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Nuage de Points

Définition

Un nuage de points est un type de graphique qui affiche la relation entre deux variables (x et y) à l'aide de points ou d'autres marqueurs.

Les nuages de points sont parmi les outils les plus simples pour examiner visuellement si deux variables sont corrélées. Bien qu'ils ne soient pas la méthode la plus précise, ils offrent souvent un aperçu utile en un coup d'œil.

Il est similaire à un graphique linéaire, à la différence qu'il ne comporte aucune ligne, uniquement des marqueurs. Pour créer un nuage de points, il suffit d'utiliser la fonction scatter() de pyplot, en passant d'abord les valeurs pour l'axe des abscisses, puis celles pour l'axe des ordonnées. Observons un exemple :


              1234567
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([6, 1, 8, 20, 13, 4, 16, 5, 11, 10])
y = 2 * x + 5
# Creating a scatter plot
plt.scatter(x, y)
plt.show()

La syntaxe de la fonction scatter() ressemble à celle de plot(). Cependant, contrairement à plot(), il est toujours nécessaire de fournir des valeurs pour les paramètres x et y.

Dans cet exemple, y est calculé à l'aide de la formule y = 2x + 5. Le nuage de points montre une relation linéaire positive — lorsque x augmente, y augmente également, et inversement.

Il est également possible de définir d'autres marqueurs à la place des points et de régler leur taille à l'aide des paramètres marker et s respectivement :


              1234567
            
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([6, 1, 8, 20, 13, 4, 16, 5, 11, 10])
y = 2 * x + 5
# Specifying the markers and their size
plt.scatter(x, y, marker='x', s=100)
plt.show()

Ici, des marqueurs 'x' ont été utilisés à la place du marqueur par défaut 'o' (points), et leur taille a été fixée à 100. Il est possible d'ajuster le paramètre s pour explorer différentes tailles de marqueurs.

Approfondir

La prochaine section portera davantage sur la personnalisation des graphiques, mais pour l’instant, vous pouvez consulter la scatter() documentation de la fonction pour approfondir.

La création de plusieurs nuages de points peut être réalisée simplement en appelant deux fois la fonction scatter() avec des arguments x et y différents (de manière similaire aux graphiques linéaires).

Remarque

Bien que plt.plot(x, y, 'o') et plt.scatter(x, y) puissent sembler similaires au premier abord, ils remplissent des fonctions différentes :

plt.plot(x, y, 'o') est une fonction de tracé linéaire utilisant 'o' pour n’afficher que les marqueurs. Solution rapide mais avec un style limité.
plt.scatter(x, y) est une fonction dédiée au nuage de points offrant un contrôle accru — permettant la personnalisation individuelle de la taille, de la couleur et de la transparence des marqueurs.

Tâche

Swipe to start coding

Afficher une relation quadratique entre deux variables à l'aide d'un nuage de points :

Remplacez les tirets bas afin que le tableau y contienne les éléments du tableau x élevés au carré.
Utilisez la fonction appropriée pour créer un nuage de points.
Passez x et y dans cette fonction dans le bon ordre.
Définissez la taille des marqueurs à 70.

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 3

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Un nuage de points est un type de graphique qui affiche la relation entre deux variables (x et y) à l'aide de points ou d'autres marqueurs.


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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([6, 1, 8, 20, 13, 4, 16, 5, 11, 10])
y = 2 * x + 5
# Creating a scatter plot
plt.scatter(x, y)
plt.show()

La syntaxe de la fonction scatter() ressemble à celle de plot(). Cependant, contrairement à plot(), il est toujours nécessaire de fournir des valeurs pour les paramètres x et y.

Il est également possible de définir d'autres marqueurs à la place des points et de régler leur taille à l'aide des paramètres marker et s respectivement :


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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = np.array([6, 1, 8, 20, 13, 4, 16, 5, 11, 10])
y = 2 * x + 5
# Specifying the markers and their size
plt.scatter(x, y, marker='x', s=100)
plt.show()

Approfondir

La prochaine section portera davantage sur la personnalisation des graphiques, mais pour l’instant, vous pouvez consulter la scatter() documentation de la fonction pour approfondir.

Remarque

Bien que plt.plot(x, y, 'o') et plt.scatter(x, y) puissent sembler similaires au premier abord, ils remplissent des fonctions différentes :

plt.plot(x, y, 'o') est une fonction de tracé linéaire utilisant 'o' pour n’afficher que les marqueurs. Solution rapide mais avec un style limité.
plt.scatter(x, y) est une fonction dédiée au nuage de points offrant un contrôle accru — permettant la personnalisation individuelle de la taille, de la couleur et de la transparence des marqueurs.

Tâche

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Afficher une relation quadratique entre deux variables à l'aide d'un nuage de points :

Remplacez les tirets bas afin que le tableau y contienne les éléments du tableau x élevés au carré.
Utilisez la fonction appropriée pour créer un nuage de points.
Passez x et y dans cette fonction dans le bon ordre.
Définissez la taille des marqueurs à 70.

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