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Python Academy · Leçon

Graphiques en lignes, barres et nuages de points

Créer les types de graphiques courants

Graphiques en lignes, barres et nuages de points est une leçon Python Academy gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 2 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 Python Academy, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Python Academy comprend 4 leçons au total.

Trois graphiques essentiels

La plupart des récits de données s’appuient sur trois types de graphiques :

  • Linéaire pour les tendances selon un axe ordonné, comme le temps
  • À barres pour comparer des catégories
  • Nuage de points pour les relations entre deux variables numériques

Chacun correspond à une méthode de Matplotlib appliquée à un axe.

Graphiques linéaires

Un graphique linéaire relie les points dans l’ordre. Dans Matplotlib, il s’agit de ax.plot(x, y). Utilisez-le lorsque l’axe x suit un ordre pertinent, par exemple pour des jours ou des mesures au fil du temps.

Les données d’un graphique linéaire ne sont que deux séquences parallèles.

months = [1, 2, 3, 4, 5]
sales = [120, 150, 130, 170, 200]
for m, s in zip(months, sales):
    print('Month', m, '->', s)
print('Trend:', 'up' if sales[-1] > sales[0] else 'down')

Graphiques à barres

Un graphique à barres compare des catégories distinctes. L’appel est ax.bar(categories, values). Les barres commencent à zéro, de sorte que leurs hauteurs sont directement comparables.

Utilisez des barres lorsque les positions sur x sont des étiquettes et non une échelle continue.

fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
counts = [30, 45, 15]
for f, c in zip(fruits, counts):
    bar = '#' * (c // 5)
    print(f.ljust(8), bar, c)

Barres horizontales

Lorsque les étiquettes des catégories sont longues, les barres horizontales sont plus lisibles. Matplotlib propose ax.barh(categories, values).

La logique est identique ; seule l’orientation change.

Nuages de points

Un nuage de points dessine un marqueur pour chaque point de données avec ax.scatter(x, y). Il révèle la corrélation, les regroupements et les valeurs aberrantes entre deux variables numériques.

Contrairement à une courbe, les points ne sont pas reliés.

heights = [150, 160, 170, 180, 190]
weights = [50, 60, 68, 78, 90]
pairs = list(zip(heights, weights))
print('Points:', pairs)
rising = all(weights[i] < weights[i+1] for i in range(len(weights)-1))
print('Positive trend:', rising)

Choisir le bon graphique

Choisissez en fonction de la question à laquelle vous répondez :

  • Comment une valeur évolue-t-elle au fil du temps ? Linéaire
  • Quelle catégorie est la plus importante ? À barres
  • Deux variables sont-elles liées ? Nuage de points

Un mauvais choix peut induire les lecteurs en erreur, par exemple en utilisant une courbe pour des catégories non ordonnées.

Séries multiples

Vous pouvez appeler ax.plot() plusieurs fois sur les mêmes axes pour superposer plusieurs courbes. Chaque appel ajoute une série. Vous pourrez ensuite les distinguer avec une légende.

Le même principe de superposition fonctionne pour les nuages de points et les types de graphiques combinés.

series_a = [1, 2, 3, 4]
series_b = [4, 3, 2, 1]
for i in range(len(series_a)):
    print('x', i, 'a', series_a[i], 'b', series_b[i])

Marqueurs et styles de lignes

Les graphiques linéaires acceptent une chaîne de format ; par exemple, ax.plot(x, y, 'o--') dessine des marqueurs circulaires reliés par une ligne en pointillés.

  • o marqueur circulaire
  • -- ligne en pointillés
  • r couleur rouge

Ces raccourcis permettent de modifier rapidement les graphiques exploratoires.

Barres groupées

Pour comparer deux valeurs par catégorie, décalez les positions des barres. Vous décalez légèrement un groupe afin que les barres soient côte à côte.

Les positions se calculent avec une simple opération arithmétique sur l’index.

categories = ['Q1', 'Q2', 'Q3']
width = 0.4
for i, cat in enumerate(categories):
    left_pos = i - width / 2
    right_pos = i + width / 2
    print(cat, 'group A at', left_pos, 'group B at', right_pos)

Graphiques à bulles

Un nuage de points peut représenter une troisième variable par la taille des marqueurs : ax.scatter(x, y, s=sizes). Des bulles plus grandes indiquent des valeurs plus élevées. Vous regroupez ainsi trois dimensions dans un seul graphique.

Gardez des tailles raisonnables afin que les bulles ne se chevauchent pas pour former une masse indistincte.

Éviter les graphiques trompeurs

Le type de graphique porte une signification ; un mauvais choix peut donc induire en erreur. Une courbe tracée sur des catégories non ordonnées laisse croire à une tendance qui n’existe pas. Des barres qui ne commencent pas à zéro exagèrent les différences.

Demandez-vous toujours si le codage visuel correspond à la structure de vos données.

Vérification rapide

Associez la question au bon graphique.

Récapitulatif

Vous connaissez maintenant les trois principaux appels de création de graphiques :

  • ax.plot(x, y) pour les tendances selon un axe ordonné
  • ax.bar(cats, vals) pour comparer des catégories
  • ax.scatter(x, y) pour les relations, avec s= pour les bulles

Superposez plusieurs séries sur un même axe et choisissez le type qui correspond à votre question.

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Graphiques en lignes, barres et nuages de points » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Graphiques en lignes, barres et nuages de points » 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 Python Academy, passe à CoddyKit PRO. Le cours Python Academy comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Graphiques en lignes, barres et nuages de points » ?

Créer les types de graphiques courants Tu pratiques Python 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 Python Academy ?

Aucune expérience préalable n'est requise. Python 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 2 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Graphiques en lignes, barres et nuages de points » ?

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 Python Academy ?

Oui. Chaque leçon Python 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.

Toutes les leçons de ce cours

  1. Figures et axes
  2. Graphiques en lignes, barres et nuages de points
  3. Personnaliser les graphiques
  4. Sous-graphiques et mises en page
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