Graphiques en lignes et en barres avec matplotlib
Tracer directement à partir d’un DataFrame
Graphiques en lignes et en barres avec matplotlib est une leçon Data Science Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 3 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Data Science Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Les images surpassent les tableaux
Un mur de nombres dissimule les tendances. Un graphique rapide les révèle instantanément, raison pour laquelle toute analyse se termine par un plot. 📊
Importez pyplot une seule fois
Le moteur de dessin se trouve dans matplotlib.pyplot, presque toujours importé sous le nom plt. Cet alias court garde chaque appel de graphique bien lisible.
import matplotlib.pyplot as pltLes graphiques en courbes montrent l’évolution
Choisissez un graphique en courbes lorsqu’une donnée évolue sur un axe continu, par exemple lorsque les ventes augmentent de mois en mois.
plt.plot(months, sales)Les barres comparent les catégories
Utilisez un graphique à barres pour comparer des groupes distincts côte à côte, comme les ventes totales de chaque région.
plt.bar(regions, totals)Tracez directement depuis pandas
Chaque Series et DataFrame possède un .plot intégré qui appelle matplotlib pour vous, ce qui vous évite la configuration manuelle.
df["sales"].plot()Choisissez le type
Le graphique pandas accepte un argument kind. Transmettez kind="bar" pour des barres ou omettez-le pour obtenir la courbe par défaut.
df["sales"].plot(kind="bar")Regroupez puis tracez
Un résumé regroupé se prête parfaitement au tracé, car son index devient l’axe des x. Regroupez, agrégez, puis enchaînez .plot.
df.groupby("region")["sales"].sum().plot(kind="bar")Affichez la figure
En dehors d’un notebook, vous devez appeler plt.show pour ouvrir la fenêtre. Dans Jupyter, le graphique apparaît automatiquement.
plt.show()Ajustez la taille
Les petits graphiques masquent les détails. Transmettez figsize comme largeur et hauteur en pouces pour donner à votre graphique suffisamment d’espace.
df["sales"].plot(figsize=(8, 4))Ajoutez plusieurs courbes
Appelez plt.plot plusieurs fois avant l’affichage : matplotlib superpose chaque courbe sur les mêmes axes pour faciliter la comparaison.
Effacez avant de redessiner
Les graphiques restants peuvent s’accumuler d’une cellule à l’autre. Recommencez avec plt.figure ou fermez les anciens graphiques pour éviter les chevauchements.
Vérification rapide
Vous voulez comparer les ventes totales de quelques régions. Quel graphique convient le mieux ?
Récapitulatif : vos premiers graphiques
Vous savez maintenant importer plt, tracer des courbes pour les tendances et des barres pour les catégories, et créer des graphiques directement depuis pandas. Vos données ont maintenant un visage ! 🎨
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Graphiques en lignes et en barres avec matplotlib » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Graphiques en lignes et en barres avec matplotlib » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Data Science Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Data Science Academy comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Graphiques en lignes et en barres avec matplotlib » ?
Tracer directement à partir d’un DataFrame Tu pratiques Data Science Academy avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Data Science Academy ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Data Science Academy sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 3 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Graphiques en lignes et en barres avec matplotlib » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Data Science Academy ?
Oui. Chaque leçon Data Science Academy inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
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