fonctions :
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plt.pie()
La fonction plt.pie() permet de créer un graphique circulaire (camembert), utilisé pour représenter des proportions ou des pourcentages d'un ensemble de données.
Importation :
import matplotlib.pyplot as plt
Attributs :
Paramètre Type Description Valeur par défaut x
array-like Les données à représenter sous forme de camembert (ex : les tailles des parts). None
labels
array-like Les étiquettes à associer à chaque part du graphique. None
colors
array-like / str Les couleurs des parts du camembert. Peut être une liste de couleurs ou un nom de palette. None
autopct
str / function Format de texte à afficher pour chaque part (par exemple, pour afficher des pourcentages). None
startangle
float Angle de départ du graphique, en degrés. None
explode
array-like Permet de "décoller" une part du graphique en spécifiant l'offset (ex : [0.1, 0, 0, 0.1]). None
Exemple de code :
import matplotlib.pyplot as plt # Données à représenter sizes = [15, 30, 45, 10] labels = ['A', 'B', 'C', 'D'] colors = ['gold', 'yellowgreen', 'lightcoral', 'lightskyblue'] # Création du graphique en camembert plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct='%1.1f%%', startangle=90) # Afficher le graphique plt.show()