Matplotlib est une bibliothèque Python open source pour créer des visualisations de données. Découvrez tout ce qu'il faut savoir : définition, fonctionnement, difficultés, entraînement...
Ovisualisation de donnéesC'est une étape fondamentale dans l'analyse des données. Après la collecte, le stockage et l'analyse des données, il est essentiel de convertir les résultats de ces analyses en rapports etdans les affichages graphiques.
Parce que,le cerveau humain comprend plus viteun schéma qu'une succession de statistiques sous forme de tableau. Ainsi, « DataViz » permet de partager les résultats d'une analyse avec les équipes non techniques d'une entreprise et notamment avec ses managers.
Qu'est-ce que Matplotlib ?
matplotlibC'est çaune bibliothèque python open source, développé à l'origine par le neurobiologiste John Hunter en 2002. L'objectif était de visualiser les signaux électriques dans le cerveau des personnes atteintes d'épilepsie. Pour y parvenir, je voulais répliquer les capacités graphiques de MATLAB avec Python.
Après la mort de John Hunter en 2012, Matplotlib a étéamélioré au fil du temps par de nombreux contributeursde la communautécode ouvert. Il est utilisé pour créer des graphiques et des diagrammes de haute qualité. C'est une alternative open source à MATLAB.
Par exemple, il est possible de créergraphiques, histogrammes, des histogrammes et tous types de graphiques avec quelques lignes de code. C'est un outil très complet, qui permet de générer des visualisations de données très détaillées.
Cette bibliothèque est particulièrement utile pour les personnes qui travaillentavec pythonou NumPy. Il est principalement utilisé dans les serveurs d'applications Web, les shells et les scripts Python. Avec les API matplotlib, les développeurs peuvent également intégrer des graphiques dans des applications GUI.
Les principaux concepts de Matplotlib
Matplotlib est construit sur plusieurs éléments clés. POUR«figure" est une illustration complète. Chaque chemin dans cette figure est appelé un "axe".
Il"plot" consiste à créer un graphique. Vous devez utiliser des données, sous la forme de paires clé/valeur qui composent les axes X et Y. Des fonctions telles que 'scatter', 'bar' et 'pie' sont ensuite utilisées pour créer le motif.
Il est possible de créer des graphiques de base tels que des diagrammes à barres ou des histogrammes, mais aussifigures tridimensionnelles plus complexes.
Apprendre à utiliser Python et Matplotlib
4 choses que vous devez savoir faire avec Matplotlib
Avec Matplotlib vous pouvez améliorer l'aspect visuel de vos graphiques, notamment en ajoutant un titre et des légendes, mais aussi en choisissant le style et la couleur des visualisations. Il est également possible de jouer avec la taille des figures, ainsi que de choisir la disposition des graphiques si vous choisissez d'afficher plusieurs graphiques dans la même figure.
Matplotlib a également une fonction pour annoter librement les tracés, ainsi que pour enregistrer une image au format jpg. Enfin, vous pouvez ajouter un filigrane numérique à un graphique pour ajouter des informations de copyright.
Nous allons maintenant voir quelques exemples de tracés réalisables avec Matplotlib et les quelques lignes de code pour le dessiner.
1. Fonctions de tracé
Matplotlib est avant tout une bibliothèque qui permet de tracer des fonctions et d'afficher leurs courbes dans des graphiques. On peut obtenir les formes des fonctions trigonométriques, comme le sinus et le cosinus, en spécifiant l'intervalle sur lequel on veut observer ces fonctions.
Voici un exemple de graphique entre 0 et 6 pour les fonctions sinus et cosinus.La fonction utilisée est plot(), qui est une fonction de base de Matplotlib.
Pour faire ce graphique, nous avons utilisé deux bibliothèques, Matplotlib et NumPy. NumPy calcule le sinus et le cosinus, et la fonction de tableau crée une liste de 0 à 2 Pi avec un écart de 0,1 entre chaque valeur.
2. Créez des graphiques 2D
Une autre fonctionnalité de Matplotlib est la production de tracés 2D, ce qui est très utile pour un data scientist au stade de la visualisation des données. En fait, vous pouvez afficher des histogrammes, des camemberts, des graphiques à moustaches, des graphiques en nuage de points, des graphiques en pile (pour visualiser des données empilées), etc.
Ces graphiques peuvent être utilisés, par exemple, pour montrer la distribution des données, ses indicateurs statistiques, ses tendances sur une certaine période si des données temporelles sont traitées, etc.
Les principales fonctions utilisées sont
- hist() pour tracer un histogramme.
- bar() pour dessiner un graphique à barres.
- pie() pour dessiner un camembert.
- box() pour dessiner des boîtes à moustaches.
- scatter() pour dessiner un nuage de points.
- stackplot() pour afficher un tracé de zone empilé
Cet exemple est inspiré du module "Matplotlib : Boxplots and Pie Plots" de notre formation Data Scientist et Analyst !
Ici, nous utilisons les étiquettes, les couleurs et les fonctions autopct du graphique à secteurs. Les étiquettes vous permettent de choisir comment votre nom l'indique vous permettent de choisir le nom, des couleurs qui peuvent être utilisées de plusieurs façons, soit avec le mot-clé "Jaune", "Rouge" ou par code hexadécimal comme dans notre exemple.
Ici, nous utilisons deux listes Pda et Pds que nous avons créées précédemment pour créer nos graphiques à barres. Nous faisons d'abord le premier, avant d'ajouter le second en spécifiant bottom=Pda pour dire que le deuxième graphique à barres est empilé au-dessus du premier.
Pour ce graphique à barres, nous avons décidé de placer les deux barres l'une à côté de l'autre, pour cela nous avons utilisé deux valeurs pour l'axe X, d'abord x1 qui va de 0 à 11 avec un pas et x2 qui va de 0,4 à 11,4 avec un step step of 1. Nous faisons cela pour décaler la deuxième colonne de 0,4, qui sera également la taille de nos barres.
Ces deux graphes sont inspirés du module « Matplotlib – Bar Graphs » du parcours Data Scientist et Data Analyst.
Pour ce graphique, nous avons utilisé des listes pour les axes, les deux ensembles de graphiques en nuage de points partagent le même axe des x mais ont des valeurs différentes pour l'axe des y. Nous pouvons également voir que nous utilisons l'argument s pour faire varier la taille de nos points.
3. Afficher des graphiques 3D
Il est également possible de faire des tracés 3D en utilisant Matplotlib. Pour cela, vous devez utiliser une bibliothèque Matplotlib spéciale appelée mpl_toolkits.mplot3d (souvent renommée Axes3D).
Les graphiques 3D peuvent faciliter certaines visualisations et rendre un rapport plus agréable à lire.
En général, les fonctions utilisées sont Axes3D.plot(), Axes3D.scatter, Axes3D.plot_wireframe(), Axes3D.plot_surface(), Axes3D.bar()
UNCARRIÈRENONDONNÉESPRENEZ SOIN DE VOS BRAS !
UNrecyclageNonBig Datavous êtes intéressé mais vous ne savez pasoù commencer? découvrez notreformation en science des données.
Je découvre la formation
UNCARRIÈRENONDONNÉESIL LÈVE LES BRAS POUR VOUS !
UNrecyclageNonBig Datavous êtes intéressé mais vous ne savez pasoù commencer?
découvrez notreformation en science des données.
Je découvre la formation
Voici un exemple de ce qui peut être affiché à l'aide de ces fonctions. L'exemple vient dedocuments officiels
4. Widgets Crie
La dernière fonctionnalité de Matplotlib que nous aborderons est la création de widgets. Ce sont des vues interactives sur lesquelles l'utilisateur peut agir. Pour un scientifique des données, cela peut être très utile, par exemple pour voir comment la modification d'un paramètre influence une fonction ou un modèle d'apprentissage automatique.
Toutes les classes nécessaires à l'implémentation d'un widget se trouvent dans le module matplolib.widgets.
La création d'un widget nécessite la création d'objets et de fonctions qui décrivent l'action d'un objet sur un autre objet. On peut citer comme objet, par exemple, un slider (de la classe Slider) ou un bouton (de la classe Button) qui pourrait, par exemple, permettre de couvrir toute une plage de valeurs que le paramètre d'une fonction permettrait faire. charger. Ainsi, selon la valeur de ce paramètre, l'utilisateur voit le graphique de la fonction changer instantanément.
Ce widget est issu du module "Introduction to Deep Learning with Keras" des formations Data Scientist et Data Analyst.
En ajustant les paramètres w1 et w2, nous pouvons ajuster la ligne tracée en rouge pour trouver la frontière qui sépare les données vertes des données orange. C'est ce qu'on appelle le problème de classification par méthode linéaire : on sépare les données en deux catégories grâce à un seuil de décision linéaire.
Apprenez à utiliser Python pour la science des données
Conclusion
Si Matplotlib permet de créer et d'afficher des visualisations nombreuses et variées, il existe d'autres bibliothèques qui permettent de créer des images tout aussi excellentes. On peut citer, entre autres, les librairies Seaborn, Bokeh ou encore Ggplot.
La visualisation des données est au cœur de tous les sujets couverts parscientifiques des donnéeset leanalystes de données. Pour apprendre à maîtriser ces techniques, plusieurs modules sont consacrés à Matplotlib, Bokeh et Seaborn dans nos formations Data Scientist et Data Analyst.
Qu'est-ce que PyPlot ?
Pyplotsun module Matplotliboffrant plusieurs fonctions simples pour ajouter des éléments tels que des lignes, des images ou des textes aux axes d'un graphique. Son interface est très confortable, c'est pourquoi ce module est largement utilisé.
Il y a aussiune API "orientée objet" (OO)offrant plus de flexibilité et de personnalisation, permettant aux objets d'être assemblés avec plus de liberté. Cependant, il est plus difficile à utiliser.
Matplotlib, Numpy et Pandas
gonflementC'est çadécompresser Pythondédié au calcul scientifique. Il s'agit d'une dépendance requise pour matplotlib car elle utilise les fonctions Numpy pour les données numériques et les tableaux multidimensionnels.
D'autre part, Pandas est une bibliothèque python également utilisée par matplotlib pour la manipulation etl'analyse des données. Ce n'est pas une dépendance obligatoire comme numpy, mais elle est utilisée assez souvent avec matplotlib.
Matplotlib et science des données
Python est le langage de programmationle plus utilisé pour la science des donnéeset l'apprentissage automatique. En fait, des ressources comme NumPy et matplotlib sont très utiles pour créer des modèles d'apprentissage automatique.
Les programmeurs peuvent accéder à ces bibliothèques pour effectuer des tâches cruciales dans l'environnement Python. Ensuite, il est possible d'intégrer les résultats avec les autres éléments et fonctionnalités d'un programme.apprentissage automatiqueo una neuronal rouge.
Quelles sont les difficultés avec Matplotlib ?
Apprendre Matplotlib peut être délicat. Existerde nombreux tutoriels, mais diverses difficultés gênent les débutants.
Premièrement, cette bibliothèque est extrêmement grande. Au total, il comprendplus de 70 000 lignes de code. Il héberge également plusieurs interfaces différentes et a la capacité d'interagir avec différents backends pour rendre les graphiques.
De plus, bien que la documentation accessible au public sur matplotlib soit compréhensible, une partie de la documentation estjuste obsolète. Cet outil continue d'évoluer au fil du temps, et certains exemples disponibles sur Internet peuvent être construits avec 70 % de lignes de code en moins que les versions modernes.
Découvrez nos formations en data science
Comment former pas Matplotlib?
Matplotlib offre de nombreuses possibilités de visualisation de données, mais il peut être difficile à maîtriser en raison de sa complexité technique et de sa syntaxe lourde. Il estdifficile d'apprendre à le maîtriser seul, car une grande partie de la documentation disponible en ligne est obsolète.
Pour apprendre à utiliser cette bibliothèque, vous pouvez choisir deFormation de Data Scientist. Nous proposons des formations aux différents métiers de la data science : Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer, Data Administrator, etc.
Pour tous nos cours,Python est le langage de programmation de choix. Vous apprendrez à utiliser ce langage et ses différentes bibliothèques de science des données, notamment matplotlib pour DataViz. Cet outil fait partie du syllabus du module "data visualisation" de nos formations data analyst, data scientist et data management.
Toute notre offre de coursune approche d'apprentissage mixte, combinant une plateforme en ligne avec un coaching en face à face et une masterclass. Ils peuvent se faire en Formation Continue ou en BootCamp intensif en quelques semaines seulement.
A l'issue de ces cours, les étudiants reçoiventun diplôme certifié par Sorbonne Universitéet peut entrer rapidement sur le marché du travail. Plus de 90% des diplômés trouvent un emploi après la formation.
Par conséquent, DataScientest estla meilleure façon d'apprendre à maîtriser matplotlib, Python et les diverses ressources de science des données. N'attendez plus et découvrez dès maintenant nos formations.
Vous savez tout sur Matplotlib. Pour connaître les 4 choses qu'il faut savoir faire dans Matplotlib, découvreznotre article sur le sujet!
Téléchargez la feuille de triche Matpolib :
FAQs
How do I use matplotlib in Python data visualization? ›
- Create publication quality plots.
- Make interactive figures that can zoom, pan, update.
- Customize visual style and layout.
- Export to many file formats.
- Embed in JupyterLab and Graphical User Interfaces.
- Use a rich array of third-party packages built on Matplotlib.
- We set the python environment by typing python3 in the terminal.
- Successful import of matplotlib verifies that matplotlib is installed on the system. The command for importing matplotlib is import matplotlib.
- Checking the version of the matplotlib using the command matplotlib.__version__
Matplotlib is a python library used to create 2D graphs and plots by using python scripts. It has a module named pyplot which makes things easy for plotting by providing feature to control line styles, font properties, formatting axes etc.
How do I install the latest version of matplotlib? ›- Step 1 − Make sure Python and pip is preinstalled on your system. Type the following commands in the command prompt to check is python and pip is installed on your system. ...
- Step 2 − Install Matplotlib. ...
- Step 3 − Check if it is installed successfully.
- The command is plt.plot(x, y)
- The color and format of markers can also be specified as an additional optional argument e.g., b- is a blue line, g-- is a green dashed line.
- How to Change the Transparency of a Graph Plot in Matplotlib with Python?
- How to Change the Color of a Graph Plot in Matplotlib with Python?
- How to change the font size of the Title in a Matplotlib figure ?
- How to Set Tick Labels Font Size in Matplotlib?
Since matplotlib doesn't come installed automatically with Python, you'll need to install it yourself. The easiest way to do so is by using pip, which is a package manager for Python. In most cases, this will fix the error.
Do I need to install matplotlib? ›Before Matplotlib's plotting functions can be used, Matplotlib needs to be installed. Depending on which distribution of Python is installed on your computer, the installation methods are slightly different.
What is matplotlib Pyplot in Python? ›matplotlib.pyplot is a collection of functions that make matplotlib work like MATLAB. Each pyplot function makes some change to a figure: e.g., creates a figure, creates a plotting area in a figure, plots some lines in a plotting area, decorates the plot with labels, etc.
How do you plot an object data type in Python? ›plot() on a DataFrame object, Matplotlib creates the plot under the hood. First, you import the matplotlib. pyplot module and rename it to plt . Then you call plot() and pass the DataFrame object's "Rank" column as the first argument and the "P75th" column as the second argument.
How do I plot two graphs in Python matplotlib? ›
- Create x, y1 and y2 data points using numpy.
- Add a subplot to the current figure at index 1.
- Plot curve 1 using x and y1.
- Add a subplot to the current figure at index 2.
- Plot curve 2 using x and y2.
- To display the figure, use show() method.
Ensure you can run pip from the command line
Run python get-pip.py . 2 This will install or upgrade pip. Additionally, it will install setuptools and wheel if they're not installed already. Be cautious if you're using a Python install that's managed by your operating system or another package manager.
Matplotlib requires the following dependencies: Python (>= 3.6)
What version of Python does matplotlib work with? ›Python and NumPy
Matplotlib supports: All minor versions of Python released 42 months prior to the project, and at minimum the two latest minor versions. All minor versions of numpy released in the 24 months prior to the project, and at minimum the last three minor versions.
- Step 1: Prepare the data. To start, prepare the data for your scatter diagram. ...
- Step 2: Create the DataFrame. Once you have your data ready, you can proceed to create the DataFrame in Python. ...
- Step 3: Plot the DataFrame using Pandas.
We can plot a dataframe using the plot() method. But we need a dataframe to plot. We can create a dataframe by just passing a dictionary to the DataFrame() method of the pandas library.
What is the best way to practice Python? ›- Make It Stick. Tip #1: Code Everyday. Tip #2: Write It Out. ...
- Make It Collaborative. Tip #6: Surround Yourself With Others Who Are Learning. Tip #7: Teach. ...
- Make Something. Tip #10: Build Something, Anything. Tip #11: Contribute to Open Source.
- Go Forth and Learn!
Install Matplotlib
Make sure you first have Jupyter notebook installed, then we can add Matplotlib to our virtual environment. To do so, navigate to the command prompt and type pip install matplotlib. Now launch your Jupyter notebook by simply typing jupyter notebook at the command prompt.
- curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py. Then (Python 2.7):
- python get-pip.py. or (Python 3):
- python3 get-pip.py. You can now install matplotlib and all its dependencies with:
- pip install matplotlib.
Download the “Install Matplotlib (for PC). bat” file from my web site, and double-click it to run it. Test your installation. Start IDLE (Python 3.4 GUI – 32 bit), type “import matplotlib”, and confirm that this command completes without an error.
Does matplotlib come with Python? ›
Is Matplotlib Included in Python? Matplotlib is not a part of the Standard Libraries which is installed by default when Python, there are several toolkits which are available that extend python matplotlib functionality.
Why we are using matplotlib in Python? ›Matplotlib is extremely powerful because it allows users to create numerous and diverse plot types. It can be used in variety of user interfaces such as IPhython shells, Python scripts, Jupyter notebooks, as well as web applications and GUI toolkits. It has support for LaTeX-formatted labels and texts.
Why do we import matplotlib in Python? ›Matplotlib is a cross-platform, data visualization and graphical plotting library for Python and its numerical extension NumPy. As such, it offers a viable open source alternative to MATLAB. Developers can also use matplotlib's APIs (Application Programming Interfaces) to embed plots in GUI applications.
How to plot a function in Python? ›- Set the figure size and adjust the padding between and around the subplots.
- Create a user-defined function using, def, i.e., f(x).
- Create x data points using numpy.
- Plot x and f(x) using plot() method.
- To display the figure, use show() method.
- import the Image module of PIL into the shell: >>>from PIL import Image.
- create an image object and open the image for reading mode: >>>im = Image.open('myfile.png', ' r') ...
- we use a function of Image module called getdata() to extract the pixel values.
- Python Histogram Plotting: NumPy, Matplotlib, Pandas & Seaborn. ...
- Plot With Pandas: Python Data Visualization Basics. ...
- Python Plotting With Matplotlib. ...
- Interactive Data Visualization in Python With Bokeh. ...
- Graph Your Data With Python and ggplot. ...
- Data Visualization Interfaces in Python With Dash.
- Take the file name from the user.
- Use readline() function for the first line first.
- Use a while loop to print the first line and then read the remaining lines and print it till the end of file.
- Exit.
Python has no command for declaring a variable. A variable is created the moment you first assign a value to it.
How do you specify data type for input in Python? ›There are two functions that can be used to read data or input from the user in python: raw_input() and input(). The results can be stored into a variable. raw_input() – It reads the input or command and returns a string. input() – Reads the input and returns a python type like list, tuple, int, etc.
How do you specify data type in Python? ›Python is a dynamically-typed language, which means that we don't have to specify data types when we create variables and functions. While this reduces the amount of code we need to write, the workload that we save is in turn added to the next developer that needs to understand and debug the existing function!
How do you plot multiple plots in one plot in Python? ›
In Matplotlib, we can draw multiple graphs in a single plot in two ways. One is by using subplot() function and other by superimposition of second graph on the first i.e, all graphs will appear on the same plot.
How do you plot two sets of data on a graph? ›- Step 1: Insert Two Data Sets Into the Spreadsheet. ...
- Step 2: Select Both Data Sets. ...
- Step 3: Insert the Line Graph. ...
- Step 4: Choose the “Clustered Column – Line” Subtype. ...
- Step 5: Check Secondary Axis Box.
- Enter data in the Excel spreadsheet you want on the graph. ...
- Select the data you want on the graph. ...
- Click the "Insert" tab and then look at the "Recommended Charts" in the charts group. ...
- Choose "All Charts" and click "Combo" as the chart type.
Use of a Python script to run pip to install a package is not supported by the Python Packaging Authority (PyPA) for the following reason: Pip is not thread-safe, and is intended to be run as a single process. When run as a thread from within a Python script, pip may affect non-pip code with unexpected results.
How to install library in Python? ›- Install launcher for all users.
- Add Python to the PATH.
- Install pip (which allows Python to install other packages)
- Install tk/tcl and IDLE.
- Install the Python test suite.
- Install py launcher for all users.
- Associate files with Python.
- Create shortcuts for installed applications.
A “pip: command not found” error occurs when you fail to properly install the package installer for Python (pip) needed to run Python on your computer. To fix it, you will either need to re-install Python and check the box to add Python to your PATH or install pip on your command line.
Does Python 3.8 support matplotlib? ›matplotlib has released the suitable version for python 3.8.
How do I know if matplotlib is installed in Anaconda? ›To verify that Matplotlib is installed, try to invoke Matplotlib's version at the Python REPL. Use the commands below that include calling the . __version__ an attribute common to most Python packages.
Which Python version should I use now? ›For the sake of compatibility with third-party modules, it is always safest to choose a Python version that is one major point revision behind the current one. At the time of this writing, Python 3.8. 1 is the most current version. The safe bet, then, is to use the latest update of Python 3.7 (in this case, Python 3.7.
How to install matplotlib in Python in Windows 10? ›Installing matplotlib on Windows
Download and run the installer. Next you'll need an installer for matplotlib. Go to https://pypi.python.org/pypi/matplotlib/ and look for a wheel file (a file ending in . whl) that matches the version of Python you're using.
Where is matplotlib installed? ›
matplotlib configuration and cache directory locations
On Unix-like systems, this directory is generally located in your HOME directory under the . config/ directory.
matplotlib requires numpy version 1.5 or later. Although it is not a requirement to use matplotlib, we strongly encourage you to install ipython, which is an interactive shell for python that is matplotlib-aware.
What code will import matplotlib? ›In the command line, check for matplotlib by running the following command: python -c "import matplotlib"
How do I import matplotlib in Windows? ›Installing matplotlib on Windows
Go to https://dev.windows.com/, click Downloads, and look for Visual Studio Community. This is a free set of developer tools for Windows. Download and run the installer. Next you'll need an installer for matplotlib.
Install Matplotlib
Make sure you first have Jupyter notebook installed, then we can add Matplotlib to our virtual environment. To do so, navigate to the command prompt and type pip install matplotlib. Now launch your Jupyter notebook by simply typing jupyter notebook at the command prompt.
You need to use the import keyword along with the desired module name. When interpreter comes across an import statement, it imports the module to your current program. You can use the functions inside a module by using a dot(.) operator along with the module name.
How do I write matplotlib inline in Python? ›How to use Matplotlib Inline? The magic command matplotlib inline should be written on the first line in a cell, followed by the code for plotting the graphs. The %matplotlib inline command in the third line of the cell causes the graph to appear right below the cell.
How to install matplotlib in Python vs code? ›Install matplotlib by entering its name into the search field and then selecting the Run command: pip install matplotlib option. Running the command will install matplotlib , and any packages it depends on (in this case that includes numpy ). Choose the Packages tab. Consent to elevation if prompted to do so.
How do I import Python packages into Windows? ›- Download the package and extract it into a local directory.
- Navigate to the directory in which you've extracted the package.
- If the package includes its own set of installation instructions, they should be followed.
- First, navigate to the Jupyter Notebook interface home page. ...
- Click the “Upload” button to open the file chooser window.
- Choose the file you wish to upload. ...
- Click “Upload” for each file that you wish to upload.
- Wait for the progress bar to finish for each file.
How do you plot a graph in Python Jupyter? ›
Simple Plot
The first line imports the pyplot graphing library from the matplotlib API. The third and fourth lines define the x and y axes respectively. The plot() method is called to plot the graph. The show() method is then used to display the graph.
PIP for Python is a utility to manage PyPI package installations from the command line. If you are using an older version of Python on Windows, you may need to install PIP.