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Apprendre Graphique Linéaire | Création de Graphiques Couramment Utilisés
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Graphique Linéaire

Applications

Le graphique linéaire est utilisé pour représenter la relation entre deux variables (par exemple, x, y) à l'aide de lignes droites. Plus formellement, il illustre la relation entre des variables continues ou ordinales sous forme de points de données continus. De plus, il permet de visualiser l'évolution d'une variable au fil du temps.

Création d'un graphique linéaire

Utiliser la fonction familière plot() de pyplot pour créer des graphiques linéaires. Voici un exemple affichant une relation quadratique entre deux variables :

123456789
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_linear = np.arange(0, 6) data_squared = data_linear ** 2 # Creating a line plot with specifying x and y plt.plot(data_linear, data_squared, '-o') plt.show()
copy

En réalité, ce code peut être encore davantage simplifié. Voici un autre exemple :

123456
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_squared = np.arange(0, 6) ** 2 # Creating a line plot using only one array plt.plot(data_squared, '-o') plt.show()
copy

Lorsqu’un seul tableau (ou pandas.Series()) comme data_squared est transmis à la fonction plot(), matplotlib utilise les valeurs du tableau pour l’axe des ordonnées (y). L’axe des abscisses (x) est généré automatiquement à l’aide des indices des éléments — dans ce cas, les nombres de 0 à 5.

Tâche

Swipe to start coding

  1. Utiliser la fonction appropriée pour créer un graphique linéaire.
  2. Passer dans le bon ordre x_data (axe des abscisses) puis y_data (axe des ordonnées) comme premiers arguments.
  3. Passer l'argument le plus à droite afin que le graphique affiche des marqueurs 'o' et des lignes en pointillés.

Solution

Switch to desktopPassez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous
Tout était clair ?

Comment pouvons-nous l'améliorer ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 1
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En réalité, ce code peut être encore davantage simplifié. Voici un autre exemple :

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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np data_squared = np.arange(0, 6) ** 2 # Creating a line plot using only one array plt.plot(data_squared, '-o') plt.show()
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Lorsqu’un seul tableau (ou pandas.Series()) comme data_squared est transmis à la fonction plot(), matplotlib utilise les valeurs du tableau pour l’axe des ordonnées (y). L’axe des abscisses (x) est généré automatiquement à l’aide des indices des éléments — dans ce cas, les nombres de 0 à 5.

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