Matplotlib est une puissante librairie Python pour créer des visualisations. Une tâche fréquente est la représentation graphique de points de données représentés par des coordonnées x et y. Cet article présente différentes méthodes pour y parvenir, allant de graphiques simples à des visualisations personnalisées.
Table des matières
- Méthode 1 : Tracé de ligne de base
- Méthode 2 : Nuage de points
- Méthode 3 : Personnalisation de votre graphique
- Méthode 4 : Représentation graphique de plusieurs jeux de données
- Conclusion
- FAQ
Méthode 1 : Tracé de ligne de base
Les tracés de lignes sont idéaux pour visualiser des données représentant une fonction continue ou une série de points connectés.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Données d'échantillon
x_coords = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) #Utilisation de numpy pour de meilleures performances avec des jeux de données plus importants
y_coords = np.array([2, 4, 1, 3, 5])
# Créer le graphique
plt.plot(x_coords, y_coords)
# Ajouter les étiquettes et le titre
plt.xlabel("Axe des X")
plt.ylabel("Axe des Y")
plt.title("Tracé de ligne de base")
# Afficher le graphique
plt.show()
Méthode 2 : Nuage de points
Les nuages de points sont les plus adaptés lorsque les points de données ne sont pas nécessairement connectés, mettant en évidence la relation entre deux variables sans impliquer de continuité.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# Données d'échantillon
x_coords = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_coords = np.array([2, 4, 1, 3, 5])
# Créer le nuage de points
plt.scatter(x_coords, y_coords)
# Ajouter les étiquettes et le titre
plt.xlabel("Axe des X")
plt.ylabel("Axe des Y")
plt.title("Nuage de points")
# Afficher le graphique
plt.show()
Méthode 3 : Personnalisation de votre graphique
Matplotlib offre de nombreuses options de personnalisation pour créer des graphiques visuellement attrayants et informatifs.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x_coords = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_coords = np.array([2, 4, 1, 3, 5])
# Créer le graphique avec des personnalisations
plt.plot(x_coords, y_coords, marker='o', linestyle='--', color='red', label='Points de données')
# Ajouter les étiquettes et le titre
plt.xlabel("Axe des X")
plt.ylabel("Axe des Y")
plt.title("Graphique personnalisé")
# Ajouter une légende
plt.legend()
# Définir les limites des axes
plt.xlim(0, 6)
plt.ylim(0, 6)
# Ajouter une grille pour une meilleure lisibilité
plt.grid(True)
# Afficher le graphique
plt.show()
Méthode 4 : Représentation graphique de plusieurs jeux de données
Représentez facilement plusieurs jeux de données sur les mêmes axes pour les comparer.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y1 = np.array([2, 4, 1, 3, 5])
y2 = np.array([1, 3, 5, 2, 4])
plt.plot(x, y1, label='Jeu de données 1')
plt.plot(x, y2, label='Jeu de données 2')
plt.xlabel("Axe des X")
plt.ylabel("Axe des Y")
plt.title("Plusieurs jeux de données")
plt.legend()
plt.show()
Conclusion
Matplotlib offre des outils flexibles et puissants pour visualiser les données de coordonnées x, y. Le choix entre les tracés de lignes et les nuages de points dépend de la nature des données et du message souhaité. De nombreuses options de personnalisation permettent de créer des graphiques sur mesure, informatifs et visuellement attrayants.
FAQ
- Q : Que se passe-t-il si mes coordonnées x et y sont dans des listes ou des tableaux différents ? R : Les fonctions de tracé de Matplotlib acceptent les listes ou les tableaux NumPy comme entrée pour les coordonnées x et y.
- Q : Comment puis-je enregistrer mon graphique dans un fichier ? R : Utilisez
plt.savefig("nom_de_fichier.png")(ou une autre extension appropriée comme .pdf, .jpg) après avoir créé le graphique. - Q : Comment gérer les erreurs dans mes données (par exemple, les valeurs NaN) ? R : Matplotlib ignore souvent les valeurs NaN. Envisagez des barres d’erreur ou d’autres méthodes pour représenter l’incertitude.