Comment enregistrer un graphique Matplotlib dans un fichier
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- Rajiv Chandra
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Vous êtes-vous déjà plongé(e) dans le monde de la visualisation de données ? Si oui, vous devez être familier(ère) avec Matplotlib, une bibliothèque de graphiques extrêmement polyvalente pour Python. C'est un outil essentiel pour les scientifiques, les ingénieurs et les analystes de données qui ont besoin de représenter des données complexes sous une forme visuellement intuitive. Si vous n'avez pas encore essayé Matplotlib ou si vous souhaitez vous rafraîchir la mémoire, ce guide est pour vous !
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Qu'est-ce que Matplotlib ?
Matplotlib (opens in a new tab) est une bibliothèque de graphiques en 2D que vous pouvez utiliser pour produire une large gamme de graphiques et de figures en Python. C'est un outil puissant qui prend en charge de nombreuses méthodes et styles pour la visualisation des données, notamment les graphiques de lignes, les histogrammes et même des techniques plus avancées.
Comment installer Matplotlib
L'installation de Matplotlib est aussi simple que d'exécuter une seule commande dans votre environnement Python. Vous pouvez utiliser pip, l'installateur de paquets Python. Ouvrez votre terminal et tapez pip install matplotlib, et vous êtes prêt(e) à commencer à présenter vos données sous forme de graphiques.
Pourquoi utiliser Matplotlib pour la visualisation de données
Matplotlib est conçu pour être facile à utiliser et flexible. Il vous permet de générer un graphique de base avec seulement quelques lignes de code, mais il est également possible de personnaliser pratiquement tous les éléments d'un graphique, des étiquettes d'axes à la boîte englobante.
L'un des avantages distincts de Matplotlib est sa compatibilité avec de nombreux systèmes d'exploitation et arrière-plans graphiques. Il peut générer des graphiques dans une variété de formats de sortie (PNG, PDF, SVG, et plus encore), ce qui le rend adapté aussi bien à l'interaction en direct qu'à la création de figures de qualité de publication.
Maîtriser l'art du tracé avec Matplotlib
Créer un graphique avec Matplotlib en Python est assez simple. Vous commencez par importer la bibliothèque, généralement sous le nom plt, puis vous pouvez utiliser ses fonctions pour créer et afficher un graphique.
Jetons un coup d'œil à la manière de créer un graphique de lignes - un type de graphique basique mais puissant. Commencez par définir vos données, puis utilisez la fonction plot() pour créer le graphique. Vous pouvez améliorer le graphique en ajoutant des fonctionnalités supplémentaires telles que des lignes de grille, un titre et des étiquettes d'axes. Ensuite, utilisez la fonction show() pour afficher votre graphique.
Les histogrammes sont un autre type de graphique courant. Les histogrammes sont utilisés pour montrer la distribution fréquentielle sous-jacente d'un ensemble de valeurs numériques continues ou discrètes. Le tracé des histogrammes avec Matplotlib est aussi simple que d'utiliser la fonction hist().
Mais que se passe-t-il si vous voulez aller plus loin ? Matplotlib prend également en charge des techniques plus avancées. Par exemple, vous pouvez créer de magnifiques graphiques en entonnoir ou des graphiques en violon impressionnants avec un peu plus de code.
Personnalisation des graphiques avec Matplotlib
Matplotlib vous offre un contrôle étendu sur l'apparence de votre graphique. Vous pouvez personnaliser vos graphiques en ajoutant des étiquettes, en changeant les couleurs, en ajustant les échelles, et plus encore. L'une des façons de le faire est d'utiliser la méthode .savefig().
La méthode .savefig() de Matplotlib vous permet d'enregistrer la figure actuelle dans un fichier. Vous pouvez spécifier le format du fichier, la résolution DPI, la couleur de fond, la couleur de la bordure et si la figure est transparente. Cela vous donne un grand contrôle sur votre sortie Matplotlib.
Par exemple, vous pouvez ajuster le padding autour du graphique (boîte englobante) ou rendre l'arrière-plan transparent. Ce ne sont là que quelques-unes des nombreuses options de personnalisation que vous avez avec Matplotlib.
Différents types de graphiques dans Matplotlib
Matplotlib ne se limite pas aux simples graphiques linéaires ou aux histogrammes. Il offre une variété de graphiques pour répondre à vos besoins, que vous souhaitiez montrer des tendances, comparer des catégories ou mettre en évidence des motifs dans vos données.
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Graphiques en entonnoir : Ils sont couramment utilisés dans la vente et le marketing pour illustrer la progression des clients potentiels à travers différentes étapes d'un processus.
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Graphiques en violon : Ils combinent un diagramme en boîte et un tracé de densité du noyau en un seul graphique, ce qui facilite la compréhension de la distribution de vos données.
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Cartes thermiques : Elles sont idéales pour montrer les relations entre deux variables lorsque vous avez beaucoup de données.
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Graphiques à barres empilées : Un graphique à barres empilées est un graphique utilisé pour comparer les parties et le tout. Les barres dans un graphique à barres empilées sont divisées en catégories. Chaque barre représente un total.
N'oubliez pas que chaque type de graphique sert un but différent, choisissez donc judicieusement en fonction de ce que vous souhaitez communiquer avec vos données.
Conclusion
Maîtriser Matplotlib et ses capacités diverses peut élever votre jeu en matière de visualisation de données, que vous effectuiez une analyse exploratoire des données ou que vous prépariez un rapport final. De graphiques basiques à des techniques plus avancées, Matplotlib offre des possibilités infinies. Même lorsqu'il s'agit d'exporter vos graphiques avec la méthode .savefig(), vous avez le choix parmi une variété de formats de fichier. Voulez-vous pousser vos compétences en visualisation des données encore plus loin? Découvrez comment visualiser les données Airtable ou explorez les alternatives open-source à Tableau. Si vous êtes un passionné de science des données, ne manquez pas d'explorer l'interpréteur de code ChatGPT pour la science des données et ChatGPT Browsing. Il y a un monde de données qui attend d'être visualisé!