Partir de zéro : guide du débutant pour créer des graphiques en Python

From Scratch : Guide du débutant sur la création de graphiques en Python

Introduction
Dans le monde moderne de l'analyse et de la visualisation des données, la création de graphiques est une compétence clé. En tant que langage de programmation puissant et facile à apprendre, Python fournit une multitude de bibliothèques et d'outils qui rendent le dessin de différents types de graphiques simple et intuitif. Cet article vous expliquera comment utiliser la bibliothèque Matplotlib de Python pour dessiner des graphiques et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Installez la bibliothèque Matplotlib
Matplotlib est l'un des outils de dessin les plus populaires et les plus couramment utilisés en Python. Avant de commencer, vous devez d'abord installer la bibliothèque Matplotlib via la commande suivante :

pip install matplotlib

2. Dessiner des graphiques linéaires
Les graphiques linéaires sont l'un des types de graphiques les plus simples et les plus courants. Dans Matplotlib, nous pouvons utiliser la fonction plot() pour dessiner des graphiques linéaires. Voici un exemple de code simple :

importer matplotlib.pyplot en tant que plt

Définir les données

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

Dessinez un graphique linéaire

plt.plot(x, y)

Définissez les étiquettes du titre et des axes

plt.title("Linear Graph")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel(" Y-axis")

Afficher le graphique

plt.show()

Dans le code ci-dessus, nous avons d'abord importé le module pyplot de la bibliothèque Matplotlib et utilisé la fonction plot() pour dessiner des graphiques linéaires. Ensuite, les noms du titre et des axes sont définis respectivement via les fonctions title(), xlabel() et ylabel(). Enfin, utilisez la fonction show() pour afficher le graphique.

3. Dessinez un nuage de points
Un nuage de points est utilisé pour montrer la relation entre deux variables. Nous pouvons dessiner un nuage de points en utilisant la fonction scatter(). Voici un exemple de code simple :

importer matplotlib.pyplot en tant que plt

Définir les données

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

Dessinez un nuage de points

plt.scatter(x, y)

Définissez les étiquettes du titre et des axes

plt.title("Scatter Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel( " Axe Y")

Afficher le graphique

plt.show()

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la fonction scatter() pour dessiner un nuage de points. Les autres étapes sont similaires à l’exemple du dessin d’un graphique linéaire.

4. Dessinez un histogramme
Les histogrammes sont souvent utilisés pour afficher la fréquence de données discrètes ou comparer la relation entre différentes catégories. Dans Matplotlib, nous pouvons utiliser la fonction bar() pour dessiner des histogrammes. Voici un exemple de code simple :

import matplotlib.pyplot as plt

define data

x = ["A", "B", "C", "D", "E"]
y = [20 , 15, 25, 10, 30]

Dessinez un graphique à barres

plt.bar(x, y)

Définissez les étiquettes du titre et des axes

plt.title("Bar Chart")
plt.xlabel("Catégories ")
plt.ylabel("Values")

Afficher le graphique

plt.show()

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la fonction bar() pour dessiner un histogramme. D'autres étapes nécessitent également de définir les étiquettes du titre et des axes, ainsi que d'afficher le graphique à l'aide de la fonction show().

5. Dessinez un diagramme circulaire
Les diagrammes circulaires sont souvent utilisés pour montrer la proportion ou la fréquence de différentes catégories. Dans Matplotlib, nous pouvons utiliser la fonction pie() pour dessiner des diagrammes circulaires. Voici un exemple de code simple :

import matplotlib.pyplot as plt

Define data

sizes = [30, 15, 25, 10, 20]
labels = ["A", "B", "C" , "D", "E"]

Dessinez un diagramme circulaire

plt.pie(sizes, labels=labels)

Définissez le titre

plt.title("Pie Chart")

Affichez le diagramme

plt .show ()

Dans le code ci-dessus, nous utilisons la fonction pie() pour dessiner un diagramme circulaire. La liste des tailles définit la taille de chaque catégorie et la liste des étiquettes définit les étiquettes de chaque catégorie.

Conclusion
Dessiner des graphiques est une compétence importante dans l'analyse et la visualisation des données. Matplotlib fournit des fonctions puissantes et des outils de dessin flexibles, nous permettant de créer facilement différents types de graphiques. Dans cet article, nous expliquons comment utiliser la bibliothèque Matplotlib pour dessiner des tracés linéaires, des nuages ​​de points, des graphiques à barres et des diagrammes circulaires, et fournissons des exemples de code spécifiques. J'espère que cet article pourra vous aider à démarrer avec les graphiques Python et à jouer un rôle dans votre travail d'analyse de données.

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!