Guide technique et analyse étape par étape des graphiques de dessin en Python

Guide technique et analyse étape par étape des graphiques de dessin en Python

Introduction :

En termes de visualisation de données, les graphiques sont un outil important qui peut nous aider à comprendre les informations derrière les données de manière plus intuitive. En tant que langage de programmation puissant largement utilisé dans le calcul scientifique et l’analyse de données, Python fournit une bibliothèque riche et flexible pour dessiner différents types de graphiques. Cet article vous présentera le guide technique et l'analyse étape par étape des graphiques de dessin en Python, et fournira des exemples de code spécifiques pour vous aider à mieux maîtriser les compétences associées.

Étape 1 : Installer les bibliothèques dépendantes

Avant de commencer à dessiner des graphiques, nous devons installer certaines bibliothèques de visualisation de données Python. Les bibliothèques couramment utilisées incluent matplotlib, seaborn, plotly, etc., qui offrent une multitude de types de graphiques et d'options de personnalisation. Ces bibliothèques peuvent être facilement installées via la commande pip, par exemple :

pip install matplotlib
pip install seaborn
pip install plotly

Étape 2 : Préparer les données

Avant de commencer à dessiner le graphique, nous devons préparer les données à utiliser. Les données peuvent provenir de n'importe quelle source telle que des fichiers, des bases de données ou des API, mais pour plus de simplicité, nous utiliserons ici l'exemple d'ensemble de données intégré.

import seaborn as sns
iris = sns.load_dataset('iris')

Le code ci-dessus utilise la fonction load_dataset de la bibliothèque seaborn pour charger un ensemble de données classique sur la fleur d'iris. L'ensemble de données contient les quatre caractéristiques de la fleur d'iris (longueur des sépales, largeur des sépales, longueur des pétales et largeur des pétales) et les trois. catégories auxquelles il appartient (Setosa, Versicolor et Virginica).

Étape 3 : Dessinez un graphique

Plusieurs types de graphiques courants seront présentés ci-dessous et des exemples de code correspondants seront fournis.

1. Line Plot

Les graphiques linéaires sont généralement utilisés pour montrer la tendance des changements de données au fil du temps. L'exemple de code suivant trace la longueur des sépales en fonction de l'index dans l'ensemble de données de l'iris.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(iris.index, iris['sepal_length'])
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Sepal Length')
plt.title('Line Plot of Sepal Length')
plt.show()

2. Scatter Plot

Les nuages ​​de points sont généralement utilisés pour montrer la relation entre deux variables. L'exemple de code suivant trace la relation entre la longueur et la largeur des sépales dans un ensemble de données d'iris.

plt.scatter(iris['sepal_length'], iris['sepal_width'])
plt.xlabel('Sepal Length')
plt.ylabel('Sepal Width')
plt.title('Scatter Plot of Sepal Length and Width')
plt.show()

3. Bar Plot

Les graphiques à barres sont souvent utilisés pour comparer les valeurs entre différentes catégories. L'exemple de code suivant trace la longueur moyenne des pétales pour trois catégories de l'ensemble de données iris.

plt.bar(iris['species'], iris['petal_length'].groupby(iris['species']).mean())
plt.xlabel('Species')
plt.ylabel('Mean Petal Length')
plt.title('Bar Plot of Mean Petal Length by Species')
plt.show()

4. Box Plot

Les box plots sont souvent utilisés pour afficher la distribution et les valeurs aberrantes des données. L’exemple de code suivant trace un boxplot de quatre entités dans l’ensemble de données iris.

plt.boxplot([iris['sepal_length'], iris['sepal_width'], iris['petal_length'], iris['petal_width']])
plt.xticks([1, 2, 3, 4], ['Sepal Length', 'Sepal Width', 'Petal Length', 'Petal Width'])
plt.ylabel('Value')
plt.title('Box Plot of Iris Features')
plt.show()

Étape 4 : Personnaliser le graphique

En plus des types de graphiques de base, nous pouvons également embellir le graphique grâce aux options de personnalisation. Par exemple, nous pouvons modifier des attributs tels que la couleur, le type de ligne, la police, etc.

plt.plot(iris.index, iris['sepal_length'], color='red', linestyle='--', linewidth=2)
plt.xlabel('Index')
plt.ylabel('Sepal Length')
plt.title('Line Plot of Sepal Length')
plt.show()

L'exemple de code ci-dessus définit la couleur du graphique linéaire sur rouge, le type de ligne sur ligne pointillée et la largeur de ligne sur 2.

Conclusion :

Cet article présente le guide technique et l'analyse des étapes du dessin de graphiques en Python, et fournit des exemples de code spécifiques pour les graphiques linéaires, les nuages ​​de points, les graphiques à barres et les boîtes à moustaches. Bien que ces exemples ne soient que la pointe de l'iceberg lorsqu'il s'agit de créer des graphiques en Python, une fois que vous maîtrisez ces compétences de base, vous pouvez explorer davantage des types et des fonctions de graphiques plus complexes pour mieux les appliquer aux tâches d'analyse et de visualisation de données. J'espère que cet article vous sera utile dans le dessin de graphiques Python !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!