Contenu du cours

Visualisation Ultime Avec Python

1. Introduction à Matplotlib

Applications de Traçage Pourquoi Utiliser Matplotlib?Créer une Toile Tracé de Base

2. Création de Graphiques Couramment Utilisés

Graphique Linéaire Tracés de Lignes Multiples Nuage de Points Diagramme en Barres Diagrammes à Barres Empilées Diagrammes à Barres Groupées

3. Personnalisation des Graphiques

Ajouter un Titre au Graphique Ajouter une Légende Personnalisation des Axes Couleurs et Transparence Personnalisation de la Grille Sous-Graphiques

4. Plus de Graphiques Statistiques

Histogramme Boîte à Moustaches Diagramme Circulaire

5. Tracé avec Seaborn

Introduction à Seaborn Countplot Décoration des Graphiques Tracé KDE Tracé Conjoint Graphe de Paires Carte Thermique

Tracés de Lignes Multiples

Il est souvent nécessaire de créer plus d'un tracé de ligne sur un seul objet Axes. Par exemple, nous pouvons vouloir comparer deux ou plusieurs graphiques qui représentent certaines dynamiques, tendances, etc. Il existe deux manières possibles d'accomplir cela. Commençons par la première.

Voici un échantillon de nos données :


              12345
            
import pandas as pd
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
print(weather_df.head())

Nous utiliserons deux tracés de ligne pour comparer les températures moyennes annuelles de Seattle et Boston. Voici la première option :


              1234567
            
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv', index_col=0)
# Calling the plot() function for each of the line plots
plt.plot(weather_df['Boston'], '-o')
plt.plot(weather_df['Seattle'], '-o')
plt.show()

Première Option

Ici, nous utilisons la fonction plot() deux fois pour tracer deux graphiques linéaires distincts sur un objet Axes. N'oubliez pas que les indices de la Series pandas sont utilisés (dans notre exemple, nous avons des années comme indices) pour les valeurs de l'axe des x.

La deuxième option est la suivante :


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv', index_col=0)
# Calling the plot() function once for two line plots
plt.plot(weather_df['Boston'], '-o', weather_df['Seattle'], '-o')
plt.show()

Deuxième Option

Ici, nous utilisons la fonction plot() une seule fois, cependant, comme nous spécifions les marqueurs deux fois, matplotlib comprend qu'il s'agit de deux tracés distincts (et leurs indices sont utilisés).

Cependant, sans spécifier les marqueurs, cette option crée un seul tracé (en utilisant la Series pandas la plus à gauche pour l'axe des x et celle de droite pour l'axe des y).

En passant, n'hésitez pas à explorer encore plus les tracés de lignes avec leur documentation.

Tâche

Swipe to start coding

Utilisez la fonction correcte pour créer un tracé de ligne à la cinquième ligne.
Passez data_linear comme argument dans la fonction à la sixième ligne, n'utilisez pas de marqueurs.
Utilisez la fonction correcte pour créer un tracé de ligne à la huitième ligne.
Passez data_squared comme argument dans la fonction à la cinquième ligne, utilisez des marqueurs 'o' avec une ligne continue.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 2

Tracés de Lignes Multiples

Voici un échantillon de nos données :


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import pandas as pd
url = 'https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv'
# Loading the dataset with the average yearly temperatures in Boston and Seattle
weather_df = pd.read_csv(url, index_col=0)
print(weather_df.head())

Nous utiliserons deux tracés de ligne pour comparer les températures moyennes annuelles de Seattle et Boston. Voici la première option :


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv', index_col=0)
# Calling the plot() function for each of the line plots
plt.plot(weather_df['Boston'], '-o')
plt.plot(weather_df['Seattle'], '-o')
plt.show()

Première Option

La deuxième option est la suivante :


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import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
weather_df = pd.read_csv('https://content-media-cdn.codefinity.com/courses/47339f29-4722-4e72-a0d4-6112c70ff738/weather_data.csv', index_col=0)
# Calling the plot() function once for two line plots
plt.plot(weather_df['Boston'], '-o', weather_df['Seattle'], '-o')
plt.show()

Deuxième Option

Cependant, sans spécifier les marqueurs, cette option crée un seul tracé (en utilisant la Series pandas la plus à gauche pour l'axe des x et celle de droite pour l'axe des y).

En passant, n'hésitez pas à explorer encore plus les tracés de lignes avec leur documentation.

Tâche

Swipe to start coding

Utilisez la fonction correcte pour créer un tracé de ligne à la cinquième ligne.
Passez data_linear comme argument dans la fonction à la sixième ligne, n'utilisez pas de marqueurs.
Utilisez la fonction correcte pour créer un tracé de ligne à la huitième ligne.
Passez data_squared comme argument dans la fonction à la cinquième ligne, utilisez des marqueurs 'o' avec une ligne continue.

Solution

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous

Tout était clair ?

Merci pour vos commentaires !

Section 2. Chapitre 2

Passez à un bureau pour une pratique réelleContinuez d'où vous êtes en utilisant l'une des options ci-dessous