Ce chapitre présente la bibliothèque de visualisation Matplotlib et montre comment l'utiliser avec des données.

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Utiliser l'interface matplotlib.pyplot

Ajouter des données à un objet Axes

Personnaliser vos graphiques

Personnaliser l'apparence des données

Personnaliser les étiquettes d'axes et ajouter des titres

Multiples juxtaposés

Créer une grille de sous-graphes

Créer des petites multiples avec plt.subplots

Petits multiples avec un axe y partagé

Introduction à Matplotlib

Les séries chronologiques sont des données enregistrées dans le temps. Visualiser ce type de données aide à clarifier les tendances et met en lumière les relations entre les données.

Tracer des séries chronologiques

Lire des données avec un index temporel

Tracer des données chronologiques

Utiliser un index temporel pour effectuer un zoom

Tracer des séries chronologiques avec différentes variables

Tracer deux variables

Définir une fonction qui trace des données chronologiques

Utiliser une fonction de traçage

Annoter des données chronologiques

Annotation d'un graphique de séries temporelles

Tracer des séries chronologiques : tout rassembler

Les visualisations peuvent servir à comparer des données de façon quantitative. Ce chapitre présente plusieurs méthodes de visualisation quantitative.

Comparaisons quantitatives : graphiques à barres

Diagramme à barres

Diagramme à barres empilées

Comparaisons quantitatives : histogrammes

Créer des histogrammes

Histogramme en « step »

Visualisation statistique

Ajouter des barres d'erreur à un diagramme à barres

Ajouter des barres d'erreur à un graphique

Créer des boîtes à moustaches

Comparaisons quantitatives : nuages de points

Nuage de points simple

Coder le temps par la couleur

Comparaisons quantitatives et visualisations statistiques

Ce chapitre vous montre comment partager vos visualisations avec d'autres : comment enregistrer vos figures en fichiers, comment ajuster leur apparence et comment automatiser leur création à partir de données en entrée.

Préparer vos figures pour les partager avec d'autres

Choisir un style pour l'impression

Passer d'un style à l'autre

Enregistrer vos visualisations

Enregistrer un fichier plusieurs fois

Enregistrer une figure avec différentes tailles

Automatiser des figures à partir des données

Valeurs uniques d'une colonne

Automatisez votre visualisation

Où aller ensuite

Partager des visualisations avec d'autres personnes

Seattle weather

Austin weather

Climate data

Medals by country

Medalist weights

La visualisation des données à l'aide de graphiques et de figures met en évidence les tendances sous-jacentes et offre des pistes d'analyse. De bonnes visualisations vous aident aussi à communiquer vos données aux autres et sont utiles aux analystes et à toute personne qui les consulte. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Matplotlib, une puissante bibliothèque Python de visualisation de données. Matplotlib fournit les éléments de base pour créer des visualisations riches pour de nombreux types d'ensembles de données. Vous apprendrez à créer des visualisations pour différents types de données et à les personnaliser, les automatiser et les partager.

Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Show transcript » en bas à gauche des vidéos.
Le glossaire du cours se trouve à droite, dans la section des ressources.
Pour obtenir des crédits CPE, vous devez terminer le cours et atteindre un score de 70 % à l'évaluation admissible. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur l'encadré des crédits CPE à droite.

Introduction to Python

Apprenez à créer, personnaliser et partager des visualisations de données avec Matplotlib.

Scientifique des données associé  en Python

Visualisation de données en Python

Data Scientist

Préparer vos figures à partager

Changer le style du tracé

Choisir un style

Revenir au style par défaut

Styles offerts

Le style « bmh »

Styles Seaborn

Conseils pour choisir un style de tracé

Passons à la pratique !

Partager des visualisations avec d'autres personnes - Préparer vos figures pour les partager avec d'autres

Préparer vos figures pour les partager avec d'autres

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