Guide du débutant pour utiliser la Figure PyPlot de Matplotlib
- Name
- Rajiv Chandra
Published on
Matplotlib est une bibliothèque de tracé Python populaire qui offre aux développeurs de nombreuses fonctionnalités de visualisation. Un des modules essentiels de Matplotlib est PyPlot, une collection de fonctions qui fonctionne comme une interface de type MATLAB pour créer différents types de graphiques et de diagrammes.
Dans ce guide, nous explorerons Figure PyPlot, l'une des fonctions les plus couramment utilisées de la bibliothèque PyPlot de Matplotlib. Nous vous fournirons un tutoriel étape par étape pour créer différents types de graphiques et de diagrammes, personnaliser leurs attributs, et sauvegarder et partager vos tracés avec d'autres personnes.
Vous souhaitez créer rapidement des visualisations de données en Python ?
PyGWalker est un projet Python Open Source qui peut vous aider à accélérer votre flux de travail d'analyse et de visualisation des données directement dans des environnements basés sur Jupyter Notebook.
PyGWalker (opens in a new tab) transforme votre DataFrame Pandas (ou DataFrame Polars) en une interface visuelle où vous pouvez faire glisser et déposer des variables pour créer facilement des graphiques. Utilisez tout simplement le code suivant :
pip install pygwalker
import pygwalker as pyg
gwalker = pyg.walk(df)Vous pouvez exécuter PyGWalker dès maintenant avec ces notebooks en ligne :
Et n'oubliez pas de nous donner une ⭐️ sur GitHub !
Qu'est-ce que la Figure PyPlot ?
La Figure PyPlot est une fonction dans PyPlot de Matplotlib qui crée une nouvelle fenêtre de figure et la définit comme la figure courante. Vous pouvez utiliser cet objet pour tracer différents types de graphiques et de diagrammes, définir leurs attributs et les personnaliser selon vos besoins de visualisation des données.
Cette fonction offre une large gamme d'arguments qui vous aident à modifier les propriétés de l'objet figure, comme les dimensions de la figure, le titre du tracé, la couleur de l'arrière-plan, etc.
Comment utiliser la fonction Figure PyPlot
Pour utiliser la Figure PyPlot, vous devez d'abord importer la bibliothèque Matplotlib dans votre code. Vous pouvez le faire en utilisant la commande suivante :
import matplotlib.pyplot as pltUne fois que vous avez importé la bibliothèque Matplotlib, vous pouvez utiliser la fonction Figure PyPlot comme suit :
plt.figure()Cela créera une nouvelle fenêtre de figure avec les paramètres par défaut. Si vous souhaitez personnaliser les attributs de la figure, vous pouvez utiliser les différents arguments offerts par la fonction. Par exemple, vous pouvez définir les dimensions de la figure en utilisant l'argument figsize comme suit :
plt.figure(figsize=(10, 5))Cela créera une nouvelle figure d'une taille de 10 pouces sur 5 pouces.
Différents types de graphiques avec Figure PyPlot
Une fois que vous avez créé une nouvelle fenêtre de figure en utilisant la fonction Figure PyPlot, vous pouvez tracer différents types de graphiques et de diagrammes en utilisant d'autres fonctions de PyPlot de Matplotlib. Voici quelques fonctions les plus couramment utilisées et les graphiques correspondants :
Graphique en courbes
Vous pouvez créer un graphique en courbes en utilisant la fonction plt.plot() dans PyPlot de Matplotlib. Voici un exemple :
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 30, 40]
plt.plot(x, y)
plt.title("Graphique en courbes")
plt.xlabel("Étiquette de l'axe des x")
plt.ylabel("Étiquette de l'axe des y")
plt.show()Cela créera un simple graphique en courbes avec des étiquettes d'axe des x et des y.
Diagramme à barres
Vous pouvez créer un diagramme à barres en utilisant la fonction plt.bar() dans PyPlot de Matplotlib. Voici un exemple :
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 30, 40]
plt.bar(x, y)
plt.title("Diagramme à barres")
plt.xlabel("Étiquette de l'axe des x")
plt.ylabel("Étiquette de l'axe des y")
plt.show()Cela créera un simple diagramme à barres avec des étiquettes d'axe des x et des y.
Nuage de points
Vous pouvez créer un nuage de points en utilisant la fonction plt.scatter() dans PyPlot de Matplotlib. Voici un exemple :
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 30, 40]
plt.scatter(x, y)
plt.title("Nuage de points")
plt.xlabel("Étiquette de l'axe des x")
plt.ylabel("Étiquette de l'axe des y")
plt.show()Cela créera un simple nuage de points avec des étiquettes d'axe des x et des y.
Diagramme circulaire
Vous pouvez créer un diagramme circulaire en utilisant la fonction plt.pie() dans PyPlot de Matplotlib. Voici un exemple :
sizes = [30, 40, 10, 20]
labels = ['A', 'B', 'C', 'D']
plt.pie(sizes, labels=labels)
plt.title("Diagramme circulaire")
plt.show()Cela créera un simple diagramme circulaire avec des étiquettes personnalisées.
Histogramme
Vous pouvez créer un histogramme en utilisant la fonction plt.hist() dans PyPlot de Matplotlib. Voici un exemple :
data = [10, 20, 30, 10, 20, 30, 40, 50, 60]
plt.hist(data)
plt.title("Histogramme")
plt.xlabel("Valeur")
plt.ylabel("Fréquence")
plt.show()Cela va créer un simple histogramme avec des étiquettes de valeur et de fréquence.
Ce ne sont que quelques exemples des types de graphiques que vous pouvez créer en utilisant la figure PyPlot dans PyPlot de Matplotlib. Vous pouvez utiliser d'autres fonctions de la bibliothèque pour créer de nombreux autres graphiques et diagrammes selon vos besoins en matière de visualisation.
Personnaliser les graphiques avec la figure PyPlot
En plus de créer différents types de graphiques, vous pouvez personnaliser leurs attributs en utilisant divers arguments dans PyPlot de Matplotlib. Voici quelques-uns des arguments les plus couramment utilisés :
Titre
Vous pouvez définir le titre du graphique à l'aide de la fonction plt.title(). Par exemple :
plt.title("Mon titre de graphique")Étiquetage des axes
Vous pouvez étiqueter les axes x et y à l'aide des fonctions plt.xlabel() et plt.ylabel(), respectivement. Par exemple :
plt.xlabel("Étiquette de l'axe x")
plt.ylabel("Étiquette de l'axe y")Couleur de fond
Vous pouvez définir la couleur de fond du graphique à l'aide de la fonction plt.figure() et de son argument facecolor. Par exemple :
plt.figure(facecolor='lightgray')Lignes de grille
Vous pouvez activer les lignes de grille dans le graphique à l'aide de la fonction plt.grid() et de son argument True. Par exemple :
plt.grid(True)Légendes
Vous pouvez ajouter des légendes au graphique à l'aide de la fonction plt.legend() et de son argument loc. Par exemple :
plt.legend(loc='upper right')Enregistrer les graphiques avec la figure PyPlot dans un fichier
Une fois que vous avez créé et personnalisé votre graphique, vous voudrez peut-être l'enregistrer dans un fichier pour le partager et l'archiver. La bibliothèque PyPlot de Matplotlib offre plusieurs options pour enregistrer les graphiques dans différents formats de fichier, tels que PNG, PDF, SVG, et plus encore.
Vous pouvez utiliser la fonction plt.savefig() pour enregistrer le graphique dans un fichier. Par exemple :
plt.savefig('graphique.png')Cela enregistrera le graphique sous forme de fichier PNG dans le répertoire de travail actuel.
Conclusion
En conclusion, la figure PyPlot est une fonction essentielle de la bibliothèque PyPlot de Matplotlib qui crée une nouvelle fenêtre de figure et la définit comme figure courante. Vous pouvez utiliser cet objet pour tracer différents types de graphiques, personnaliser leurs attributs, et enregistrer et partager vos graphiques avec d'autres personnes.
Dans ce guide, nous vous avons fourni un tutoriel étape par étape pour créer différents types de graphiques, personnaliser leurs attributs, et enregistrer et partager vos graphiques avec d'autres personnes. Nous espérons que vous avez trouvé ce guide utile et qu'il vous a fourni les connaissances et les ressources nécessaires pour maîtriser la figure PyPlot de Matplotlib. Si vous souhaitez en savoir plus sur la visualisation et l'analyse de données avec Python, consultez nos autres guides et tutoriels sur Pandas et PySpark.
Autres tutoriels Python: