Introduction à Matplotlib

Matplotlib est une bibliothèque Python populaire pour créer des visualisations, notamment des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des nuages de points et bien plus encore.

Dans cette leçon, vous apprendrez à utiliser Matplotlib pour créer et personnaliser différents types de graphiques.

Installer Matplotlib

Pour installer Matplotlib, utilisez la commande suivante dans votre terminal :

pip install matplotlib

Une fois l’installation terminée, vous pouvez l’importer dans vos scripts Python :

# Importing matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

print("Matplotlib imported successfully")

Créer un graphique linéaire simple

Vous pouvez créer un graphique linéaire de base avec la fonction plot() de Matplotlib :

# Creating a simple line plot
import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]

plt.plot(x, y)
plt.title("Simple Line Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

Personnaliser les graphiques

Matplotlib vous permet de personnaliser les graphiques avec des titres, des étiquettes, des légendes et différents styles de lignes :

# Customizing a plot
plt.plot(x, y, label="Line 1", linestyle="--", color="red")
plt.legend()
plt.title("Customized Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

Créer des graphiques à barres

Les graphiques à barres sont utiles pour comparer des catégories. Utilisez la fonction bar() pour créer un graphique à barres :

# Creating a bar chart
categories = ["A", "B", "C"]
values = [10, 15, 7]

plt.bar(categories, values, color="blue")
plt.title("Bar Chart")
plt.xlabel("Categories")
plt.ylabel("Values")
plt.show()

Créer des nuages de points

Les nuages de points sont utiles pour montrer les relations entre deux variables. Utilisez la fonction scatter() :

# Creating a scatter plot
x = [5, 7, 8, 7]
y = [3, 8, 6, 4]

plt.scatter(x, y, color="green")
plt.title("Scatter Plot")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

Créer des histogrammes

Les histogrammes montrent la distribution d’un ensemble de données. Utilisez la fonction hist() :

# Creating a histogram
data = [1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5]

plt.hist(data, bins=5, color="purple")
plt.title("Histogram")
plt.xlabel("Bins")
plt.ylabel("Frequency")
plt.show()

Ajouter plusieurs graphiques

Vous pouvez ajouter plusieurs graphiques à la même figure à l’aide de la fonction subplot() :

# Adding multiple plots
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot([1, 2, 3], [4, 5, 6])
plt.title("First Plot")

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.bar([1, 2, 3], [7, 8, 9])
plt.title("Second Plot")

plt.tight_layout()
plt.show()

Erreurs courantes avec Matplotlib

Voici quelques erreurs à éviter :

• Oublier d’appeler plt.show() pour afficher le graphique.
• Utiliser des éléments qui se chevauchent sans ajuster la mise en page.
• Ne pas étiqueter les axes et les graphiques pour garantir leur clarté.

Qu'avez-vous appris ?

Dans cette leçon, vous avez appris :

• Comment installer et importer la bibliothèque Matplotlib.
• Comment créer des graphiques linéaires, des diagrammes en barres, des nuages de points et des histogrammes.
• Comment personnaliser les graphiques avec des étiquettes, des légendes et plusieurs graphiques.

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