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

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Utilisation de l'interface matplotlib.pyplot

Ajouter des données à un objet Axes

Personnaliser vos parcelles

Personnaliser l'apparence des données

Personnaliser les étiquettes des axes et ajouter des titres

Petits multiples

Création d'une grille de sous-parcelles

Création de petits multiples avec plt.subplots

Petits multiples avec axe des y partagé

Introduction à Matplotlib

Les données chronologiques sont des données enregistrées. La visualisation de ce type de données permet de clarifier les tendances et de mettre en évidence les relations entre les données.

Tracer des séries de données temporelles

Lire des données avec un index temporel

Tracer des données de séries temporelles

Utilisation d'un index temporel pour zoomer

Tracer des séries temporelles avec différentes variables

Tracé de deux variables

Définition d'une fonction permettant de tracer des séries temporelles

Utilisation d'une fonction de traçage

Annoter les données de séries temporelles

Annoter un graphique de données de séries temporelles

Tracer des séries temporelles : tout assembler

Tracer des séries temporelles

Les visualisations peuvent être utilisées pour comparer des données de manière quantitative. Ce chapitre présente plusieurs méthodes de visualisation quantitative.

Comparaisons quantitatives : diagrammes à barres

Diagramme à barres

Diagramme à barres empilées

Comparaisons quantitatives : histogrammes

Création d'histogrammes

"Histogramme "Step

Tracé statistique

Ajout de barres d'erreur à un diagramme à barres

Ajouter des barres d'erreur à un graphique

Création de diagrammes en boîte

Comparaisons quantitatives : diagrammes de dispersion

Diagramme de dispersion simple

Temps de codage par couleur

Comparaisons quantitatives et visualisations statistiques

Ce chapitre vous montre comment partager vos visualisations avec d'autres personnes : comment enregistrer vos figures sous forme de fichiers, comment ajuster leur aspect et leur convivialité, et comment automatiser leur création en fonction des données saisies.

Préparer vos chiffres pour les partager avec d'autres

Sélection d'un style pour l'impression

Passer d'un style à l'autre

Sauvegarde de vos visualisations

Enregistrer un fichier plusieurs fois

Sauvegarder une figure avec différentes tailles

Automatiser les chiffres à partir des données

Valeurs uniques d'une colonne

Automatisez votre visualisation

Où aller ensuite ?

Partager des visualisations avec d'autres

Seattle weather

Austin weather

Climate data

Medals by country

Medalist weights

La visualisation des données sous forme de graphiques et de figures permet d'exposer les schémas sous-jacents des données et d'en tirer des enseignements. De bonnes visualisations vous aident également à communiquer vos données à d'autres personnes et sont utiles aux analystes de données et aux autres consommateurs de données. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Matplotlib, une puissante bibliothèque de visualisation de données en Python. Matplotlib fournit les éléments de base pour créer de riches visualisations de nombreux types d'ensembles de données. Vous apprendrez à créer des visualisations pour différents types de données et à personnaliser, automatiser et partager ces visualisations.

Introduction to Python

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

Maîtrisez Matplotlib pour créer, personnaliser et partager des visualisations de données claires et percutantes.

Scientifique de données associé  en Python

Visualisation des données en Python

Data Scientist

Plotting time-series with different variables

Plotting two time-series together

Using twin axes

Separating variables by color

Coloring the ticks

A function that plots time-series

Using our function

Create your own function!

Tracer des séries temporelles - Tracer des séries temporelles avec différentes variables

Tracer des séries temporelles avec différentes variables

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