Préparation de vos données pour les partager avec d'autres

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Ariel Rokem

Data Scientist

Modification du style de graphique

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Choix d’un style

plt.style.use("ggplot")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Retour aux paramètres par défaut

plt.style.use("default")
Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Les styles disponibles

https://matplotlib.org/stable/gallery/style_sheets/ style_sheets_reference.html

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Le style « bmh »

plt.style.use("bmh")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Styles Seaborn

plt.style.use("seaborn-colorblind")

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(seattle_weather["MONTH"], seattle_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.plot(austin_weather["MONTH"], austin_weather["MLY-TAVG-NORMAL"])
ax.set_xlabel("Time (months)")
ax.set_ylabel("Average temperature (Fahrenheit degrees)")
plt.show()

Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Directives pour le choix du style de tracé

  • Les arrière-plans sombres sont généralement moins visibles
  • Si la couleur est importante, envisagez de choisir des options adaptées aux personnes atteintes de daltonisme
    • « seaborn-colorblind » ou « tableau-colorblind10 »
  • Si vous pensez que quelqu'un pourrait souhaiter imprimer votre figure, utilisez moins d'encre
  • Si l'impression est en noir et blanc, utilisez le style « niveaux de gris »
Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib

Entraînez-vous à choisir le style qui vous convient le mieux.

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